基于單目視覺的智能行車預警系統(tǒng)的技術研究.pdf

1、本文研究了基于單目視覺的行車預警系統(tǒng)，分別在白天車輛檢測、夜間車輛檢測以及車輛跟蹤三大技術領域內(nèi)對國內(nèi)外各種研究成果進行了分析對比，根據(jù)不同算法的特點以及在實際場景中遇到的問題設計了相應的改進算法。
　　在白天場景下的車輛檢測中，針對傳統(tǒng)的基于Hough變換的車道線檢測算法不能提取彎道車道線的缺點，設計了基于對稱搜索的四次多項式車道線擬合算法，減小了擬合誤差。針對直接將疑似車輛目標結果輸入到SVM分類器進行分類的方法效率低的特點設

2、計了基于PCA降維算法的驗證算法，即通過提取初步檢測結果的特征向量簡化分類器的輸入提高算法的檢測效率。
　　在夜間車輛檢測中，針對傳統(tǒng)算法通過單一顏色閾值來分割車輛尾燈會誤檢測出其他發(fā)光背景的情況，分別建立了尾燈紅色光暈以及白色中心的HSV顏色模型，通過分別提取這兩種顏色來識別出車輛尾燈，并在獲得車輛尾燈初步檢測的基礎上利用證據(jù)融合算法來驗證檢測到的車輛尾燈。
　　在車輛跟蹤過程中，設計了基于運動模型和跟蹤隊列的車輛跟蹤算法