雅宝题库解析：
智能化是汽车发展的一个趋势，特别是近几年来车辆辅助驾驶技术得到了快速的发展，而该技术也是实现车辆自主驾驶的重要环节。如今最为关注的人车路协同发展的理念也为智能车辆的研究提供了广阔的平台。而该理念也将智能空间从室内机器人的研究应用于室外特别是高速公路，这必将对高速公路上人车路协同具有重要的意义。本文在前人研究的基础上，立足于高速公路智能空间的构想，进行了基于单目视觉车辆行驶状态信息检测和车辆多点连续跟踪算法的探索。通过高速公路上多点摄像头对车辆的连续跟踪，可以实现高速公路车辆运行状态的实时检测和监控，为今后车辆智能化辅助驾驶提供了有力的保障。本文首先进行了道路识别研究。车道的识别可以将视频处理范围缩小至车道线内，提高实时性，同时也是多点连续跟踪的一个基础。本文首先进行中值滤波处理去除噪声点，然后基于最大类间方差法进行了图像的二值化处理，利用Canny 边缘增强算子进行道路边缘增强，最后通过Hough变换以及通过约束条件进行最终车道线的提取。本文的试验路段是直线路段，试验结果表明，该算法基本上满足直线道路区域确定的要求。本文也重点研究了车辆检测和多点连续跟踪算法。本文在检测出车道线的基础上，进一步研究了道路上车辆的检测与跟踪算法。在检测出车道线的基础上设定搜索区域，之后利用背景差分法得到前景的图像，通过对前景中运动区域边缘的提取得到运动区域的面积，同时也可以得到外接矩形的长宽比，如果面积满足所在区域的阈值，同时外接矩形的长宽比也满足所设定的范围时，就可以认为该运动目标为车辆。本文采用基于卡尔曼的跟踪方法对车辆进行跟踪，最终通过实验进行了算法的验证。本文研究了基于单目视觉的车距测量技术。基于针孔理论模型，推导出测距模型。通过对固定摄像头高度，以及外部视距的测量获取模型所需要摄像机的外部参数来进行算法参数的初始化。最终通过室内、外实验验证了该模型的准确性。在此基础上探讨了同类传感器的融合技术，提出两个摄像头数据融合方法，从而实现了连续跟踪的目的，并最终通过实车实验验证了算法的有效性。本文的算法都利用了OpenCV提供的函数库进行编写。最后基于Visual C ++6.0开发了人机交互界面。本课题的研究内容为进一步要做的车辆状态信息传输和辅助驾驶奠定了基础。
发表于 2022-5-6 17:39:32
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