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文档简介

毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告设计(论文)题目:面向智能车辆视觉导航的斑马线检测 学生姓名: 学 号: 专业: 电子信息工程 所在学院: 龙蟠学院 指导教师: 职称: 助 教 2011年12月1日开题报告填写要求1开题报告(含“文献综述”)作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成,经指导教师签署意见及所在专业审查后生效;2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印,禁止打印在其它纸上后剪贴,完成后应及时交给指导教师签署意见;3“文献综述”应按论文的框架成文,并直接书写(或打印)在本开题报告第一栏目内,学生写文献综述的参考文献应不少于15篇(不包括辞典、手册);4有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 740894数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年4月26日”或“2004-04-26”。5.开题报告(文献综述)字体请按宋体、小四号书写,行间距1.5倍。毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告1结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写不少于1000字的文献综述:一、研究背景及意义当今社会一方面由于城市化以及汽车的普及,导致交通拥挤加剧,交通问题成为全世界范围内最让人困扰的问题;另一方面从上世纪90年代以来,计算机、图像处理、电子信息等领域的飞速发展,在这两种情况下一门新兴的学科诞生了,那就是智能车辆系统。智能车辆(Intelligent Vehicle)又称轮式移动机器人,是一个及环境感知、规划决策、自动驾驶等多功能于一体的综合系统。它立志于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面,是目前各国重点发展的智能交通系统一个重要组成部分,也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。目前欧美和日本等一些发达国家在智能车辆技术方面的研究和发展处于领先地位。二、智能车辆导航系统的发展历史从最近几年世界各种有关于车辆工程领域的国际性大赛以及国内近三年连续举行的Future Challenge大赛最好的说明了智能车辆视觉导航是当前导航领域研究的热点和难点问题,而智能车辆在城市环境下安全可靠的行驶更是其中研究的重点,因为这种智能车辆更贴近人类的生活,对人类的吸引力也最大。起初美国将注意力放在道路上,曾计划地下埋电缆的方式,通过电磁感应进行智能车辆导航,由于电磁感应的范围太小最终被放弃。90年代中期,美国和日本提出在道路中间铺设磁块的方式来进行导航,并分别与1997年和1996年在公路上进行试验,由于这种方式造价昂贵,方案最终还是被否决了。鉴于近些年图像处理的发展和视觉传感器的出现,采用视觉导航成为一个重要的研究方向。我国是世界上公路交通发展最快的国家之一,汽车拥有数量在迅速增加的同时,交通引发的各种问题尤其是行驶安全问题特别突出,交通事故发生频率不断上升,因此研究智能车辆导航系统势在必行也显得尤为迫切,再由于起步比较晚,受经济条件的制约,我国在智能车辆导航研究领域方面和发达国家有一定的差距,目前开展这类研究的工作单位主要包括一些大学和一些研究机构,如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学等。三、总结在智能车辆视觉导航的研究中,斑马线检测成为当前研究的热点内容之一。斑马线作为城市环境典型的街道特征之一,是智能车辆在城市环境下完成视觉导航所必不可少的研究内容。斑马线检测主要是建立在图像处理上对斑马线进行识别的方法,引入表征灰度图像对比度的双极系数作为识别的理论基础,结合形态学方法消除双极系数图像中的噪声,筛选出具有强烈灰度对比度的道路斑马线区域,进而采用Radon变换进行特征提取后重建斑马线,最终完成斑马线检测算法的研究,编写相关程序。面向智能车辆视觉导航的斑马线检测这个项目有一定的实际意义,需掌握图像处理、计算机视觉的基本理论知识,研究和设计有效的斑马线检测算法,实现从车载摄像机拍摄的道路图像中定位出斑马线位置的功能。