智能車載監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和道路安全事故的增多,基于計算機視覺的智能車載監(jiān)控系統(tǒng)以其友好、直接、高效的特點,在計算機輔助駕駛方面發(fā)揮著日益重要的作用。為了有效的克服疲勞駕駛和夜間情況下視線較差所導(dǎo)致的交通事故,本文重點實現(xiàn)了智能車載監(jiān)控系統(tǒng)的兩個關(guān)鍵技術(shù):針對疲勞駕駛檢測的人臉關(guān)鍵點定位以及夜間情況下交通信號燈的檢測與識別。
　　關(guān)于人臉關(guān)鍵點定位,我們針對傳統(tǒng)的主動形狀模型(ASM)進行了三點改進:對ASM算法的形狀更新參數(shù)增加一個

2、連續(xù)變化的單調(diào)下降遲滯因子(D-ASM),以此來克服硬閾值引發(fā)的形狀變化不連續(xù)以及噪聲的影響,從而增加PCA重建過程的穩(wěn)定性;針對ASM算法中一維梯度對于二維角點描述不完全而導(dǎo)致的角點定位誤差較大的缺陷,我們設(shè)計了一個基于Gabor特征和SVM分類器的角點定位算法,從而克服了角點定位不準的問題;針對ASM對整體形狀建模而導(dǎo)致的形狀集不完全的問題,我們在保持角點不變的情況下,對內(nèi)部的每個分形狀均建立局部D-ASM,從而實現(xiàn)內(nèi)部關(guān)鍵點的精確