城市復(fù)雜環(huán)境下智能車輛視覺感知技術(shù)研究.pdf

1、汽車保有量的劇增給交通系統(tǒng)帶來的壓力日益劇增，由汽車導(dǎo)致的能源枯竭，空氣污染和道路交通安全給人類社會帶來了前所未有的壓力。智能汽車憑借智能傳感、智能決策和決策控制，可以有效地提升交通利用率，已成為各發(fā)達(dá)國家實(shí)現(xiàn)智能交通的重要技術(shù)手段。作為智能汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一，基于機(jī)器視覺的環(huán)境感知算法通過檢測、識別和重構(gòu)圖像環(huán)境為智能汽車提供環(huán)境信息，在高速公路等結(jié)構(gòu)化環(huán)境下已被廣泛研究。
　　在復(fù)雜擁堵的城市環(huán)境下，目標(biāo)之間容易相互遮擋，目標(biāo)

2、運(yùn)動軌跡錯(cuò)綜復(fù)雜，城市環(huán)境下的環(huán)境感知算法仍有待突破。本論文以基于機(jī)器視覺的環(huán)境感知為研究內(nèi)容，設(shè)計(jì)目標(biāo)的檢測跟蹤算法以實(shí)現(xiàn)城市環(huán)境下車道線、車輛和標(biāo)志牌的多目標(biāo)檢測和跟蹤，主要內(nèi)容如下:
　　(1)針對相機(jī)成像特點(diǎn)建立針孔模型，通過帶約束的faugeras標(biāo)定法對其標(biāo)定，得到相機(jī)外參數(shù)矩陣，進(jìn)而估計(jì)相機(jī)姿態(tài)。根據(jù)相機(jī)姿態(tài)及相機(jī)加工參數(shù)建立逆透視變換模型，以實(shí)現(xiàn)圖像的逆透視變換。
　　(2)根據(jù)相機(jī)成像特點(diǎn)建立消失點(diǎn)、車道線

3、幾何特性和位置特性約束，該約束作為先驗(yàn)知識對Hough檢測結(jié)果及車道線聚類擬合條件進(jìn)行約束，以實(shí)現(xiàn)車道線的檢測。
　　(3)針對車輛和標(biāo)志牌特點(diǎn)建立了可較好描述車輛特性的HOG特征，以及可較好描述標(biāo)志牌特性的彩色直方圖特征。然后利用相機(jī)映射規(guī)律優(yōu)化的滑動窗口對圖像ROI區(qū)域遍歷掃描，以提高計(jì)算效率和網(wǎng)狀分類器對圖像中車輛和不同種類標(biāo)志牌進(jìn)行檢測。
　　(4)為解決復(fù)雜環(huán)境下的多目標(biāo)長時(shí)跟蹤問題，設(shè)計(jì)了基于歷史軌跡信息的多目標(biāo)