基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究的任务书.docx
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基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究.docx
基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究摘要:车道线检测和跟踪是自动驾驶系统中重要的技术之一,它对于实现车辆自主导航具有关键作用。本论文主要研究了一种基于机器视觉的车道线检测和跟踪方法,通过对车道线图像进行预处理、特征提取和模型训练等步骤,实现了车道线的准确检测与跟踪。实验证明,该方法在道路环境复杂性较高的情况下,仍然能够保持较高的准确率和稳定性。关键词:车道线检测;车道线跟踪;机器视觉;预处理;特征提取;模型训练第一节:引言近年来,自动驾驶技术的快速发展使得无人驾驶成为了人们关注的焦点。车道线检测和跟踪作
基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究的任务书.docx
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,
基于机器视觉的车道线检测与跟踪关键技术研究的任务书.docx
基于机器视觉的车道线检测与跟踪关键技术研究的任务书任务背景随着汽车行业的发展,自动驾驶技术已经逐渐成为未来智能交通领域的重要发展方向。而对于自动驾驶技术来说,车道线检测和跟踪是其中非常重要的一环,它可以保证车辆在行驶过程中能够稳定地按照车道行驶。因此,基于机器视觉的车道线检测与跟踪技术的研究具有非常重要的现实意义,并具有很高的应用价值。任务描述本研究的任务是基于机器视觉技术,研究车道线检测与跟踪关键技术,并实现面向自动驾驶的车辆行驶辅助系统。具体任务包括以下三方面内容。(一)车道线检测技术研究1.基于像素
基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究.docx
基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究全部作者:王伟华第1作者单位:北京航空航天大学论文摘要:本文针对车载摄像机拍摄的视频图像,为了得到较理想的车道的标识边缘,提出了1种车道标志线检测和跟踪方法,即首先使用反对称双正交小波实现图像边缘检测,完成车道线边界的识别。在边缘图像中,利用Hough变换对噪声不敏感,能较好的响应直线的特点提取车道线参数,采用具有预测功能Kalman算法完成对序列图像车道线参数的持续跟踪。实验结果表明,该方法具有较强的抗干扰性和较好的鲁棒性。关键
基于机器视觉的车道线检测技术研究的任务书.docx
基于机器视觉的车道线检测技术研究的任务书一、问题的提出车辆行驶在道路上,需要确保行驶方向的正确性,而车道线标志是道路上提供行驶方向信息的重要标志之一。车道线检测是基于机器视觉技术应用于智能驾驶领域的重要研究方向之一,其主要任务是利用摄像头获取的图像信息,实现车道线的精准检测和跟踪,从而为驾驶员提供行驶方向的指引,提高行驶的安全性和舒适性。目前,国内外的智能驾驶系统中,车道线检测技术已经广泛应用。但是在实际道路环境中,由于光照、天气、遮挡等复杂情况的影响,车道线的检测与跟踪仍然存在一定的问题和挑战。因此,如