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[發明專利]一種基于ReliefF-DBN的自動駕駛偏離處理方法在審

專利信息
申請號: 202110046144.0 申請日: 2021-01-14
公開(公告)號: CN112766133A 公開(公告)日: 2021-05-07
發明(設計)人: 凌秀軍 申請(專利權)人: 金陵科技學院
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/08;B60W40/06;B60W60/00
代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206 代理人: 蔣昱
地址: 210000 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 relieff dbn 自動 駕駛 偏離 處理 方法
【權利要求書】:

1.一種基于ReliefF-DBN的自動駕駛偏離處理方法,具體步驟如下,其特征在于:

步驟1,實時采集路面行駛圖像:利用車載的實時圖像采集系統采集車輛自動行駛時的路面行駛圖像;

步驟2,獲取模擬噪聲環境數據:在采集的路面行駛圖像中添加15%~25%的椒鹽噪聲,模擬在干擾環境下所采集信號受到的干擾;

步驟3,提取路面車道線圖像:使用YOLOv3模型監測路面行駛圖像中車道線,并分割出車道線圖像;

步驟4,訓練ReliefF-DBN車道線循跡模型:將車道線圖像數據作為輸入,對應的每張圖像數據的行車匹配航向角作為輸出,訓練ReliefF-DBN模型,獲得訓練完成的車道線循跡模型;

步驟5,校準車輛速度和角度參數:結合角度傳感器監測的車輪轉向角、行車縱向速度,得到當前車輛運行的航向角度,最后根據步驟4中模型計算的匹配航向角度來校準行車速度和角度;

步驟6,開啟車輛異常自動處理系統:啟動車輛的避障、換道和緊急制動的功能。

2.根據權利要求1所述的一種基于ReliefF-DBN的自動駕駛偏離處理方法,其特征在于:步驟2中為采集圖像添加椒鹽噪聲的過程可以表示為:

車輛在行駛過程中,有可能會受到極大的干擾,對此本發明通過添加的椒鹽噪聲來模擬車輛在惡劣環境下所受的干擾,添加椒鹽噪聲的公式為:

其中,Imax和Imin是路面行駛圖像像素點的最大值和最小值,p為圖像出現噪聲的概率,p的取值范圍為15%~25%,ixy是采集圖像像素點(x,y)的實際值,f(x,y)是添加椒鹽噪聲后的圖像像素點值。

3.根據權利要求1所述的一種基于ReliefF-DBN的自動駕駛偏離處理方法,其特征在于:步驟3中提取路面車道線圖像的過程可以表示為:

步驟3.1,對步驟2處理過的路面行駛圖像進行平滑濾波處理;

步驟3.2,將3.1處理過的圖像進行灰度化處理,并標注數據集將數據集轉化為YOLO模式;

R、G、B分別表示圖像中的紅、綠、藍三原色分量值,Gray是像素點灰度化后的值

步驟3.3,將數據集劃分為訓練樣本和測試樣本,訓練YOLOv3模型,得到車道線YOLOv3檢測模型;

步驟3.4,將待提取的車道線圖像分別經過步驟3.1和步驟3.2后,輸入到車道線YOLOv3檢測模型,輸出車道線檢測數據。

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