車(chē)輛后方障礙物檢測(cè)算法設(shè)計(jì).pdf

1、世界經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)增長(zhǎng)以及機(jī)動(dòng)車(chē)價(jià)格的大幅度下跌導(dǎo)致了最近幾年機(jī)動(dòng)車(chē)的私人擁有量在不斷的上升。而我們?cè)谙硎軝C(jī)動(dòng)車(chē)帶來(lái)的便利的同時(shí)，交通事故的增加也在困擾著我們。故此，怎樣最大程度的減少交通事故、降低交通事故所造成的損失成了我們關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　本文以基于機(jī)器視覺(jué)的道路識(shí)別技術(shù)與障礙物檢測(cè)技術(shù)為研究對(duì)象，綜合分析并采用了各種圖像預(yù)處理技術(shù)有效的為行駛中的機(jī)動(dòng)車(chē)提供各種環(huán)境狀態(tài)信息及各機(jī)動(dòng)車(chē)行駛狀態(tài)信息。并以單目視覺(jué)傳感器作為機(jī)動(dòng)車(chē)后方環(huán)

2、境信息獲取的主要手段，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)車(chē)輛后方障礙物檢測(cè)技術(shù)的研究。論文還對(duì)Harris角點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)，提出了一種基于亞像素級(jí)角點(diǎn)檢測(cè)方法，克服了原Harris角點(diǎn)易受閾值設(shè)定的影響，使得角點(diǎn)的檢測(cè)更加精確。另外論文還在兩幀間差分的基礎(chǔ)上提出了基于三幀間的差分方法，該方法利用相鄰三幀圖像兩兩差分，再將兩個(gè)差分結(jié)果相“與”并進(jìn)行二值化，最終確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像中的位置，該方法既延續(xù)了兩幀間差分法的優(yōu)點(diǎn)，又克服了它的缺點(diǎn)。
　　對(duì)于