基于視覺的智能車前方運(yùn)動(dòng)車輛檢測與測距方法的研究.pdf

1、本課題來源于山西省安監(jiān)局安全技術(shù)項(xiàng)目《疲勞駕駛狀態(tài)智能化監(jiān)控系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)》，學(xué)長們從駕駛員的角度對疲勞駕駛監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了研究，通過對駕駛員的疲勞狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測及提醒，以此保障行車的安全。但由于人為因素的不確定性，交通事故率依舊居高不下。智能車輛技術(shù)能有效地減少由人為因素導(dǎo)致的交通事故，因此針對這項(xiàng)技術(shù)的研究愈發(fā)受到重視?；诖?，本文對智能車前方運(yùn)動(dòng)車輛的檢測技術(shù)及車輛測距方法進(jìn)行了具體的研究，并通過MATLAB編程和實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)現(xiàn)了

2、真實(shí)道路環(huán)境下前方運(yùn)動(dòng)車輛的檢測與測距的功能。針對以上的研究，本文的主要工作如下:
　　(1)關(guān)于智能車前方運(yùn)動(dòng)車輛的檢測技術(shù)研究，本文設(shè)計(jì)了一套有效的車輛檢測方案。該方案首先對道路圖像的預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了綜合分析，并通過實(shí)驗(yàn)對比選擇了適合本文的預(yù)處理算法;然后采用直線道路模型假設(shè)，結(jié)合改進(jìn)的Hough變換算法實(shí)現(xiàn)了車道線的檢測，并在此基礎(chǔ)上劃定了路面有效區(qū)域，縮小了檢測范圍;接著根據(jù)前方車輛底部的陰影特征進(jìn)行了車輛的初步檢測，建立

3、了感興趣區(qū)域，再綜合利用車輛的紋理特征和灰度對稱性特征對感興趣區(qū)域進(jìn)行了驗(yàn)證，以徹底排除非車輛因素的干擾，最終將智能車前方的運(yùn)動(dòng)車輛準(zhǔn)確地檢測出來。通過大量的實(shí)驗(yàn)對比，驗(yàn)證了本文車輛檢測方案的有效性。
　　(2)關(guān)于智能車與前方車輛距離測量方法的研究，本文依據(jù)視覺投影模型的建模原理，通過幾何關(guān)系推導(dǎo)對空間平面點(diǎn)位置進(jìn)行了定位，建立了道路平面坐標(biāo)系（即世界坐標(biāo)系）與像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，然后結(jié)合攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)的標(biāo)定結(jié)果，再根據(jù)距離