基于圖像的車道線檢測的開題報告

基于圖像的車道線檢測的開題報告一、選題背景隨著人們對于自動駕駛車的需求不斷增加，車輛智能化已成為當前發(fā)展趨勢。而車道線檢測是車輛智能化中極其重要的一環(huán)，它能夠幫助車輛精準地識別車道線，從而保證車輛能夠穩(wěn)定行駛。目前，車道線檢測主要通過圖像處理技術實現(xiàn)。該方法通過對道路的錄像進行圖像采集和處理，從而通過車道線檢測算法，識別出車道線的位置和方向，為車輛駕駛和控制提供精準的參考。二、研究目的本研究旨在基于圖像的車道線檢測技術，對不同實際路況的車道線進行有效的識別和跟蹤，提高車輛駕駛的安全性和準確性，為車輛行駛提供可靠的保障。三、研究內容本研究主要包含以下幾個方面的內容：1、對車輛行駛的視頻數(shù)據(jù)進行采集和處理，去除冗余信息并提取有用的信息。2、采用圖像處理技術進行車道線的檢測和識別，并將結果與實際車道進行比對，確保檢測結果的準確性。3、研發(fā)針對不同路況和天氣條件下的車道線檢測算法，確保車道線識別精度和穩(wěn)定性的同時，降低錯誤檢測率和漏檢率。4、將車道線檢測系統(tǒng)與車輛控制系統(tǒng)進行整合，實現(xiàn)對車輛的實時控制和行駛路徑規(guī)劃，并通過實際測試驗證技術的實用性和安全性。四、研究方法本研究將采用如下技術方法：1、采用深度學習技術，通過對車道線圖像的處理和學習，提高車道線檢測的準確度和穩(wěn)定性。2、采用傳統(tǒng)圖像處理方法，如邊緣檢測、顏色分割、形態(tài)學運算等方式，提高車道線檢測的效率和實用性。3、通過大量模擬和實際道路測試數(shù)據(jù)的獲取和分析，研究不同天氣、路況和環(huán)境下車道線檢測的性能和穩(wěn)定性，不斷改進和優(yōu)化算法。五、預期成果本研究的預期成果如下：1、設計一套高效穩(wěn)定的車道線檢測系統(tǒng)，能夠對各類路況和天氣條件下的車道線進行準確識別和跟蹤。2、提供一些經驗證實的車道線檢測算法，可為車輛智能駕駛提供可靠支持。3、對車輛行駛數(shù)據(jù)進行大量采集和處理，提高車道線檢測算法的魯棒性和適應性。4、驗證車道線檢測系統(tǒng)的實用性和有效性，為車輛智能駕駛的發(fā)展做出貢獻。六、研究意義本研究具有以下意義：1、針對目前車輛智能化領域的熱點問題，通過開展底層技術研究，為車輛智能駕駛的實現(xiàn)提供技術支撐和保障。2、通過研究車道線檢測技術，提高車輛行駛的安全性和穩(wěn)定性，降低車輛事故發(fā)生率。3、為我國在智能出行產業(yè)方面的發(fā)展提供技術支撐和推動，提高我國在自動駕駛領域的競爭能力。七、研究進度安排1、完成課題論文的選題及開題答辯準備工作-1周2、調研車道線檢測相關技術，撰寫文獻綜述，并制定研究的具體方向-3周3、完成對車輛行駛數(shù)據(jù)的采集和預處理-2周4、設計車道線檢測系統(tǒng)的算法框架，撰寫程序代碼，完成系統(tǒng)搭建-4周5、進行算法及系統(tǒng)的初步實驗測試-2周6、分析實驗數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法實現(xiàn)，完善系統(tǒng)性能及穩(wěn)定性-4周7、進行實際道路測試，并優(yōu)化算法及系統(tǒng)實現(xiàn)，準備論文撰寫-4周八、參考文獻1.MartinelliA,FuM,PizzolatoG,etal.OntheDetectionofLaneMarkingsandShadowsinAdvancedDriverAssistanceSystems[C]//2008Japan–ItalyJointWorkshoponSensing,PlanningandControlforAutonomousVehicles(SPCA),2008:53-58.2.LiY,LiangX,ShenX,etal.TransferringDeepObjectnessforRobustLaneDetection[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2017,18(10):2742-2751.3.YingZ,YijunS,XiaohuiW,etal.LaneDetectionviaEffectiveEdgeExtractionandRecovery[C]//2019IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV),2019:1362-1367.4.GuoJ,LiS,LiF.Lanedetectionwithconvolutionalneuralnetworks[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2018,19(4):1149-1159.5.ZimmermannK,FrankeU.Wheretolook:Focusofattentionforvi