基于單目視覺(jué)的前方車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤方法研究.pdf

1、隨著公路交通事業(yè)的迅速發(fā)展，給人們的生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也造成了道路交通安全問(wèn)題日益突出。安全輔助駕駛系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，能夠有效地預(yù)防交通事故的發(fā)生，提高行車(chē)的安全性。而前方車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤是安全輔助駕駛系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，為車(chē)輛的信息提取以及行為分析提供了重要的保證。本文在分析和比較國(guó)內(nèi)外各種算法的基礎(chǔ)上，研究并提出了相應(yīng)的基于單目視覺(jué)的車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤算法。全文主要內(nèi)容如下:
　　1)對(duì)前方車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤的研究背景和

2、意義進(jìn)行了探討，闡述了常見(jiàn)的基于單目視覺(jué)的前方車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤方法，并分析了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為后續(xù)研究作準(zhǔn)備。
　　2)研究了基于AdaBoost的前方車(chē)輛檢測(cè)算法。選取Haar-like特征作為圖像特征，利用Gentle AdaBoost算法和CasCade算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，得到級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的車(chē)輛分類(lèi)器;檢測(cè)過(guò)程中，采用等比放大檢測(cè)窗口的方式掃描待檢圖像，利用車(chē)輛分類(lèi)器對(duì)檢測(cè)窗口進(jìn)行分類(lèi)，最后綜合各個(gè)檢測(cè)窗口的結(jié)果，得出車(chē)

3、輛的最終位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地檢測(cè)出前方車(chē)輛，具有一定的魯棒性，基本上滿足實(shí)時(shí)性要求。
　　3)提出一種基于改進(jìn)TLD的前方車(chē)輛跟蹤算法。TLD算法是一種新穎的目標(biāo)跟蹤算法，在給定極少的先驗(yàn)知識(shí)的情況下，能夠迅速地學(xué)習(xí)目標(biāo)特征并進(jìn)行有效的跟蹤。而車(chē)輛的先驗(yàn)知識(shí)可由前方車(chē)輛檢測(cè)算法提供，因此，TLD跟蹤算法完全能夠適用前方車(chē)輛跟蹤問(wèn)題上。然而，TLD跟蹤模塊均勻地選取特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，無(wú)法保證所選特征點(diǎn)被可靠地跟蹤。針對(duì)