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基于双目视觉的智能车辆路径识别方法研究的中期报告
1.研究背景
随着智能交通系统的不断发展，自动驾驶技术成为了智能交通系统的重要组成部分之一。而自动驾驶技术的基础在于车辆的路径识别。因此，研究基于双目视觉的智能车辆路径识别方法具有重要的应用价值。
2.研究目的
本研究旨在探究基于双目视觉的智能车辆路径识别方法。通过采用双目视觉、图像处理和机器学习等技术，实现车辆在复杂环境下的路径识别，为智能交通系统的自动驾驶技术提供技术支持。
3.研究方法
（1）采集双目视觉数据
使用一对双目相机对车辆行驶的路径进行捕捉。该相机对的基线较短，适合进行近距离的视觉测距，可有效获取车辆运动信息。
（2）利用图像处理方法提取特征信息
利用图像处理方法对双目视觉数据进行处理，获取相应的特征信息。如采用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算法提取特征点，并进行匹配。
（3）基于机器学习方法进行路径识别
通过机器学习方法（如SVM、KNN等）进行路径识别。首先建立训练集，将不同的路径进行标记，然后通过训练集对模型进行训练，在实际应用中进行路径的识别。
4.研究进展
已完成了双目视觉数据的采集和图像处理方法的研究，实现了特征点提取、匹配等功能。正在进行机器学习方法的调研和建模。
5.研究意义
本研究的成果可以为智能交通系统的自动驾驶技术提供重要的支持，为未来的交通出行带来更为安全、高效、便捷的解决方案。