基于視覺的自主車輛路況檢測方法研究.pdf

1、隨著人民生活水平的提高，汽車逐漸成為人們生活中必不可分的一部分。同時，伴隨著非職業(yè)駕駛人員的增多，交通事故也在逐年遞增，汽車安全已成為人們關注的焦點。據聯合國統(tǒng)計，全球每天約有3000人死于交通事故，交通事故已經成為“世界第一害”，而中國是世界上交通事故死亡人數最多的國家之一。為了減輕交通事故的發(fā)生，自主車輛的研究也就成了汽車交通發(fā)展的必然趨勢。自主車輛利用車載傳感器來感知周圍環(huán)境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛

2、的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠的在路面上行駛。
　　 本文以自主車輛為研究對象，對車輛前方道路上的交通標志識別和前方車輛跟蹤的難點問題進行了研究，并且開發(fā)了車輛跟蹤系統(tǒng)。
　　 針對攝像機拍攝的交通標志容易受到環(huán)境因素的影響，獲取的交通標志會發(fā)生仿射變換等影響，本文提出了一種新的識別算法，即基于仿射不變獨立成分分析矩特征的交通標志識別方法。因為交通標志的形狀坐標中x方向和y方向在仿射變換之前是相互獨立的，算法經過

3、獨立成分分析之后可以得到只發(fā)生尺度、旋轉和鏡像變換的交通標志;然后對處理之后的交通標志提取矩特征并采用模板匹配的方法進行識別;最后分別用Hu矩特征和Zernike矩特征進行實驗，實驗結果表明經過獨立成分分析的交通標志識別效率有很大的提高，Zernike矩在交通標志的識別中效率更高與Hu矩。
　　 對車輛跟蹤系統(tǒng)，本文采用基于HOG特征和AdaBoost分類器的車輛檢測和基于顏色特征的粒子濾波車輛跟蹤方法。首先介紹了HOG特征的提