基于視覺的車輛前方運動目標檢測與測距是智能交通系統(tǒng)和汽車輔助駕駛技術研究的關鍵內(nèi)容,意在通過測量不可控且運動多變的車輛前方目標的距離,使輔助駕駛系統(tǒng)適時給出碰撞預警信號,提醒駕駛?cè)藛T安全駕駛。但目前仍然存在以下問題:1道路場景無關干擾多,計算量大,難以滿足實時性要求。2運動目標檢測精度低,目標跟蹤易受遮擋,難以識別出目標。3多目標時,匹配的準確性不高,導致測距失敗。本文針對上述問題,提出了基于雙目視覺的道路前方車輛及行人等多目標跟蹤與測距方法,具體研究內(nèi)容如下:(1)為了減少計算量和排除不必要的干擾,首先對采集到的道路場景視頻幀圖像進行感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)的劃分。本研究采用基于改進Hough變換結(jié)合雙曲線車道模型進行直-曲車道線檢測,根據(jù)車道線交點確定道路消失點和道路水平線并將此構成的封閉空間作為分割出的ROI區(qū)域。(2)針對現(xiàn)有的運動目標檢測與跟蹤算法有效性和實時性不高的問題,本文采用基于局部自適應敏感度的多目標檢測算法,采用LBSP算子和RGB顏色特征來表征像素特征,并且將背景描述進行更新引入學習機制,使得算法的自適應性和準確度保持較高水平,并通...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1汽車輔助駕駛系統(tǒng)

第一章緒論第一章緒論背景與意義社會經(jīng)濟的發(fā)展以及城市化進程的不斷加速，人們出行的交通工具逐漸轉(zhuǎn)國汽車保有量已突破1.4億汽車，在生產(chǎn)與生活中帶來巨大便利，但與此事故發(fā)生率激增。據(jù)可靠數(shù)據(jù)調(diào)查統(tǒng)計，全球范圍內(nèi)每年由于交通事故原人數(shù)多達130萬，受傷人數(shù)多達5000萬....

圖2-2雙目立體視覺成像模型

并利用視差原理計算得到目標物的深度信息[22]。如圖2-2所示是簡單的成像模型展示。圖2-2雙目立體視覺成像模型由圖可以看出，兩個坐標原點LO和RO的位置放置相同的兩個攝像機鏡頭，且2個原點在同一水平線上。圖中的f分別是兩臺攝像機的焦距，b是兩臺攝像機之間的間隔距

圖2-3X-Z面投影圖

圖2-3X-Z面投影圖，任意點到水平線的垂直距離用d表示，此圖可知，易得PPBR相似于POCR，PPBL//RRPBPCPBOCPBPCPBOCLL//PmRR，PBnR可得：mnnddfbmnblmnddf2-4)兩式聯(lián)立....

圖2-5角點檢測過程

像頭采集的圖像（b）右攝像頭采集的圖2-4采集的標定圖像板在左右攝像頭下的圖像對后，并將圖片導入的圖片是不是平面標定板，判斷完成后需要手照相同的順序選擇即可，方格大小是25mm，識出來。下圖是角點檢測過程，如圖2-5所示

本文編號：4006823