基于无人机的车辆和车道检测系统的设计与实现

发布时间：2024-02-16 01:18

　　随着车辆数目的逐步增长,交通问题变得日益突出。高速公路上经常出现车辆违法占用应急车道的情况,严重危害交通安全。高速公路属于封闭式道路,且路程距离非常长,传统固定式道路监控只能覆盖很小一部分区域,对非法占用应急车道行为存在难以监察、取证困难等问题。而无人机具有机动灵活、视野广、用途广泛等特点,并且在侦查和监测领域有着广泛应用。针对上述问题,本文运用计算机视觉技术,设计实现了基于无人机的车辆和车道检测系统,实现巡检高速公路自动化,对车流量、车辆占用应急车道情况进行智能检测。主要工作内容如下:研究了基于卷积神经网络的车辆和车道检测算法,设计了一个基于无人机的车辆和车道检测系统,系统获取无人机实时采集的视频图像,提供车流量统计与显示、应急车道占用情况检测与显示、飞行路线控制和历史信息显示等功能。为了满足系统功能需求,本文从系统需求与概要设计、系统详细设计以及系统测试等角度进行描述。通过对检测系统需求的深入分析,本文设计四大功能模块,包括车辆检测模块、车道语义分割模块、车道曲线拟合模块和数据显示模块。其中数据显示模块又分为车流量显示子模块和历史信息显示子模块。之后对本系统进行详细设计,设计过程尽...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 无人机航拍车辆和车道检测研究现状
    1.3 论文工作内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 相关技术
    2.1 目标检测算法
        2.1.1 传统目标检测算法
        2.1.2 基于深度学习技术的目标检测算法
        2.1.3 SSD目标检测算法
    2.2 图像语义分割算法
    2.3 Caffe神经网络计算框架
    2.4 本章小结
第三章 系统需求与概要设计
    3.1 车辆和车道检测系统概述
    3.2 车辆和车道检测系统功能需求
        3.2.1 车流量统计功能
        3.2.2 应急车道占用检测功能
        3.2.3 飞行路线控制功能
        3.2.4 数据显示功能
    3.3 车辆和车道检测系统非功能性需求
        3.3.1 算法实时性需求
        3.3.2 易用性需求
    3.4 系统概要设计
        3.4.1 系统架构
        3.4.2 系统模块设计
    3.5 系统关键模块设计
        3.5.1 车道图像语义分割
        3.5.2 车辆检测
    3.6 本章小结
第四章 系统详细设计与实现
    4.1 车道图像语义分割模块
        4.1.1 车道图像语义分割网络设计
        4.1.2 网络训练
        4.1.3 车道图像语义分割功能实现
    4.2 车道拟合模块
        4.2.1 车道轮廓提取
        4.2.2 轮廓边缘点拟合
        4.2.3 车道拟合模块功能实现
    4.3 车辆检测模块
        4.3.1 基于SSD算法的车辆检测网络优化
        4.3.2 Mobile Net-SSD车辆目标检测训练
        4.3.3 车辆检测模块功能实现
    4.4 数据显示模块
        4.4.1 检测结果显示
        4.4.2 历史数据显示
    4.5 本章小结
第五章 系统测试
    5.1 系统运行环境
    5.2 功能测试
        5.2.1 车流量统计功能测试
        5.2.2 应急车道占用检测功能测试
        5.2.3 飞行路线控制功能
        5.2.4 数据显示功能
    5.3 非功能性测试
        5.3.1 实时性测试
        5.3.2 易用性测试
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 后续工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3900569