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基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究的任务书 任务书 一、任务背景 随着汽车工业的迅速发展,智能汽车的相关技术也日益成熟并受到广泛关注。汽车驾驶员在驾驶过程中,要时刻保持对行驶道路情况的关注,其中车道线的检测和跟踪是其中的重要一环。为了实现车道线的快速、准确检测和跟踪,需要借助机器视觉相关技术,开发基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法。 二、任务目标 本文的目标是研究基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法,主要包括以下内容: 1.综述机器视觉相关技术,包括图像去噪、边缘提取、色彩分割等方法。 2.研究车道线检测的各种算法,如基于Hough变换的霍夫线变换算法、基于边缘检测的Canny算法等。 3.建立车道线跟踪模型,包括车道线预测、拟合、更新等过程。 4.实现车道线检测与跟踪算法,并进行实验验证。 三、任务内容 1.完成机器视觉相关技术的综述,分析各种技术的优缺点。 2.系统性阐述车道线检测算法的原理,并提出改进方案。 3.建立车道线跟踪模型,详细描述算法实现过程。 4.实现车道线检测与跟踪算法,进行实验,分析算法性能。 5.撰写开题报告,中期报告和毕业论文,并做汇报。 四、任务计划 |任务|起止时间|备注| |---|---|---| |研究相关技术,并撰写开题报告|第1-2周|需与指导教师讨论确定| |车道线检测算法的原理与改进方案|第3-4周|需与指导教师讨论确定| |车道线跟踪模型的建立|第5-6周|需与指导教师讨论确定| |车道线检测与跟踪算法的实现及实验验证|第7-10周|需与指导教师讨论确定| |中期报告|第11周|需与指导教师讨论确定| |修改论文,准备答辩|第12-14周|需与指导教师讨论确定| 五、任务要求 1.具备编程基础,能熟练使用OpenCV等机器视觉相关库。 2.具备计算机视觉和数字图像处理相关基础知识,熟悉相关理论和算法。 3.论文撰写能力较强,了解学术论文写作规范。 4.具备较强的沟通和团队合作能力,认真负责。 六、参考文献 [1]L.Chen,Y.Zhuang.AVision-BasedLaneDepartureWarningSystem.Proceedingsofthe2007IEEEIntelligentVehiclesSymposium.Istanbul,Turkey,June2007. [2]E.Rasmussen,T.Sahadi.DetectingLaneMarkingsinComplexEnvironments.IntelligentTransportationSystemsConference,2002. [3]M.A.Sadri,M.R.Mosavi,K.Faez.RobustRoadDetectionandTrackinginChallengingScenarios.ProceedingsoftheInternationalConferenceonMachineVision,2015. [4]J.Kong,S.M.Lee.ARobustReal-TimeLaneDetectionAlgorithmBasedonHueColorInformation.Proceedingsofthe2006IEEEIntelligentVehiclesSymposium.Tokyo,Japan,June2006. [5]Y.Wang,X.Chen.RobustLaneDetectionAlgorithmBasedonImprovedHoughTransform.Proceedingsofthe2007IEEEIntelligentVehiclesSymposium.Istanbul,Turkey,June2007.