基于双目视觉的道路障碍物检测算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能驾驶、辅助驾驶等技术的快速发展，对车辆行驶安全性和智能性的要求不断提高，道路障碍物检测成为了自动驾驶领域的关键技术之一。

准确高效地检测道路障碍物，对于车辆路径规划、避障决策以及保障交通安全具有至关重要的意义。

本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
提高驾驶安全性：通过实时准确地检测道路障碍物，可以为驾驶员提供预警信息，避免或减少交通事故的发生，保障驾驶员和行人的生命财产安全。

2. 本选题国内外研究状况综述

道路障碍物检测作为计算机视觉和智能交通领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。

现有的障碍物检测方法主要可以分为基于单目视觉的方法、基于双目视觉的方法和基于多传感器融合的方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究和实现一种基于双目视觉的道路障碍物检测算法，以克服现有方法在复杂道路环境下的局限性，提高障碍物检测的准确性和鲁棒性。

1. 主要内容

1.双目视觉系统构建与标定:-研究双目视觉的基本原理、成像模型和立体匹配算法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解双目视觉、道路障碍物检测等方面的研究现状、主要方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计阶段：根据研究内容，设计基于双目视觉的道路障碍物检测系统的总体框架，包括硬件平台搭建、软件算法设计等。

3.算法研究与实现阶段：研究双目视觉的基本原理和立体匹配算法，实现对道路场景深度信息的获取。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于尝试结合双目视觉和深度学习技术，提出一种高效、鲁棒的道路障碍物检测算法。

具体的创新点包括：
1.基于深度信息和多特征融合的障碍物检测：不同于传统的基于单目视觉的方法，本研究将利用双目视觉获取的深度信息，结合障碍物的几何特征、纹理特征等多特征信息，提高障碍物检测的准确性和鲁棒性。

2.基于改进型深度学习模型的障碍物识别与分类：针对道路场景中障碍物种类多样、形态各异的特点，本研究将探索使用改进型深度学习模型，例如fasterr-cnn、yolo等，对障碍物进行精准识别和分类。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵小川,王荣本,陈辉.基于深度学习的道路障碍物检测研究综述[j].电子技术应用,2022,48(10):1-8.

[2] 谢国成,李超,赵春霞,等.融合多特征的改进yolov5s道路障碍物检测[j].计算机应用,2023,43(04):1231-1237.

[3] 蒋博文,王佳亮,徐童,等.基于改进yolov5的道路障碍物实时检测算法[j].光学精密工程,2023,31(04):934-944.