基于多視覺(jué)特征融合的后方車輛檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是以提高道路交通系統(tǒng)的安全性、高效性與舒適性為目標(biāo)，采用傳感器、圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等多種技術(shù)手段，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有道路基礎(chǔ)設(shè)施資源的充分利用，解決交通擁塞、事故頻發(fā)、環(huán)境污染等問(wèn)題。其中，車輛輔助駕駛系統(tǒng)(DAS)是ITS當(dāng)前需求較為迫切、應(yīng)用比較廣泛的一個(gè)重要部分。后方車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)是車輛輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵內(nèi)容，對(duì)于實(shí)現(xiàn)停車輔助、車道變線輔助、碰撞避免等輔助駕駛應(yīng)用具有十分重要的意義，因而成為了智能交通

2、系統(tǒng)中的研究熱點(diǎn)。特別是，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，基于視覺(jué)特征的后方車輛檢測(cè)由于具有安裝維護(hù)簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好、易于推廣的特點(diǎn)已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外廠商的廣泛關(guān)注。然而，目前基于視覺(jué)特征的后方車輛檢測(cè)方法大都容易受到復(fù)雜光線、天氣、背景等環(huán)境因素的影響，方法的魯棒性較差。為此，需要在分析車輛和背景各種視覺(jué)特征的基礎(chǔ)上，綜合利用各種特征和方法，提高后方車輛檢測(cè)的魯棒性。同時(shí)，目前大多數(shù)后方車輛檢測(cè)方法仍然處于實(shí)驗(yàn)室研究階段，方法的實(shí)用性普偏不高。

3、為此，需要重點(diǎn)考慮檢測(cè)方法在識(shí)別精度與實(shí)時(shí)性的折衷問(wèn)題，以達(dá)到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的要求。本文針對(duì)于目前基于視覺(jué)特征的后方車輛檢測(cè)魯棒性差、實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，以可產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的后方車輛檢測(cè)為驅(qū)動(dòng)，提出了一套基于多視覺(jué)特征融合的后方車輛檢測(cè)技術(shù)，并將所提出的技術(shù)應(yīng)用到東軟汽車電子先行技術(shù)研究中心車輛識(shí)別引擎的實(shí)現(xiàn)中，取得了很好的效果。本文完成的主要研究工作有：
　　 ⑴針對(duì)于白天環(huán)境下感興趣區(qū)域分割的準(zhǔn)確性保證問(wèn)題，提出了白天環(huán)境下改進(jìn)的基于車

4、底陰影特征的感興趣區(qū)域分割方法。給出了該方法的感興趣區(qū)域分割處理過(guò)程，建立了陰影灰度閾值計(jì)算模型、候選陰影聚類規(guī)則和投射陰影判斷規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上給出了基于道路邊緣特征的陰影閾值計(jì)算算法、基于3D幾何約束的陰影候選聚類算法和基于顏色特征的路面投射陰影處理算法，降低了路面投射陰影對(duì)車底陰影檢測(cè)準(zhǔn)確性的影響；
　　 ⑵針對(duì)于白天環(huán)境下車輛定位的準(zhǔn)確性保證問(wèn)題，提出了白天環(huán)境下基于多視覺(jué)特征融合的車輛定位技術(shù)。給出了白天環(huán)境車輛定位的

5、過(guò)程，并且通過(guò)對(duì)車輛的二值輪廓對(duì)稱特征、灰度對(duì)稱特征、HSV色彩空間的S分量對(duì)稱特征、垂直邊緣特征、車底陰影的左右邊界、車體顏色特征、背景的垂直和水平特征、長(zhǎng)度特征的綜合利用，給出了基于多視覺(jué)特征融合的車輛對(duì)稱軸定位、左右邊緣定位和上邊緣定位方法，降低了背景因素對(duì)車輛定位準(zhǔn)確性的影響；
　　 ⑶針對(duì)于夜晚環(huán)境下車輛定位的準(zhǔn)確性保證問(wèn)題，提出了夜晚環(huán)境下改進(jìn)的基于車燈特征的車輛定位技術(shù)。給出了夜晚環(huán)境車輛定位過(guò)程，建立了單燈識(shí)別規(guī)

6、則、燈對(duì)可組合規(guī)則和頭燈燈對(duì)判定規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上給出了基于單燈特征的單燈識(shí)別方法和基于燈對(duì)相似性和可組合性特征的車輛頭燈燈對(duì)定位方法，降低了道路上的地面反光對(duì)單獨(dú)識(shí)別準(zhǔn)確性的影響，保證了燈對(duì)的可組合性和車輛定位的準(zhǔn)確性；
　　 ⑷針對(duì)于車輛檢測(cè)區(qū)域中車輛存在性驗(yàn)證的準(zhǔn)確性保證問(wèn)題，提出了基于知識(shí)和特征統(tǒng)計(jì)的車輛存在性驗(yàn)證機(jī)制。該機(jī)制是通過(guò)基于知識(shí)的方法對(duì)背景進(jìn)行過(guò)濾，然后再用基于統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)過(guò)濾后的結(jié)果進(jìn)一步進(jìn)行車輛存在性的檢

7、測(cè)。為了實(shí)現(xiàn)該機(jī)制，建立了基于Gabor濾波器的車輛特征提取、基于高斯徑向核函數(shù)的分類器訓(xùn)練和基于多視覺(jué)知識(shí)的背景過(guò)濾方法，避免了單獨(dú)使用一種方法而難以有效保證驗(yàn)證準(zhǔn)確性的問(wèn)題；
　　 ⑸以對(duì)本文所提出的技術(shù)、方法和機(jī)制的應(yīng)用為目標(biāo)，在分析汽車電子先行技術(shù)研究中心車輛識(shí)別引擎原型系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，給出了車輛識(shí)別引擎中基于多視覺(jué)特征融合的后方車輛檢測(cè)過(guò)程。設(shè)計(jì)并建立了車輛檢測(cè)性能評(píng)估的實(shí)驗(yàn)方案，給出了評(píng)估圖像采集、評(píng)價(jià)指標(biāo)確定