發(fā)布時間：2024-06-02 02:39

　　近年來,我國汽車產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,汽車智能化水平逐步提升,人們對汽車的主動安全性提出了越來越高的要求。汽車先進駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)是實現(xiàn)汽車主動安全的關(guān)鍵,行人檢測是ADAS的技術(shù)難點,更是ADAS行人碰撞預警系統(tǒng)的核心技術(shù),直接關(guān)系到行人的人身安全。由于道路場景和行人自身的復雜性,使得目前還沒有一個檢測精度高、實時性好、魯棒性強的行人檢測器,目前汽車ADAS中行人檢測大多數(shù)是采用方向梯度直方圖特征和支持向量機的方法,需要手工設計行人特征,且步驟復雜、耗時多,而深度學習視覺算法提供了一個好的解決方案,它將行人特征的提取與行人特征的識別統(tǒng)一到同一網(wǎng)絡模型中,自動學習行人特征,簡化了行人檢測步驟,減小了計算量。本文以汽車ADAS行人檢測問題為研究對象,在查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域文獻的基礎上(第一章),主要展開了以下研究:第一,建立了一個新的混合數(shù)據(jù)集INRIA-NEW,引入深度學習視覺算法Faster R-CNN、YOLO構(gòu)建了端到端的行人檢測器。深入研究了行人檢測中行人特征的提取和行人特征的識別這兩個關(guān)鍵問題,并把行人特征的...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?５－２９歲人群的十大死亡因素??

人死于道路交通事故，其中易受傷害的道路使用者約占該人數(shù)的一半［２］。僅２０１５年一年，??我國就有７２３８７人死于道路交通，其中，半數(shù)以上為易受傷害的道路使用者。例如：對??于５－２９歲人群來說，道路交通傷害為最主要的死亡因素，如圖１．１所示。??３５０?０００??３００?０００....

圖１．２?ＡＤＡＳ示意圖

：＇－??圖１．２?ＡＤＡＳ示意圖?圖１．３百度無人駕駛汽車??我國自２０世紀８０年代末才開始投入到了智能車輛及汽車輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)上，我??國的汽車輔助駕駛系統(tǒng)主要是由高校來研發(fā)。??上世紀９０年代，清華大學、浙江大學等多個大學共同研發(fā)了?“地面軍用智能機器??人”。２００３....

圖１．４本文技術(shù)路線??８??

第六章：對汽車先進駕駛輔助系統(tǒng)行人檢測技術(shù)的整個工作內(nèi)容進行總結(jié)，提出本??文創(chuàng)新點，同時分析本文的不足之處，并對后續(xù)研究給出自己的想法。??本文技術(shù)路線流程如圖１．４所示：??汽乍ＡＴＭＳ汙人檢Ｍ聞題??；??????＊???ｉ???ｒｌ視覺傳殖器的選取?｜行人區(qū)域的選擇?Ｗ人....

圖２．１行人檢測基本流程圖??

浙江大學碩士學位論文２基于機器視覺的行人檢測基本理論??汽車ＡＤＡＳ行人檢測是機器視覺中一個非常重要的研究方向。在研究行人檢測時，??行人特征的提取和行人檢測的分類器是關(guān)鍵點。行人檢測主要包括三個步驟：行人區(qū)域??選擇、行人特征的提取以及行人特征的識別。這三個步驟中，行人特征的提....

本文編號：3986729