基于單目視覺的高速公路安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)節(jié)奏的快速發(fā)展,人民生活水平逐漸提高,汽車已經(jīng)走進(jìn)千家萬戶。隨汽車保有量的增加,交通安全問題逐漸走入人們的視線。其中作為城市間橋梁的高速公路也成為嚴(yán)重交通事故多發(fā)地之一。高速公路安全問題是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,保障在高速行駛下的汽車安全是本文的出發(fā)點(diǎn)。
　　論文的研究是基于單目視覺的高速公路安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),系統(tǒng)主要作為提高高速公路中快速行駛的汽車安全系數(shù)。論文主要內(nèi)容如下:
　　1.對于眾多圖像預(yù)處理方法在文

2、中給出了介紹、分析和選擇。其中主要的參考依據(jù)為面向應(yīng)用選擇。兼顧應(yīng)用中對實(shí)時(shí)性的要求和圖像處理后的效果。分析了以單目視覺測距為基礎(chǔ)的模法和眾多研究學(xué)者提出的安全距離模型。
　　2.研究與對比粒子濾波算法與TLD(Tracking-Learning-Detection)跟蹤算法的優(yōu)劣性。實(shí)際應(yīng)用中,粒子濾波算法本身無法可靠地完成目標(biāo)跟蹤,在背景復(fù)雜變化較快的高速公路中不能較好的完成任務(wù)。TLD跟蹤算法中,其算法中強(qiáng)大的跟蹤、學(xué)習(xí)、檢

3、測模塊,在不失實(shí)時(shí)性的前提下,給予了較好的跟蹤效果,能出色的保障用戶需要。
　　3.在攝像機(jī)部分參數(shù)未知的情況下,采用數(shù)據(jù)回歸建模測距,利用圖像與現(xiàn)實(shí)的數(shù)學(xué)關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型。首先,該方法在現(xiàn)實(shí)生活中易于實(shí)現(xiàn),對比部分研究更偏向于應(yīng)用;其次,計(jì)算量較小,對于快速行駛的車輛,如果實(shí)時(shí)性沒有保證就無法面向應(yīng)用;最后,實(shí)際應(yīng)用中CCD攝像機(jī)焦距是無法獲得的,更高級的攝像機(jī)雖然可以獲取,但無法面向應(yīng)用。
　　4.利用TLD跟蹤算法結(jié)合