基于多特征的前方車輛檢測(cè)與跟蹤方法研究.pdf

1、隨著公路交通事業(yè)的發(fā)展和汽車保有量的增加，我國(guó)道路交通安全問(wèn)題日益突出，己成為人們生命和財(cái)產(chǎn)安全的重要威脅。作為國(guó)際智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容，安全輔助駕駛旨在通過(guò)先進(jìn)技術(shù)解決交通安全問(wèn)題，目前越來(lái)越受到人們的重視，而車輛檢測(cè)技術(shù)是安全輔助駕駛的重要組成部分。通過(guò)車載攝像頭獲取道路視頻圖像，檢測(cè)和跟蹤前方運(yùn)行的車輛目標(biāo)，提供準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的路況信息，是車輛檢測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
　　 本文在閱讀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)并比較和分析各種算法的基礎(chǔ)上，提

2、出了相應(yīng)的改進(jìn)方法，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了車輛檢測(cè)與跟蹤原型系統(tǒng)。本文主要研究工作包括：
　　 1、提出了一種結(jié)合車輛陰影與路面灰度和梯度分布特征的車底部陰影檢測(cè)方法。即首先在圖像中設(shè)定路面有效區(qū)域，然后分段統(tǒng)計(jì)路面灰度閾值，在此基礎(chǔ)上利用車底陰影與路面灰度及梯度在分布上的差異檢測(cè)車輛陰影，最后依此建立車輛感興趣區(qū)域。
　　 2、提出了一種基于紋理、形狀和邊緣對(duì)稱性三種特征融合的車輛檢測(cè)方法。該方法使用改進(jìn)分形維計(jì)算方法提取

3、紋理特征，應(yīng)用邊緣模板匹配邊緣獲取車輛形狀的完整度，通過(guò)計(jì)算車輛垂直邊緣投影對(duì)稱性測(cè)度得到車輛對(duì)稱性特征，然后統(tǒng)計(jì)正反樣本的三種特征值，采用基于方差測(cè)度的方法計(jì)算各特征的幾何判據(jù)，確定特征權(quán)值，建立融合三種特征的車輛判決式。提取感興趣區(qū)域的三種特征值，使用車輛判決式判斷區(qū)域內(nèi)是否存在車輛。
　　 3、設(shè)計(jì)了一種基于Kalman濾波的車輛跟蹤方法。以車輛的位置和尺度作為跟蹤分量，使用Kalman濾波進(jìn)行跟蹤預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)產(chǎn)生的區(qū)域中