基于機(jī)器視覺倒車輔助系統(tǒng)障礙物檢測方法研究.pdf

1、近十幾年來,以超聲波技術(shù)為核心的倒車輔助系統(tǒng),因?qū)嵱脤?shí)惠被廣泛應(yīng)用在汽車上。雖然超聲波技術(shù)臻于成熟,但隨著我國汽車保有量的增加、新駕駛員群體的擴(kuò)大、城市停車位的缺乏,克服這類倒車輔助系統(tǒng)的固有缺陷顯得非常必要。因此,把機(jī)器視覺引入倒車輔助系統(tǒng),與現(xiàn)有的超聲波探測技術(shù)相搭配,將很好的解決這種固有缺陷,并構(gòu)成雙層安全保障,從而對城市交通安全有著重大意義。
　　 本文主要的研究基于帶機(jī)器視覺倒車輔助系統(tǒng)仿真平臺中的自動檢測技術(shù),其核心

2、是圖像處理算法。圖像處理過程包括一系列的圖像處理步驟,每一步驟的對比和選擇都必須滿足倒車時的實(shí)時性和準(zhǔn)確性,并且每一步與全局關(guān)聯(lián)很大,動一發(fā)而牽全身,需做全盤考慮。
　　 首先,在滿足直線特征檢測準(zhǔn)確性的前提下,將CCD圖像傳感器傳輸來的三維彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,消除大量冗余信息,簡化了算法并提高了運(yùn)算速度。其次,汽車行駛的場合復(fù)雜多變,針對汽車后退時低頻抖動、電壓不穩(wěn)、傳輸圖像時易受脈沖噪聲干擾的特點(diǎn),采用適當(dāng)?shù)姆蔷€性中值濾

3、波以降低椒鹽噪聲的影響。第三,在實(shí)時性與準(zhǔn)確性兼顧的前提下,經(jīng)比較得出,利用Sobel算子進(jìn)行障礙物邊緣檢測可以獲得同類算子中的最好結(jié)果。第四,同等前提下,采用自適應(yīng)閾值分割技術(shù)可把圖像中的障礙物邊緣點(diǎn)從背景中及時準(zhǔn)確地分離出來。第五,根據(jù)實(shí)際情況對Hough曲變換進(jìn)行改進(jìn),采用改進(jìn)后的Hough變換來識別障礙物的主要邊緣。
　　 經(jīng)程序驗(yàn)證,改進(jìn)后的Hough變換減少了運(yùn)算次數(shù),提高了處理速度,使其能更準(zhǔn)確和更快地檢測出障礙物