基于視覺的汽車轉彎燈識別算法研究.pdf

1、環(huán)境識別系統(tǒng)是智能車輛的重要組成部分，它在車輛行駛過程中對出現的各種目標進行采集和識別，可及時提取環(huán)境狀況，向駕駛員做出指示或警告，或者直接控制車輛的操作，以保持交通通暢和預防事故的發(fā)生。在各種環(huán)境因素中，前方車輛的各種汽車信號燈無疑是非常重要的。在這些信號燈中，汽車轉彎燈是智能車行駛中最重要的信號燈之一，它提供了前方車輛變道、轉彎等重要信息，是智能車行駛的重要依據。對于轉彎燈識別的研究工作，具有重要意義。 本文研究主要做了以下

2、工作： 1.實現基于統(tǒng)計模型的背景生成算法，利用背景差分方法進行運動物體檢測。本文利用各幀像素的亮度分布特點動態(tài)生成背景，并對所生成的背景按其統(tǒng)計規(guī)律進行更新，使得該背景能夠適應環(huán)境的變化。 2.提出基于連通區(qū)域合并的運動車輛提取算法；在運動車輛提取中，利用車輛區(qū)域內白點投影特點，提出運動車輛修正方法；利用車輛陰影的形狀特征，提出運動車輛的二值圖像陰影去除算法。以上算法均基于二值圖像操作，算法復雜度低、運算速度較快，是實

3、時應用研究中值得采用的方法。 3.利用運動車輛跟蹤算法，對運動車輛進行跟蹤。本算法中，利用運動車輛的窗口大小、窗口位置、窗口直方圖特征，構造匹配矩陣，對運動車輛進行跟蹤；針對不同的情況，對當前幀識別的結果進行處理，得到有效的車輛跟蹤系列。 4.提出變形拉普拉斯算子，并使用該算子基于HSl顏色空間進行轉彎燈檢測；之后提出基于平衡性分析的方法對燈區(qū)進行濾波；提出轉彎燈類型識別算法。變形拉普拉斯算子是在拉普拉斯算子基礎上，針對