汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的圖像處理算法研究.pdf

1、近年來人們的安全駕駛意識在增強，迫切需要一種汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)來減少交通事故的發(fā)生。汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)即是對道路前方車輛目標(biāo)的檢測跟蹤與識別。圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，將其應(yīng)用于汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中，是當(dāng)下的理論研究熱點問題，同時也具有重要的現(xiàn)實意義。為了實現(xiàn)汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中對車輛的檢測、跟蹤與識別，圖像處理算法必須滿足實時性和魯棒性的要求，這是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。難點主要表現(xiàn)在：道路場景背景復(fù)雜，且背景是動態(tài)的；車輛車型

2、千姿百態(tài)，較難找到統(tǒng)一的特征；實際生活中，天氣、光照等環(huán)境因素對圖像質(zhì)量的影響較大，進(jìn)而影響圖像處理的穩(wěn)定性；車載的圖像處理設(shè)備硬件平臺，運算能力有限，圖像處理算法要求盡可能的簡單有效。針對目前車輛檢測與跟蹤中準(zhǔn)確率低以及檢測緩慢的現(xiàn)狀，本文借鑒人臉檢測的經(jīng)驗，結(jié)合多領(lǐng)域知識，進(jìn)行了多方面的探索，將基于VJ的檢測模型以及相關(guān)濾波跟蹤等應(yīng)用到車輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中，并取得了不錯的效果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴總結(jié)了目前流行的在運動

3、背景下，目標(biāo)檢測和跟蹤算法，并對其優(yōu)缺點進(jìn)行了分析。主要包括：光流法，基于圖像配準(zhǔn)的方法，基于機器學(xué)習(xí)的方法以及基于最小誤差的跟蹤算法。⑵介紹積分通道特征與Adaboost算法，并將二者應(yīng)用于車輛檢測中。將六個方向的梯度直方圖特征、梯度幅值特征和LUV空間中的三色特征結(jié)合，組成十個通道的積分通道特征，并且結(jié)合了改進(jìn)的Adaboost算法，實現(xiàn)對車輛的實時檢測，檢測實驗表明檢測效果優(yōu)于傳統(tǒng)單一HOG特征檢測算法。⑶介紹了KCF跟蹤算法原理