四、参考文献1 Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle,图像处理、分析与机器视觉(第二版),人民邮电出版社,2003.2 J. Goldbeck , B. Huertgen , S. Ernst , L. Kelch,Lane following combining vision and DGPS,in Proc.IEEE IV,1998,PP.445-450.3 贾永红编著,计算机图像处理与分析,武汉大学出版社,2001.4 杨枝灵,王开等编著,Visual C+数字图像获取处理及实践应用,人民邮电出版社,2003.5 郎锐,数字图像处理学,北京希望电子出版社,2002.6 陆系群,陈纯编著,图像处理原理、技术与算法,浙江大学出版社7 边肇祺,张学工. 模式识别. 北京:清华大学出版社,2001,(5).8 朱淼良. 计算机视觉. 浙江: 浙江大学出版社, 1997.9 侯志强,韩崇昭.视觉跟踪技术综述, 自动化学报. 2006.10任明武,孙涵,王欢,杨静宇. 基于红外图像的地面自主车导航的道路边界检测. 红外与激光工程, 2006.11张云港.基于视觉的车道线检测算法D.硕士文论.云南:云南师范大学,2003.12漆随平.基于计算机视觉的检测方法与应用研究D.博士学位论文.南京:南京航空航天大学,2006.13宋世春.初露头角的无人驾驶汽车J.机器人,1980,(4)14达寒.21世纪的交通J.百科知识,1998,(12)15张广军.机器视觉M.北京科学出版社,2000,(1)5毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告2本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径):一、本课题要研究的问题:本课题需掌握图像处理、计算机视觉的基本理论知识,研究和设计有效的斑马线检测算法,实现从车载摄像机拍摄的道路图像中定位出斑马线位置的功能。并用Matlab软件编程实现该问题。二、拟采用的研究方法:(1)查阅文献,理解斑马线检测对车辆自动导航的意义,掌握路径自动识别的常用算法;(2)掌握图像处理、计算机视觉的基本理论知识;(3)掌握斑马线的检测算法,并运用到基于视觉的自动导航中去。三、本课题拟采用的研究手段:主要是基于Matlab软件来实现基于视觉的斑马线检测定位斑马线位置功能。a 读入公路道路图像;b 灰度路径处理,包括直方图分析,用形态学处理得到最终路径;c 斑马线的特征提取与重建;d 完成斑马线检测算法的研究,编写相关程序。四、毕业设计进度安排2011.11.272011.12.11查阅课题相关文献资料,英文资料翻译,完成开题报告,分析清楚系统功能。2011.12.112011.12.181、组织开题答辩,2. 学生修改开题报告、英文翻译、进行毕业设计(论文)工作。2011.12.192012.2.29学生完成理论分析,模块设计,系统编码等工作。2012.3.12012.3.91、学生提交中期课题完成情况报告。2、组织学生中期答辩。2012.3.102012.4.201、完成程序调试、测试工作,2、完成论文大纲、毕业论文(修改两稿),3、完成系统使用说明书。2012.4.212012.4.301、学生根据论文定稿格式要求,完成论文定稿。2、学生完成答辩准备(含答辩PPT的制作),按照归档要求装毕业设计(论文)资料袋,并上交指导老师处。2012.5.1-2012.5.13毕业设计(论文)小组答辩。2012.5.142012.5.18完成毕业设计全套材料(含电子稿)提交(含网上提交)工作。毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告指导教师意见:1对“文献综述”的评语:参考了国内的一些相关文章,对研究课题有一定认识。文献综述的全面性、分析的深入性有待提高。相关文献的综述不够,这也与该领域文章较少有一定关系。2对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计(论文)结果的预测:该课题需要深入细致的研究斑马线的图像特性,包括灰度、颜色、边缘、角点等特性,需要深入的掌握图像处理基本方法,熟练运用各种特征提取算法,并结合运动学、几何学知识进行算法设计、性能评估、试验分析和比较。该课题的工作主要包括道路视频图像数据的收集和整理,数据规律性的分析,以及用概率统计方法从中找出斑马线的稳定特征描述;实现相应检测跟踪算法,并在典型数据上运行算法,通过运行结果分析和检验斑马线检测

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