基于MPEG運動矢量的行車障礙檢測算法研究.pdf

1、交通安全已成為全球性問題，而其中利用視覺方法對行車前方危險障礙進(jìn)行自動檢測是智能車載技術(shù)研究的核心之一。目前基于視覺的檢測算法大都是基于圖像像素域或灰度域的，即在圖像空間域內(nèi)進(jìn)行檢測。由于要考慮運動背景、物體形狀顏色變化等因素，算法較為復(fù)雜，速度較慢。 論文針對車輛行駛前方可能對車輛正常安全行駛造成危險的障礙物的檢測算法進(jìn)行了研究，提出和實現(xiàn)了一種基于MPEG運動矢量的行車障礙檢測算法。其核心思想是：利用車輛前方單目視覺傳感器所

2、獲取前方視場圖像的MPEG壓縮序列，分析碼流中的運動矢量，獲取前方圖像各像塊的運動規(guī)律，并將這些規(guī)律與正常行車安全的矢量運動規(guī)則進(jìn)行比較判定，從而獲得車輛行駛前方是否安全的判定。 論文分析了車輛在直行情況下行車圖像運動矢量的特點，并根據(jù)運動矢量在車輛正常安全行駛時與發(fā)生危險情況時所體現(xiàn)出的不同規(guī)律性來制定行車障礙物檢測規(guī)則算法，制定出了適當(dāng)?shù)恼系K物矢量檢測規(guī)則。當(dāng)車輛正常行駛時，相鄰運動矢量之差符合一定的閾值T；當(dāng)有危險情況發(fā)生

3、時，該區(qū)域的相鄰運動矢量之差不符合該閾值T，即對其進(jìn)行檢出。該算法不需要完全解碼壓縮碼流，而直接在壓縮域內(nèi)利用已解碼的運動矢量來對車輛前方障礙物進(jìn)行檢測。 論文在分析MPEG碼流格式的基礎(chǔ)上，采用Matlab語言實現(xiàn)了MPEG運動矢量提取與檢測算法。并設(shè)計了適當(dāng)?shù)脑囼灧桨?，采集了大量視頻圖像序列，對該算法進(jìn)行了仿真驗證實驗。實驗數(shù)據(jù)涵蓋了車輛以各種速度行駛、車輛顛簸以及不同障礙物的情況，并在論文最后對仿真實驗結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計分析。