基于深度学习的可量测连续实景车道线提取的研究

发布时间：2025-06-21 05:36

　　近年来生活水平的提高导致汽车数量剧增,随之而来的是各种交通事故的频发,自动驾驶可以减少人工操作失误而造成的交通事故,同时还能节省大量人力,是目前汽车领域的热门研究方向之一。自动驾驶很重要的一个方面就是车道线检测,车道线检测能够规范行车路线,在车辆偏移行车路线给出紧急指示,避免疲劳驾驶或者错误驾驶而造成的交通事故。本文的车道线检测的实验数据为MMS移动道路测量采集的北京部分街景影像,分别从人工设计的传统车道线检测算法和基于深度学习的车道线检测算法来进行实验,并进行了两者的实验结果对比,主要内容如下。基于人工设计的传统车道线检测算法主要是结合数学形态学的阈值分割和Hough变换进行车道线检测。阈值分割将车道线从背景中分离出来,数学形态学方法可以连接车道线断点,并去除噪点,Hough变换通过参数空间与图像空间的点线对应进行车道线检测。基于深度学习的车道线检测算法是本文的核心部分,主要通过迁移学习方法对U-net网络和VGG16网络进行了融合,改变了网络的输入和输出,以及中间的某些隐含层,使网络更适合本文的数据。主要过程包括数据集的标注,网络结构的设计和优化,网络的训练等。数据集的标注关系到网络...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1车道线示例图

第1章绪论交通事故；如果能提前1秒发现偏离车道，就可避免90%的人为事故。因此，车道线检测也是无人驾驶汽车中很重要的一部分，意义。外研究及发展现状线即划分道路汽车行驶分界线，规定同一方向有两条及以上车道线，车道线类型较多，一般为10厘米，15厘米，20厘米，....

图1-2各种车道线示意图

(e)车道线磨损(f)复杂路况(e)Lanewear(f)Complexroadconditions图1-2各种车道线示意图Fig.1-2Diagramsofvariouslanes1.4论文的主要内容及章节安排论文的研究数据来源于移动道路测量车采集....

图1-3论文研究路线图

8图1-3论文研究路线图Fig.1-3PaperResearchRoadmap论文主要分为六个部分，章节安排如下：第1章是论文的绪论。主要介绍了计算机技术的发展和人工智能再次兴起的背景下，自动驾驶催生车道线检测与提取的需求，并介绍当前的国内外研究现状，同时对文章的整....

图2-1加权灰度化前（左）后（右）对比图

第2章基于传统方法的车道线检测算法权值，由于对绿色的敏感度最高，所以R通道对应的权值较大，对蓝色敏感度最低，故B对应权值最小，最常用的权值对应的公式如下：f=0.R0.59G0.11B()(2-3)本文实验算法中用的是加权平均法来....

本文编号：4051992