汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的圖像處理算法研究.pdf

1、近年來人們的安全駕駛意識(shí)在增強(qiáng)，迫切需要一種汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)來減少交通事故的發(fā)生。汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)即是對(duì)道路前方車輛目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤與識(shí)別。圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，將其應(yīng)用于汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中，是當(dāng)下的理論研究熱點(diǎn)問題，同時(shí)也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了實(shí)現(xiàn)汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中對(duì)車輛的檢測(cè)、跟蹤與識(shí)別，圖像處理算法必須滿足實(shí)時(shí)性和魯棒性的要求，這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。難點(diǎn)主要表現(xiàn)在：道路場(chǎng)景背景復(fù)雜，且背景是動(dòng)態(tài)的；車輛車型

2、千姿百態(tài)，較難找到統(tǒng)一的特征；實(shí)際生活中，天氣、光照等環(huán)境因素對(duì)圖像質(zhì)量的影響較大，進(jìn)而影響圖像處理的穩(wěn)定性；車載的圖像處理設(shè)備硬件平臺(tái)，運(yùn)算能力有限，圖像處理算法要求盡可能的簡(jiǎn)單有效。針對(duì)目前車輛檢測(cè)與跟蹤中準(zhǔn)確率低以及檢測(cè)緩慢的現(xiàn)狀，本文借鑒人臉檢測(cè)的經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合多領(lǐng)域知識(shí)，進(jìn)行了多方面的探索，將基于VJ的檢測(cè)模型以及相關(guān)濾波跟蹤等應(yīng)用到車輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中，并取得了不錯(cuò)的效果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴總結(jié)了目前流行的在運(yùn)動(dòng)

3、背景下，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。主要包括：光流法，基于圖像配準(zhǔn)的方法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法以及基于最小誤差的跟蹤算法。⑵介紹積分通道特征與Adaboost算法，并將二者應(yīng)用于車輛檢測(cè)中。將六個(gè)方向的梯度直方圖特征、梯度幅值特征和LUV空間中的三色特征結(jié)合，組成十個(gè)通道的積分通道特征，并且結(jié)合了改進(jìn)的Adaboost算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè)，檢測(cè)實(shí)驗(yàn)表明檢測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)單一HOG特征檢測(cè)算法。⑶介紹了KCF跟蹤算法原理