基于視覺的全天時車外安全檢測算法研究.pdf

1、在智能車輛領域，基于視覺的汽車主動安全系統(tǒng)是一個研究熱點。其分為對車外環(huán)境信息的分析判斷和對于車內駕駛員狀態(tài)的感知兩部分組成。行道線檢測和車輛檢測是車外環(huán)境判斷的前提條件，找到穩(wěn)定準確的檢測算法是進行檢測的基礎。本文主要針對全天時行道線檢測算法的和夜間的前方車輛檢測算法進行了研究。 本文在行道線檢測算法中，以雨滴干擾為典型環(huán)境，設計了一個二次搜索抑制方法進行噪聲抑制。利用幀間的先驗信息建立的搜索強度閾值和抑制強度閾值的動態(tài)更新模

2、型，使車輛在連續(xù)的檢測環(huán)境中自動適應環(huán)境。針對系統(tǒng)要求的檢測穩(wěn)定性，本文通過一種幀間平滑模型進行了平滑，增加算法效果的穩(wěn)定性。 本文在夜間前方車輛檢測算法方面通過兩級分類器設置，以車燈特征為檢測目標的第一級分類器負責檢測感興趣的區(qū)域，同時通過以車輛邊緣特征為檢測目標的AdaBoost級聯(lián)分類器作為第二級分類器進行檢測。這種方法可以較為有效的解決傳統(tǒng)只依賴車燈檢測中來自路面反光等帶來的誤檢，有較好的適應性。 針對來自實際路