基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测的开题报告_第1页
基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测的开题报告_第2页
基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测的开题报告一、研究背景及意义道路检测是许多计算机视觉应用的基础，它在自动驾驶、地图生成、安防和交通监控等领域中有着广泛的应用。传统的道路检测方法通常基于图像中的颜色、纹理等特征进行分割，但其容易受到天气、光照、路面材质等因素的影响，使得检测结果不够鲁棒。而非结构化道路的检测更是困难重重，需要借助最新的计算机视觉技术进行处理。梯形模型是一种常用的道路检测方法，其通过建立图像透视关系将道路区域划分为梯形形状进行处理，具有较高的准确度。支撑向量机是一种二分类模型，其通过构建最大边际超平面将对应两类样本分开。支撑向量机在分类问题中具有较高的稳定性和泛化能力，是一种较为常用的机器学习方法。本研究旨在将梯形模型和支撑向量机相结合，实现非结构化道路的自动检测。通过对图像进行梯形分割和特征提取，并将其作为支撑向量机的输入，利用机器学习的方法预测道路区域，并将结果进行后处理以得到最终的道路检测结果，从而提高道路检测的准确性和鲁棒性，并为自动驾驶和其他计算机视觉应用提供支持。二、研究内容和方法1.梯形模型：使用梯形模型将道路划分为四边形。由于道路的前景色通常比背景色更暗，因此，我们首先使用Canny边缘检测器检测图像边缘，并使用霍夫变换检测四边形轮廓。然后，根据梯形模型将图像划分为道路和非道路的区域，并对道路区域进行分割。2.特征提取：对于每个梯形，我们提取多种特征，包括颜色直方图、方向梯度直方图等。这些特征可以有效反映道路的几何和颜色信息，为后续分类提供支持。3.支撑向量机分类：使用支撑向量机进行二分类，分类标签为道路和非道路。我们选择使用高斯核函数并使用网格搜索选择最优参数，通过交叉验证估算模型性能。这一步的目标是建立一个二分类模型，将输入的特征数据映射至高维空间中，从而构造最大边际超平面进行分类。4.后处理：为了进一步提高道路检测的准确性，我们采用形态学操作和连通性组件标记算法，对初步分类结果进行后处理。这一步的目标是去除噪声，合并误检和断点等，并将道路的最终边缘输出。最终，我们可以得到一张二值化的道路地图。三、预期结果本研究将开发一种新颖的非结构化道路检测方法，将梯形模型和支撑向量机相结合。预期实现以下目标：1.实现对非结构化道路的高效检测；2.提高道路检测的准确度和鲁棒性；3.建立一个可扩展的道路检测系统，可以加速其他计算机视觉应用的开发。四、研究计划1.第一阶段(2周)：了解机器学习的基本理论和梯形模型在道路检测中的应用，完成相关文献阅读和调研。2.第二阶段(2周)：数据收集和预处理，包括对原始数据集进行清洗、转换和增强。3.第三阶段(4周)：梯形模型的实现和道路分割，包括边缘检测、霍夫变换和形态学操作等。4.第四阶段(4周)：特征提取和支撑向量机分类器的实现，包括特征选择、分类器的训练和调优。5.第五阶段(2周)：后处理和结果输出，包括去噪、误检的去除和

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论