駕駛輔助系統(tǒng)中基于視頻的車輛檢測(cè)算法研究.pdf

1、公路交通的飛速發(fā)展為人們的生活提供了極大的便利，但是隨著汽車的不斷增多，交通事故頻頻發(fā)生，駕駛安全問題日益突出。因此，智能化的駕駛輔助和安全警告系統(tǒng)(Intelligent Driver—Assistance and Safety Warning system，IDASWs)成為當(dāng)前國際國內(nèi)智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容。 智能化的駕駛輔助和安全警告系統(tǒng)中，如何有效地檢測(cè)出前方行駛的車輛，提醒駕駛員避免碰撞，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)．前方車

2、輛圖像往往表現(xiàn)出豐富的水平和垂直邊緣信息，本文從拍攝到的前方車輛圖像的邊緣信息出發(fā)，首先提取出車輛候選區(qū)域，然后對(duì)候選區(qū)域驗(yàn)證，得到車輛目標(biāo)．本文研究的內(nèi)容主要有以下兩個(gè)部分： 1、車輛候選區(qū)域提取。本文提出一種基于距離的多尺度邊緣分析算法，首先對(duì)圖像區(qū)域按照距離劃分為近、中、遠(yuǎn)距離的三個(gè)子圖，然后對(duì)三個(gè)子圖進(jìn)行尺度化水平邊緣分析，提取出每個(gè)距離子圖的候選車輛候選區(qū)域的底基線，再結(jié)合垂直邊緣分析，得到初步的候選區(qū)域?？紤]到不同距

3、離的車輛可能造成的碰撞危險(xiǎn)程度不同，本文對(duì)每個(gè)候選區(qū)域附加一個(gè)距離危險(xiǎn)系數(shù)，在后續(xù)驗(yàn)證識(shí)別處理中，這個(gè)系數(shù)同分類概率結(jié)合后，得出最終的結(jié)果。 2、車輛候選區(qū)域驗(yàn)證。提取的車輛候選區(qū)域往往包含一些虛假目標(biāo)，因此，有必要對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。本文應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，首先選取一定量的車輛和背景樣本，應(yīng)用本文提出的改進(jìn)的Gabor小波特征提取方法，提取出相應(yīng)的特征向量，將其輸入后驗(yàn)概率支持向量機(jī)(Posterior Probability Su