基于機器視覺的前碰撞預警系統(tǒng)車輛檢測方法研究.pdf

1、隨著道路交通事業(yè)的發(fā)展和汽車保有量的增加，道路交通事故，特別是追尾事故發(fā)生率居高不下，交通安全問題日益突出。前碰撞預警系統(tǒng)通過機器視覺、雷達等技術檢測前方車輛，當危險出現(xiàn)時預警，防止追尾事故發(fā)生，而前方車輛檢測技術是該系統(tǒng)的重要組成部分。本文在分析總結(jié)現(xiàn)有車輛檢測技術的基礎上，重點研究了日間道路前方車輛檢測、夜間道路前方車輛檢測和車輛跟蹤檢測，并提出了相應的改進方法。完成的主要工作如下:
　　(1)日間道路前方車輛檢測
　　

2、將日間前方車輛檢測方法分為產(chǎn)生車輛假設和車輛假設驗證兩個步驟。在產(chǎn)生車輛假設步驟，探索了多種方法，最終利用車底陰影信息來產(chǎn)生車輛假設，針對陰影分割易受光照和路面灰度突變的影響，提出了直方圖峰谷分析法（HVAM）來獲得自適應陰影分割閾值;然后在車輛假設驗證步驟對產(chǎn)生的車輛假設進行驗證，改進傳統(tǒng)HOG特征，提出了V-HOG特征，將一維梯度信息映射到二維，提升背景與前景的區(qū)分度。
　　(2)夜間道路前方車輛檢測
　　有效利用車輛尾

3、燈信息來檢測夜間車輛，針對現(xiàn)有車輛尾燈提取依賴經(jīng)驗設置閡值的不足之處，通過收集大量尾燈圖像，在多種顏色空間對尾燈圖像各顏色分量進行統(tǒng)計，通過試驗的方法獲得尾燈分割閾值，提取尾燈區(qū)域。在此基礎上，考慮車輛尾燈區(qū)域中間亮度較高，外圍有一圈紅色光暈，結(jié)合圖像中高亮度區(qū)域檢測，對車輛尾燈的提取進一步完善。最后依據(jù)車輛尾燈先驗幾何特征建立約束，對分割出的尾燈區(qū)域進行篩選關聯(lián)，從而定位圖像中車輛位置。
　　(3)車輛跟蹤檢測
　　設計一

4、種基于卡爾曼濾波的車輛跟蹤方法，以車輛的位置和外接矩形框大小作為跟蹤分量，對車輛運動狀態(tài)進行預測。針對車輛在跟蹤過程中易受光照、遮擋、變形等影響，提出了在線學習的車輛觀測方法，通過在線建立樣本庫，訓練分類器，對車輛目標進行觀測，從而保證跟蹤的準確性。并且還提出了對多個目標進行輪流觀測和跟蹤隊列更新的策略，提高跟蹤實時性和確保新駛?cè)氲能囕v能夠被檢測到。
　　(4)利用車輛檢測和跟蹤結(jié)果，對前車運動參數(shù)進行提取及行為分析，為前碰撞預警