基于視覺關(guān)注與分類的低空對地車輛檢測技術(shù)的研究.pdf

1、隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加快，尤其是二十一世紀(jì)以來，城市公路交通系統(tǒng)的壓力不斷加大，傳統(tǒng)的人工監(jiān)控已經(jīng)不能滿足時代發(fā)展的需要。因此，智能交通系統(tǒng)的重要性日益顯著，特別是隨著我國低空空域的逐步開放，低空對地城市交通實時監(jiān)控由于其運(yùn)動性強(qiáng)、視野廣等優(yōu)點，已經(jīng)成為一個熱點研究課題。其核心在于利用安裝在空基平臺上的各種傳感器去獲取交通環(huán)境信息，再使用圖像處理和智能算法等來檢測車輛，并估計交通流參數(shù)，從而達(dá)到調(diào)節(jié)交通的目的。其中，光學(xué)傳感器由于可

2、以提供大量視覺信息而被廣泛應(yīng)用。顯然，該系統(tǒng)是一個動態(tài)視覺監(jiān)視系統(tǒng)；與一般的靜態(tài)系統(tǒng)相比，它面臨的難點在于檢測平臺和檢測對象的動態(tài)性、以及復(fù)雜的檢測場景，同時對檢測性能尤其是實時性要求更高；而與高空對地檢測系統(tǒng)相比，該技術(shù)又由于視角多變給實現(xiàn)帶來了前所未有的困難。
　　 針對城市背景下的低空對地車輛檢測，傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)具有檢測率低且處理速度不理想的缺點；而目前現(xiàn)有的單分類器、串聯(lián)組合分類器等則很難同時滿足檢測率、誤報率以及檢

3、測速度等方面的綜合要求，并且仍然不能處理不同朝向車輛的檢測問題。
　　 本文針對現(xiàn)有單目光學(xué)攝像頭下的低空對地車輛檢測算法的不足，結(jié)合貝葉斯概率模型，提出了一種視覺關(guān)注機(jī)制與分類算法相結(jié)合的檢測框架。該方法將車輛特征集合分為兩個子集，是一個由粗到精的檢測過程：模擬靈長類動物的視覺關(guān)注機(jī)制，利用其處理速度快的優(yōu)點，設(shè)計了一套由視點定位和視區(qū)定界兩個模塊組成的相互迭代的過程，可以將車輛迅速定位到更小范圍的候選區(qū)域中，從而避免大量冗余