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基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持的中期报告 介绍: 车辆行道线检测与跟踪保持是智能驾驶系统中的重要基础技术,本项目旨在开发一种基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持方法。本文是该项目的中期报告,主要介绍了一些项目的进展情况和未来的计划。 研究进展: 1.数据集采集和预处理 为了训练和测试车辆行道线检测和跟踪模型,我们采集了大量的道路图像和相应的行道线标注数据。首先,我们从公共数据库和在线地图上下载了一些道路图像,并使用人工标注工具手工标注了行道线。其次,我们还车载设备拍摄了一些实际的道路图像,并使用人工标注工具标注了相应的行道线。最后,我们使用图像处理技术对数据集进行了预处理,包括图像去噪、亮度调整、图像增强等。 2.检测算法的实现和优化 我们采用了基于深度学习的方法,使用卷积神经网络(CNN)实现车辆行道线的检测。我们使用了一种名为“U-Net”的CNN模型,它能够有效地识别道路图像中的行道线。我们还对模型进行了多次优化,提高了模型的识别精度和速度。 3.跟踪算法的实现和优化 为了跟踪行道线,我们采用了基于卡尔曼滤波器(KalmanFilter)的方法。我们使用了一个名为“ExtendedKalmanFilter”的增强卡尔曼滤波器,在车辆行驶过程中对行道线进行跟踪。我们还对算法进行了多次优化,提高了跟踪精度和鲁棒性。 计划: 1.进一步优化检测和跟踪算法,提高算法性能。 2.自动化数据集的采集和标注,通过无人驾驶车辆实现数据集采集的自动化。 3.对算法进行实际测试,验证算法的性能和实用性。 结论: 本项目旨在开发一种基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持方法,目前已经取得了一定的进展。我们将进一步进行算法的优化和实际测试,以验证算法的性能和实用性。