面向驾驶模拟的高速公路三维实景重现建模研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着汽车驾驶模拟器在道路交通仿真中的应用越来越广泛。驾驶员对模拟视景的逼真程度的要求也越来越高。面向驾驶模拟的高速公路三维实景重现建模的研究，能够为驾驶员提供逼真的驾驶感觉，使得驾驶员能够在虚拟驾驶中看到真实驾驶中的交通标志，景物和地形，给驾驶员一种驾驶真实感。同时，在道路交通仿真中引入交通流模型和其他交通相关的技术，能够对高速公路的设计合理性进行分析与安全评价研究，同时能够在安全状态下对驾驶员的心理及行为特征进行研究。道路提取是视景建模中的重要的一部分，它是从遥感图像中提取道路特征的方法。只有可靠的道路提取才能为实景建模提供基础，随着遥感技术的快速发展，利用遥感影像自动获取高速公路空间性息的重要性也随之增加。

国内外在这方面的研究约有30多年的历史,已经有了许多理论与技术的创新。遥感道路提取方法根据自动化程度分为半自动提取和自动提取。在国内外尽管全自动化没有取得突破性的进展，但半自动化解决方案的实现是一个很大的进步，也出现了一些初步的道路提取系统，这项工作还需要进一步扩大以实现更好的功能性和普遍性。采用光谱，纹理等特征提取半自动或自动方式的道路是现在的主要研究方法。文献[1]j介绍了常用的snakes模型的高分辨率遥感影像道路提取方法，文献[2-4]主要是利用道路的直线特征或线状特征来提取主道路信息,较适合于直线状道路段的提取。文献[5]采用形态学知识和线状特征作了道路的提取,文献[6]利用高斯马尔科夫随机场纹理模型和支撑向量机对道路进行了自动提取。也有学者认为由于遥感影像和道路系统的复杂性,在“可预见的将来”完全全自动地提取道路是不太实的^[7],必须结合人工引导将人的模式认知能力与计算机的快速精确计算能力结合起来。文献[8-10]初步运用简单的形状特征和其他特征来提取目标。

根据道路特征提取的自动化程度,一般地,道路特征提取分为自动特征提取和半自动特征提取。从目前的研究进展来看,自动特征提取存在很大困难，但是半自动道路提取能够很好的将人良好的“识别”能力与计算机精确的“测量”能力结合起来。能够更为容易操作起来，因此,利用计算机和人各自的优点进行半自动特征提取和识别,在目前来讲更为现实。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：本课题的基本内容是采用不同的方法将遥感影像上的高速公路进行识别并最终提取出来，使得最终处理的图像能够清晰的表现出高速公路的特征，以此来获取高速公路上的几何与物理等主要信息源。

技术方案及措施：选择通过半自动提取的方法来提取道路特征。

第一步：分析遥感影像下高速公路的道路特征（辐射特征、几何特征、拓扑特征）

3. 研究计划与安排

1、（7学期第20周)确定毕业设计题目、毕业设计任务书(相关参数)、校内资料收集

2（8学期第1周）方案构思、文献检索、完成开题报告

3～4（8学期第2-3周）外文翻译、资料再收集

4. 参考文献（12篇以上）

[1]施海亮. 基于snakes模型的高分辨率遥感影像道路提取方法研究[d].河海大学,2007.

[2]文贡坚,王润生.从航空遥感图像中自动提取主要道路[ j].软件学报,2000,11(7): 957-964.

[3] 蔡涛,王润生.一个从多波段遥感图像提取道路网的算法[ j].软件学报, 2001, 12(6): 943-948