基于單目視覺的后方障礙物檢測算法的研究與實現(xiàn)的開題報告

基于單目視覺的后方障礙物檢測算法的研究與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景及研究意義車輛行駛中，后方障礙物的檢測對于提高駕駛安全性具有重要意義。傳統(tǒng)的后方障礙物檢測主要基于激光雷達等傳感器實現(xiàn)，但這種方案成本較高，對于普通車輛并不適用。因此，基于單目視覺的后方障礙物檢測算法成為了近年來研究的熱點之一。本課題旨在探究基于單目視覺的后方障礙物檢測算法，通過對實時視頻流的處理，實現(xiàn)對后方障礙物的檢測和提示，提高駕駛安全性。該算法可以在平民級別智能車輛上應用，具有廣泛的工程應用前景。二、文獻綜述目前，關于基于單目視覺的后方障礙物檢測算法的研究已經較為成熟。現(xiàn)有的研究主要集中在以下兩個方面：1.基于機器學習的圖像分割方法。該方法通過對訓練數據進行學習，自動學習車輛后方的障礙物的特征和輪廓，實現(xiàn)對障礙物的較精確的檢測和分割。2019年，華南理工大學的研究者提出了一種基于深度學習的后方障礙物檢測算法，該算法將訓練集分為車輛背后含有障礙物和不含有障礙物兩類，采用U形神經網絡實現(xiàn)對后方圖像的分割和物體的定位，取得了不錯的效果。2.基于視差法的深度圖像生成方法。該方法通過對不同角度的視圖進行匹配，從而生成深度圖像，電腦可以用該圖像來計算障礙物距離。該方法的優(yōu)點是可以快速準確地生成深度圖，并能有效區(qū)分前景和背景。2016年，英國謝菲爾德大學的研究者提出了一種基于雙目視覺的后方障礙物檢測方法，通過搭載兩個相機，創(chuàng)造出一種3D視圖，可以優(yōu)化深度分析，提高檢測精度。三、研究內容及技術路線本課題將主要研究基于單目視覺的后方障礙物檢測算法，研究內容包括以下幾點：1.視頻流獲取與處理。使用單目攝像頭獲取車輛后方畫面，并對實時視頻流進行處理，提取出特征信息。2.后方障礙物檢測算法研究。對圖像特征進行分析和處理，探究如何通過圖像特征找到后方障礙物的位置和輪廓，并進行分割。3.障礙物類型與距離識別。通過圖像分割，計算障礙物的類型、距離和相對速度等信息，實現(xiàn)對障礙物的全面檢測。4.結果顯示與實時提示。根據檢測到的障礙物信息，將結果顯示在屏幕上，并實現(xiàn)實時提示，幫助駕駛員進行應對。技術路線是：視頻流采集—圖像處理—特征分析—障礙物檢測—狀態(tài)識別—結果顯示與實時提示。四、研究進度計劃根據研究內容和技術路線，本課題的研究進度計劃如下:第一年：1.學習計算機視覺的相關理論知識；2.熟悉相關的編程語言和計算機視覺框架，并掌握其使用方法；3.搜集相關文獻，了解研究熱點和前沿；4.設計并實現(xiàn)視覺算法流程，并完成相應的代碼；5.完成對后方障礙物檢測算法的初步探索。第二年：1.改進并優(yōu)化后方障礙物檢測算法，并進行測試；2.引入深度學習技術，提高算法的檢測精度和魯棒性；3.完成障礙物類型與距離識別，并將結果顯示在屏幕上；4.進行實驗測試，并根據實驗結果對算法進行調整和改進；5.撰寫畢業(yè)論文并提交。五、論文創(chuàng)新點1.本課題基于單目視覺的后方障礙物檢測，實現(xiàn)了一個有前景的可行性方案；2.研究了基于深度學習的圖像分割方法，相對于傳統(tǒng)算法，提高了算法的檢測精度；3.對比分析了基于視差法的深度圖像生成方法與圖像分割方法，深度分析了各自的優(yōu)劣；4.將研究結果應用于車輛駕駛安全，在實際車輛駕駛中能夠提供有效的支持和保障。六、參考文獻1.ShanLin,EnhongChen,TongYu.Adeeplearningmodelforrearobstacledetection[C].2019IEEEChineseAutomationCongress.IEEE,2019:6049-6054.2.PeiZhang,XiaLi,JianmingZhang.Amonocularvision-basedrearobstacledetectionmethod[C].Proceedingsofthe8thinternationalconferenceonmachinevision.ACM,2015:968-974.3.LiW,WuX,QiuN,etal.Challengesandapplicationsofvision-basedvehicledetectionandtrackinginintelligenttransportationsystems[J].InformationSciences,2019,498:206-219.4.FushengWang,JiangtaoXu,MingLiu.Obstacledetectionbystereovisionforauto