1、2020/9/15,1,智能小車沿線行駛的圖像識(shí)別,答 辯 人： 指導(dǎo)老師：,2020/9/15,2,目 錄,課題概述及問題分析 圖像處理算法分析 實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 總結(jié)與展望 致謝,2020/9/15,3,何為智能小車？ 自主駕駛，自主運(yùn)行 智能車重要的組成部分 速度控制系統(tǒng)，視覺導(dǎo)航系統(tǒng)。,課題概述及問題分析,本課題所研究的 模塊,視覺導(dǎo)航的中心任務(wù) 道路圖像的識(shí)別和表示,即模式識(shí)別,2020/9/15,4,課題概述及問題分析,模式識(shí)別對(duì)表征事物以及現(xiàn)象的各種形式的信息（數(shù)值、文字或邏輯關(guān)系的）進(jìn)行處理和分析，以獲得對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程，它是信息科學(xué)和

2、人工智能的重要組成部分。 計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)基本上有三部分組成，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和分類決策或模型匹配。,數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)處理,模型匹配,本文研究重點(diǎn),2020/9/15,5,圖像處理算法研究,圖像處理的目的 預(yù)處理，提高質(zhì)量 提取有用信息,本文研究的三個(gè)方面 預(yù)處理 閾值分析 邊緣檢測(cè),2020/9/15,6,圖像預(yù)處理,目的和意義 改善和提高圖像質(zhì)量 算法分析與比較,圖像銳化一定要在模糊化之后進(jìn)行？,改進(jìn)算法,2020/9/15,7,閾值分析,目的和意義 圖像分割，提取道路目標(biāo),算法分析與比較,2020/9/15,8,邊緣檢測(cè)方法,目的和意義 圖像分割，形成目標(biāo)道路,算法分析與比較,殘差平

3、方和,2020/9/15,9,實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建,系統(tǒng)框架,核心,2020/9/15,10,試驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建,模型車和道路,圖1 智能小車模型,圖2 道路模擬,2020/9/15,11,圖像處理步驟（PC）,原圖像,信息提取,直方均衡化,中值濾波,拉普拉斯銳化,閾值獲取,道路中線點(diǎn)檢測(cè),中線擬合,試驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建,二值化,2020/9/15,12,試驗(yàn)結(jié)果及分析,CCD道路圖像效果,(a) (b) (c) (d),圖3 CCD道路圖像,2020/9/15,13,試驗(yàn)結(jié)果及分析,(a)原圖像1 (b)灰度均衡化 (c)中值濾波,(e)銳化處理 (f)二值化 (g)信息提取,圖4 CCD圖像1處理過程,2020/9/15,14,試驗(yàn)結(jié)果及分析,(a)原圖像2 (b)灰度均衡化 (c)中值濾波,(e)銳化處理 (f)二值化 (g)信息提取,圖5 CCD圖像2處理過程,2