車載紅外夜視行人檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)生活水平的提高，汽車保有量大幅增加，汽車交通事故也愈發(fā)頻繁。車載紅外夜視系統(tǒng)是先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)的一部分，具有日夜皆可、不受雨雪或濃霧等惡劣天氣影響的優(yōu)點(diǎn)。并且隨著工藝水平的提高，其硬件制作難度和成本不斷降低，因而逐漸成為車輛輔助駕駛系統(tǒng)的主角。然而目前大多數(shù)的車載紅外夜視系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單地將車輛前方的圖像采集然后顯示出來，并未對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理，因此對(duì)司機(jī)的提醒效果十分有限。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹紅外夜視技術(shù)的分

2、類和原理，對(duì)熱成像技術(shù)的指標(biāo)和特點(diǎn)進(jìn)行了概括。此外，從灰度直方圖、噪聲和分辨率三個(gè)方面對(duì)紅外圖像的特性進(jìn)行了分析。⑵根據(jù)紅外圖像特性分析的結(jié)果確定了車載紅外圖像預(yù)處理的方法。首先，采用中值濾波濾除噪聲、直方圖均衡增強(qiáng)紅外圖像對(duì)比度。然后在Otsu算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)實(shí)現(xiàn)圖像分割，接著又進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理彌合空洞，最后對(duì)連通域進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記和過濾。經(jīng)過上述處理，最終實(shí)現(xiàn)行人區(qū)域的粗提取即感興趣區(qū)域提取，這一步驟能夠有效提升行人檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)

3、性。⑶從理論框架和仿真實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面對(duì)行人識(shí)別的統(tǒng)計(jì)分類方法進(jìn)行了闡述和論證。針對(duì)支持向量機(jī)性能依賴核參數(shù)大小的特性，融合支持向量機(jī)和Adaboost算法設(shè)計(jì)分類器，對(duì)感興趣區(qū)域歸一化到規(guī)定大小然后提取出的HOG特征進(jìn)行判別，從而確定該感興趣區(qū)域是否為行人。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所設(shè)計(jì)的分類器能夠自適應(yīng)地調(diào)整支持向量機(jī)的參數(shù)，既解決了單一支持向量機(jī)使用固定核參數(shù)值的問題，同時(shí)也處理了精確度與復(fù)雜度之間的平衡問題，與單一的支持向量機(jī)相比具有更好