校園環(huán)境下的運動目標(biāo)檢測與跟蹤的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著汽車的快速發(fā)展，智能駕駛、自動行駛越來越成為人們的迫切需要，基于計算機視覺的自動行駛方案的研究在世界范圍內(nèi)得到廣泛關(guān)注。近年來，許多高校、研究機構(gòu)和企業(yè)都在智能汽車的研究上投入大量的精力，取得了諸多可喜的重大成就。作者所在實驗室在汽車電子領(lǐng)域的研究已有十余年的歷史，在汽車的智能化、網(wǎng)絡(luò)化等方面都有深厚的積累。最近幾年開始投入智能車的研究，自主研發(fā)的智能車是一款電動的小型智能車，立足于能源的高效利用和智能化，能應(yīng)對校園復(fù)雜環(huán)境下的自動

2、行駛。
　　本文首先總結(jié)了國內(nèi)外的智能汽車的發(fā)展現(xiàn)狀，然后針對浙大智能車行駛的校園復(fù)雜環(huán)境，設(shè)計了一套適用于該環(huán)境下的運動目標(biāo)和行人的檢測以及跟蹤方案。通過該方案，我們能夠?qū)π@環(huán)境下的運動目標(biāo)、行人進行識別和跟蹤，為自動行駛提供視覺感知，能滿足低速行駛條件(10Km/h)下的自動行駛實時性要求，對智能車實現(xiàn)自動行駛的有著重大的意義。
　　本文的主要工作包括:
　　1)通過分析校園環(huán)境的特殊性，提出了運動目標(biāo)檢測與針對

3、行人多特征檢測的方案，該方案在校園環(huán)境中能檢測出80％的運動目標(biāo)和行人，同時滿足正確性和實時性要求。
　　2)針對行人檢測之后存在每個對象多個檢測結(jié)果，對其進行窗口融合，使每個行人對象都只保留一個檢測結(jié)果。
　　3)對運動目標(biāo)跟蹤，提出并實現(xiàn)了結(jié)合Kalman濾波的CamShift跟蹤方案，通過預(yù)測運動目標(biāo)的運動狀態(tài)，提高運動目標(biāo)跟蹤的成功率。
　　4)本文最后驗證了方案的準(zhǔn)確性、實時性能，并展望校園特殊環(huán)境下的自動駕