基于計算機視覺的泊車輔助方法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著社會經(jīng)濟不斷發(fā)展，汽車成為日常消費品,并且越來越智能化。泊車輔助系統(tǒng)是汽車智能化的具體體現(xiàn)，通過輔助系統(tǒng)，能有效避免泊車時發(fā)生碰撞，實現(xiàn)安全泊車入庫。基于計算機視覺的泊車輔助系統(tǒng)具有視野好、可靠性高等優(yōu)點，成為當前該領域研究與應用的熱點之一。
　　基于計算機視覺的泊車輔助系統(tǒng)是利用計算機視覺和圖像處理技術，實現(xiàn)車位輪廓與車位入口坐標的提取，并根據(jù)入口坐標實現(xiàn)測距和路徑規(guī)劃，給駕駛員提供安全可靠的泊車路徑，有效的減少泊車帶來的經(jīng)

2、濟損失和人員傷亡。論文的主要工作如下：
　　（1）論文對泊車圖像進行了預處理。首先對泊車圖像進行灰度化處理，降低圖像處理復雜性；提出了F-BMDA去噪算法，該算法融合了雙邊濾波和中值濾波方法，實驗結果表明：F-BMDA去噪算法能有效去除復雜噪聲；通過圖像的膨脹與腐蝕算法，保證車位輪廓的完整性。
　?。?）采用最大類間方差法實現(xiàn)了車位輪廓的提取。首先分析了車位輪廓具有的特點；然后使用了迭代法和最大類間方差法提取車位輪廓，實驗結

3、果表明：基于最大類間方差法能有效的提取車位輪廓。
　　（3）采用特征模板匹配法實現(xiàn)對車位入口的提取。首先分析了車位輪廓所具有的角點特征，根據(jù)角點特征識別車位入口；然后對算法進行了改進，根據(jù)最大方差時輪廓的水平投影坐標范圍和垂直投影坐標范圍來確定車位入口坐標范圍，實現(xiàn)入口坐標的粗估計，減少特征模板匹配范圍，提高車位入口提取速度。
　?。?）采用基于角點特征的Mean-Shfit算法實現(xiàn)對車位入口的跟蹤。首先分析車位輪廓具有的角