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文檔簡介
1、隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展,由汽車數(shù)量增多而引發(fā)的交通事故居高不下。為此,提高汽車智能化程度迫在眉睫?;谝曈X的行人檢測是智能車輛及安全輔助駕駛系統(tǒng)的核心內(nèi)容,由于它對安全駕駛及行人生命財產(chǎn)的保護有重要意義,已成為智能車輛、計算機視覺和模式識別等領(lǐng)域的前沿研究課題。
行人檢測主要有ROI分割及目標識別兩個階段。在ROI分割階段,確定了基于立體視覺的ROI分割方案;在目標識別階段,確定了以目標輪廓曲線為特征的統(tǒng)計學習方法。在行人檢測
2、實現(xiàn)過程中,主要工作內(nèi)容如下:
1、建立了基于立體視覺的ROI分割策略:首先提取立體圖像的視差圖,然后將其投影至XZ平面,并在該平面中完成對目標的初次分割,最后將分割結(jié)果反向投影至原視圖或視差圖,從而完成對ROI的分割。
2、在視差提取過程,運用了一種基于邊緣索引的立體匹配法,通過和基于區(qū)域的立體匹配法進行對比,驗證了該法在目標分割過程具有更好的效果。
3、在目標初始分割過程中,為了去除路面目標(如路面標線
3、、陰影、路面雜物等)以及高空物體(如樹木等)給目標分割帶來的影響,提出了基于高程的深度平面目標分割法。
4、確定了以目標輪廓曲線為特征的行人識別方法,并構(gòu)建了以ROI分割階段所得到的基于邊緣視差的分割區(qū)域為基礎(chǔ)的Snake模型輪廓曲線提取策略。
5、利用Matlab分別對各種Snake模型進行了測試,對比和分析了多類Snake模型在輪廓提取中的優(yōu)缺點,并針對GVF模型在輪廓提取中的計算復雜度高、初始輪廓設(shè)置困難、抗噪
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