1. 毕业设计（论文）主要内容：
障碍物的检测识别作为图像识别的重要内容，利用计算机对获得的图像进行分析和提取其中的目标信息，达到识别障碍物的目的。由于受距离、复杂环境及技术条件的限制，拍摄的图像一般都较复杂，这为置于背景下目标的提取及识别带来了较大的困难。本文通过对图像识别系统的学习和分析，研究基于图像处理下的障碍物检测，利用图像识别技术，并以达到对障碍物的识别为主要目的，以路面及路面车辆的图像为例，在正常光照条件下进行识别，并通过使用Matlab软件对基于数字图像处理的障碍物的识别进行仿真。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年的外文文献不少于3篇）的相关资料。
（2）完成开题报告（设计的目的及意义至少800汉字；基本内容和技术方案至少400汉字）。
（3）研究中值滤波、梯度法锐化和边缘检测等图像处理技术，研究图像分割及图像特征提取的方法，并通过使用Matlab软件对基于数字图像处理的障碍物的识别进行仿真。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 主要参考文献
[1] 李斌，王荣本，郭克友，基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究，公路交通科技，2002
[2]王荣本，赵一兵，李琳辉，智能车辆的障碍物检测研究方法综述，公路交通科技，2007
[3] Jimin Wang;Qijun Chen，Obstacle detection model implementation based on information fusion of ultrasonic and vision，IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR)，pp216-220,2016
[4]Javier Hernández-Aceituno;Rafael Arnay;Jonay Toledo;Leopoldo Acosta, Using Kinect on an Autonomous Vehicle for Outdoors ObstacleDetection, IEEE Sensors Journal, pp3603-3610,2016
[5] Yingping Huang;Shumin Liu, Multi-class obstacle detection and classification using stereovision and improved active contour models, IET Intelligent Transport Systems, pp197-205, 2016
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