復(fù)雜背景下的車輛環(huán)境信息提取.pdf

1、近年來，隨著公路交通的迅猛發(fā)展，給人們的實際生活帶來了不少的便利，但是汽車的持續(xù)增多，公路交通安全事故也是頻頻出現(xiàn)，安全駕駛已成為日益突出的問題。所以，智能駕駛輔助和安全預(yù)警系統(tǒng)(lntelligentDriver-AssistanceandSafetyWamingsystem，IDASWs)是當(dāng)前國內(nèi)外智能化交通系統(tǒng)的重要研究領(lǐng)域。
　　 智能駕駛輔助和安全預(yù)警系統(tǒng)中，如何準(zhǔn)確和有效地檢測并跟蹤車道線和前方車輛，及時的提醒駕駛

2、員以避免碰撞，是目前的研究熱點。本文的研究內(nèi)容是復(fù)雜背景下的車輛環(huán)境信息提取，具體包括車道線和前方車輛的檢測與跟蹤。本文主要的研究內(nèi)容如下：
　　 基于模板的車道線的檢測與跟蹤。首先建立了汽車行駛時車道線的幾何模型，并建立相似度函數(shù)。然后在實肘圖像中，對車道線模板進行GA編碼，采用有導(dǎo)向的GA搜索方法對車道線進行檢測與跟蹤，最后進行驗證和仿真。
　　 車輛的檢測。首先由車道線信息給出車輛的檢測區(qū)域，根據(jù)車輛底部特有的陰影

3、信息找到車輛的感興趣區(qū)域。然后根據(jù)車輛尾部的對稱性及紋理等特征對各個車輛感興趣區(qū)域逐一的進行驗證，對偽車輛進行過濾，對車輛的存在進行確認(rèn)。
　　 車輛的跟蹤。車輛跟蹤是在車輛檢測的基礎(chǔ)上進行的，首先建立車輛尾部輪廓的大致模型，然后由匹配函數(shù)和匹配置信度在實時圖像中對目標(biāo)車輛進行跟蹤。
　　 實驗結(jié)果表明，本文算法能夠有效地從視頻序列中檢測出前方的車道線和車輛，并成功對其跟蹤，在本文的測試平臺上基本可以到達實時性和魯棒性的