无人驾驶的路标识别算法研究

发布时间：2025-05-27 23:29

　　随着社会经济的发展,人口不断增长和汽车数量的增加,道路交通拥堵、交通安全、空气污染等变成了当下无法忽视的问题。而无人驾驶的出现将成为解决这个问题的研究方向之一。无人驾驶汽车比人类的反应更加灵敏、迅速与稳定,可以很大程度避免人为导致的交通事故。无人驾驶的路标识别是指利用车载摄像头获取道路场景图像,并识别出图像上的路标和语义,属于无人驾驶判断当前道路指示的重要内容,如何让汽车自动、准确的识别出路标具有重要的研究意义。当前主要的研究方向是之一通过路标颜色形状等特征进行匹配识别方,另外一种是基于机器学习的识别,此外还有近几年快速发展并成为研究热门的深度学习。本文在深入研究了几种经典方法的基础上做了以下工作:1、研究了基于形状的模板匹配算法的原理,并提出投影变换下的基于形状的模板匹配,对原来的匹配算法加入了投影变换,实验证明本文的算法提高了5.9%的准确度。2、研究了深度学习基于图像识别的算法原理,将卷积神经网络的算法运用到了路标识别中,深入研究卷积神经网络的架构,设计了模块化的卷积神经网络结构。基于TensorFlow的开源框架下,完成了算法的设计与实验,在GTSRB数据集上,进行了数据集的可视...

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1无人驾驶汽车的核心组件

图1.1无人驾驶汽车的核心组件1机器视觉：机器视觉是无人驾驶汽车使用相机看路的方式。人类通过两睛和大脑判断周围的场景。对于无人驾驶汽车，可以使用摄像头图像查找车，或跟踪道路上的其他车辆。2传感器：融合将来自其他传感器（如雷达和激光器）的数据与相机数据在一起的方式，以全面了....

图2.1模板匹配流程图

图2.2图像金字塔

图2.1模板匹配流程图金字塔两种呈现方式：空间域和频域。空间域表现的是图像中物亮度等[25]。而频域表现的是图像的频率，低频表示形状轮晰的细节。通过频域的分析，我们可以了解关于图像的大我们无法知道目标对象在图像中对应的位置。配时，应用图像金字塔可以增强模板检测的效率，金字塔同....

图2.4高斯差分金字塔的生成[30]

图2.4高斯差分金字塔的生成[30]模板匹配对灰度变化和形状变化具有很好抗干扰能力，但SIFT算法等，适用于画面呈现质量较好的图像，噪声太且寻找特征点之间一一对应的关系是一个非常困难的过程多用于大场景图像的拼接和三维重建上。机器学习法这个名字是由ArthurSamue....

本文编号：4047720