單目視覺的動態(tài)場景下運動障礙物檢測算法研究.pdf

1、隨著汽車成為人們生活的一部分，交通事故也成為全球范圍內(nèi)普遍擔(dān)心的問題.障礙物檢測系統(tǒng)作為解決交通安全問題的重要系統(tǒng)，成為各國研究的重點.動態(tài)場景下運動障礙物的檢測由于自身的重要性，成為障礙物檢測中的熱點問題.在分析總結(jié)國內(nèi)外各種運動障礙物檢測方法的基礎(chǔ)上，本文提出一種新的運動障礙物檢測算法.
　　本文算法主要由兩個部分構(gòu)成:全局運動估計部分和運動障礙物檢測部分.算法整體思路是:首先估計出動態(tài)場景下由攝像機(jī)運動造成的全局運動，然后將

2、估計結(jié)果用于運動障礙物檢測部分，從而實現(xiàn)運動障礙物檢測的最終目標(biāo).
　　在全局運動估計階段，本文提出一種基于SURF算法的全局運動估計.首先在SURF算法基礎(chǔ)上，獲得特征點的空間坐標(biāo)及其匹配關(guān)系;然后利用雙線性模型，通過最小二乘法，求取全局運動參數(shù)模型.并針對實際應(yīng)用過程中遇到的誤匹配問題，提出了自適應(yīng)去除誤匹配解決方法;最后，通過對真實圖像進(jìn)行實驗，結(jié)果表明結(jié)合SURF算法的全局運動估計思路具有合理性，本文提出的去除誤匹配方法是

3、有效可行的，取得了較為滿意的效果.
　　在運動障礙物檢測階段，本文提出了一種基于貝葉斯決策的動態(tài)場景下的運動障礙物檢測算法.首先通過利用貝葉斯決策建立了一個基于灰度特征的背景檢測概率模型，然后根據(jù)全局運動估計的結(jié)果判斷前景候選點作為運動信息，最后本文提出一種新的結(jié)合圖像灰度特征和運動信息的特征統(tǒng)計更新方法，使得在沒有更多約束條件的情況下完成運動障礙物的檢測.實驗結(jié)果表明，該方法不易受光照條件影響，在提高運動障礙物檢測率的同時，能夠