基于红外图像处理技术的车辆辅助导航的研究与实现的开题报告一、研究背景与意义随着社会和经济的不断发展，汽车已经成为人们出行的主要方式。但是高速行驶和交通拥堵等因素，给车辆驾驶带来了一定的压力和困难。因此，车辆辅助导航技术得到了迅速的发展。汽车辅助导航技术最初是基于全球定位系统（GPS）和地图数据的，但是它们在城市内部有许多限制。近年来，以图像处理技术为基础的车辆辅助导航方法成为了研究的热点。例如，基于计算机视觉技术的自动驾驶技术已经成为研究的重要方向之一。本研究旨在利用红外图像技术和图像处理方法，建立基于红外图像的车辆辅助导航系统，实现车辆行驶过程中的自动辅助导航。其意义在于提高驾驶人员的行车安全和行车效率，减少交通事故和交通拥堵，促进城市交通的智能化和现代化。二、研究内容与方法（一）研究内容：1.系统架构设计。基于红外图像技术构建车辆辅助导航系统，包括硬件和软件两个部分，设计出系统的整体架构。2.红外图像采集与预处理。采用红外传感器进行图像采集，对图像预处理，提取出有用的信息。3.图像分割与特征提取。对预处理后的图像进行分割，提取出车道线和交通标志等特征，并通过特征匹配实现车辆在车道内的自动行驶和交通标志的识别。4.车辆控制与导航决策。通过控制车辆方向盘和刹车等设备，实现车辆在车道内的自动行驶，并根据交通标志和实时路况进行导航决策。（二）研究方法：1.对红外图像进行采集和预处理，得到车辆行驶过程中需要的信息。2.利用图像处理技术对图片进行分割和特征提取，实现车道线和交通标志的识别。3.设计相应的算法，控制车辆的方向盘和刹车等设备，确保车辆能够在车道内自动行驶。4.执行导航算法，根据交通标志和实时路况实现导航决策。5.进行验收和测试，检验系统的性能和可靠性。三、研究计划与进度安排（一）研究计划：1.第一年：系统架构设计和红外图像采集与预处理技术研究。2.第二年：图像分割与特征提取技术研究和车辆控制与导航决策算法设计。3.第三年：系统集成、实际测试和性能评估。（二）进度安排：1.建立研究小组、制定研究方案和明确研究内容和目标（1个月）。2.对相关技术进行研究和分析（2个月）。3.系统架构设计和实验环境搭建（4个月）。4.红外图像采集和预处理技术研究（6个月）。5.图像分割和特征提取技术研究和车辆控制导航算法设计（10个月）。6.系统集成和实际测试评估（6个月）。7.撰写论文和报告（2个月）。四、研究预期成果1.实现基于红外图像处理技术的车辆辅助导航系统，解决城市道路行驶困难的问题，提高行车安全和行车效率。2.突破传统以GPS和地图为基础的车辆导航系统局限性，为车辆自主行驶提供更多可能性。3.为智能交通系统的建设和发展提供技术支撑和理论基础。五、参考文献1.Bedi,P.,&Sharma,A.(2014).Asurveyonvehicledetectionandtracking.InternationalJournalofAdvancesinComputerScienceandTechnology,3(5),40-56.2.Enzweiler,M.,&Gavrila,D.M.(2009).Amixedgenerative–discriminativeframeworkforpedestrianclassification.ComputerVisionandImageUnderstanding,113(6),638-652.3.Kusakunniran,W.,Kamarudin,L.M.,&Abdullah,A.H.(2013).Areviewonlanedetectionanddeparturewarningtechniques.CanadianJournalonImageProcessingandComputerVision,4(9),1-15.4.Li,X.(2017).TheStudyofIntelligentTrafficControlSystemBasedonComputerVision.TheScientificWorldJournal,2017,1-9.5.Touzi,A.,&Bouchhima,F.(2016).Acomparativestudyofimageprocessingtechniquesforautomaticroadmarkingdetection.JournalofIntelligent&RoboticSystems,84(1),291-307.