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基于图论的单目视觉路面识别技术研究 学科专业：交通运输规划与管理 授予学位： 硕士 学位授予单位：长安大学 学位年度：2010
智能运输系统是现代交通发展的方向，世界发达国家相继投入大量的资源进行开发和研究。其中，智能车辆技术是智能运输系统中重要内容，而基于视觉的道路导航技术则是其关键技术之一。本文着眼于视觉道路导航技术中道路路面识别技术，寻求一种快速、高效的算法，满足智能车辆高速运行的路面识别要求。
本文通过单目视觉系统采集道路图像，算法运用基于图论的图像分割方法对道路图像进行分割处理，以实现道路区域检测，并通过建立的道路区域分块合并法则对道路区域进行识别。基于道路区域检测结果，道路边线检测算法采用多项式模型，利用最小二乘法对道路边线进行拟合。经试验表明，算法具有快速、可靠、灵活等优点。
与传统的道路检测算法不同，本文所提出的算法不依赖于道路标线，对于一般算法无法适用的非结构化道路具有很好的检测效果。经过大量的试验表明，算法在多种道路类型、多种天气条件及复杂路面交通状况下都能得到很好的检测结果，具有很强的鲁棒性。同时，算法检测单帧图像平均耗时为26毫秒，具有较高的实时性，能够满足智能车辆实时运行的要求。