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基于车载图像的车辆压线检测方法研究

发布时间:2024-03-02 14:13
  近年来,随着机动车保有量的不断增加,随之而来的不良与违法驾驶行为对交通系统的负面影响也日益严重。其中,车辆压线行驶是一种常见危险行为,常造成违章变道、拥堵加重、交通事故等后果。通过对车辆压线行为进行检测,可以实现自动记录违章行为、震慑交通违法者、优化车流量分布、驾驶辅助等作用。已有的大部分研究利用监控摄像头对特定区域的车辆进行压线检测,但是监控摄像头的的成本较高并且覆盖范围远小于车载摄像头。对此,本文着重对基于车载图像的压线检测方法进行研究,包括对前方目标车辆和车辆自身的压线检测。首先,基于监督学习的方法需要大量标注数据进行模型训练,但真实的压线检测数据的获取存在着环境条件难以满足、采集过程安全保障、数据标注耗费人力物力等问题。对此本文使用Unreal Engine 4构建若干逼真的交通场景,在场景中利用车载摄像头拍摄图像序列并结合插件Airsim和物理引擎进行数据采集,开发数据标注工具对采集的数据进行自动标注,从而获得一个类型丰富多样、标注完备准确的压线检测数据集。然后,结合图像语义分割方法,完成车辆检测和车道线检测并以分割图表示检测结果;进一步地,针对目标车辆,使用前后轮估计的方法...

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.2车辆与T.咭曰P

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图2.4路面标记??2.1.4天气??

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图2.5多天视觉效果形成示愈圈

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本文编号:3916979

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