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基于图论的单目视觉路面识别技术研究的中期报告
一、研究背景及意义
基于视觉的自动驾驶技术是当前智能交通领域的研究热点。在自动驾驶中，路面识别是一个非常重要的技术，可以帮助车辆了解自身所处的位置、速度等信息，为其后续决策提供必要的支持。因此，针对单目视觉路面识别技术的研究具有重要的理论和实用价值。
当前，基于图论的技术已被广泛应用于路面识别中，主要从道路特征及地面信息等方面入手，较好地解决了路面识别的问题。因此，在本次研究中，我们将尝试采用基于图论的单目视觉路面识别技术来实现路面的检测与识别，提高自动驾驶的准确性和稳定性。
二、研究内容及进展
本次研究的主要内容包括单目视觉路面识别算法的设计与实现，数据集的采集和整理以及实际场景的测试验证等。具体进展如下：
1.单目视觉路面识别算法的设计与实现
我们采用基于图论的方法来实现路面识别。首先，通过Sobel算子对图像进行边缘检测，然后通过霍夫变换来检测出直线特征，得到可能的车道线区域。接下来，将车道线区域进行聚类操作，提取出最有可能为车道线的线段区域，即为路面区域。最后，通过图像分割和形态学处理等方法对路面区域进行优化和修正，得到最终的路面检测结果。
2.数据集的采集和整理
我们采用了标准的Kitti数据集来进行训练和测试。数据集中包括了多张不同路况和场景下的图像，可以有效地检验算法的鲁棒性和泛化能力。
3.实际场景的测试验证
我们在实际道路场景中进行了测试。测试结果显示，基于图论的单目视觉路面识别技术能够适应不同光照和路况情况下的路面检测和识别需求，检测精度和鲁棒性较高，为自动驾驶提供了有力的支持。
三、研究计划及展望
接下来，我们将在以下方面深入研究：
1.对算法的优化和改进，进一步提高精度和鲁棒性。
2.探索更多的视觉特征和算法应用，提高算法的泛化能力。
3.基于本研究成果，进一步推进自动驾驶领域的研究和应用，为智慧交通发展做出更大的贡献。