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1.课题概述
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
4.系统原理简介
4.1 图像预处理
4.2 车道线特征提取
4.3 车道线跟踪
5.完整工程文件 1.课题概述 基于ADAS的车道线检测算法,通过hough变换和边缘检测方法提取视频样板中的车道线#xff0c;然后根据车道线的弯曲情况…目录
1.课题概述
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
4.系统原理简介
4.1 图像预处理
4.2 车道线特征提取
4.3 车道线跟踪
5.完整工程文件 1.课题概述 基于ADAS的车道线检测算法,通过hough变换和边缘检测方法提取视频样板中的车道线然后根据车道线的弯曲情况判决是直形右转或者左转等。并用高亮标注车道线和车辆前方路面。
2.系统仿真结果 3.核心程序与模型
版本MATLAB2022a
.........................................................Pt_line_dir1 cross(l1,l2);Pt_line_dir1 Pt_line_dir1 ./ Pt_line_dir1(3);Pt_line_dir2 cross(l3,l2);Pt_line_dir2 Pt_line_dir2 ./ Pt_line_dir2(3);Pt_vdir1 cross(Vle1, l2);Pt_vdir1 Pt_vdir1 ./ Pt_vdir1(3);Pt_vratio Pt_vdir1(1) / size(II0,2);% 设定动作名称为左弯 if Pt_vratio 0.47 Pt_vratio 0.485Actions 左弯;flag 1;elseif Pt_vratio 0.485 Pt_vratio 0.51% 设定动作名称为直行 Actions 直行;flag 0;elseActions 右弯;% 设定动作名称为右弯 flag -1;end% 插入一个透明的车道屏幕 x [p1(1) Pt_line_dir1(1) Pt_line_dir2(1) p1(2)];y [p2(1) Pt_line_dir1(2) Pt_line_dir2(2) p2(2)];Tmask poly2mask(x,y,size(II0,1), size(II0,2));if flag-1 % 如果标志位为-1表示需要执行右弯动作 IIm0 II0;Rvedio(Tmask 1) 2*Rvedio(Tmask 1);IIm0(:,:,1) Rvedio;endif flag 0 % 如果标志位为0表示需要执行直行动作 IIm0 II0;Gvedio(Tmask 1) 2*Gvedio(Tmask 1);IIm0(:,:,2) Gvedio;endif flag 1 % 如果标志位为1表示需要执行左弯动作 IIm0 II0;Bvedio(Tmask 1) 2*Bvedio(Tmask 1);IIm0(:,:,3) Bvedio;endfigure(1)imshow(IIm0), hold onif flag-1% 显示车道 plot(p1,p2,LineWidth,4,Color,green);plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],LineWidth,4,Color,green);endif flag 0plot(p1,p2,LineWidth,4,Color,red);plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],LineWidth,4,Color,red);endif flag 1plot(p1,p2,LineWidth,4,Color,yellow);plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],LineWidth,4,Color,yellow);endtitle(Actions,FontSize,16)frame0;else frameframe1;pause(0.001);end
end
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4.系统原理简介 车道线检测是先进驾驶辅助系统Advanced Driver Assistance Systems, ADAS中的一项关键技术它通过分析车辆前方摄像头的图像数据实时检测并跟踪车道线为驾驶员提供车道偏离预警、车道保持辅助等功能。车道线检测算法通常涉及图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的知识。
4.1 图像预处理 车道线检测算法的第一步是对摄像头捕捉的图像进行预处理以提高车道线的可见性和检测准确性。预处理步骤通常包括灰度化、滤波和边缘检测。
灰度化 将彩色图像转换为灰度图像可以简化计算并减少光照变化对车道线检测的影响。灰度化可以通过以下公式实现
Gray0.299×Red0.587×Green0.114×Blue
滤波 滤波的目的是去除图像中的噪声同时保留车道线的边缘信息。常用的滤波器有高斯滤波器、中值滤波器等。以高斯滤波器为例其数学表达式为 边缘检测 边缘检测算法用于提取图像中的车道线边缘。常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。以Canny边缘检测为例其步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理。
4.2 车道线特征提取 经过预处理后图像中的车道线边缘已经得到了增强。接下来需要提取车道线的特征如直线、曲线等。
霍夫变换 霍夫变换是一种常用的直线检测方法。它通过将图像空间中的点映射到参数空间中然后在参数空间中寻找峰值来检测直线。对于图像中的每个点(x,y)可以表示为极坐标形式的一条直线 对于弯曲的车道线可以使用曲线拟合方法来提取车道线的形状。常用的曲线拟合方法有多项式拟合、贝塞尔曲线拟合等。以二次多项式拟合为例车道线的形状可以表示为
yax2bxc
其中a、b、c 是拟合得到的参数x 是横向坐标y 是纵向坐标。
4.3 车道线跟踪 车道线跟踪是指在连续的视频帧中根据前一帧的车道线检测结果预测当前帧中车道线的位置。车道线跟踪可以提高车道线检测的稳定性和实时性。
5.完整工程文件
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