基于紅外圖像的前方車輛識別與車距檢測.pdf

1、為解決交通安全問題，安全輔助駕駛已成為當(dāng)前國際智能交通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，其中前方車輛的識別和測距技術(shù)是防碰撞系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容。當(dāng)行車環(huán)境惡劣，例如夜間行車、霧天行車時(shí)，基于可見光的車輛檢測技術(shù)受到限制，因而采用熱感應(yīng)原理的紅外成像技術(shù)，正由軍用市場逐步進(jìn)入商用市場。本文研究基于紅外圖像的前方車輛識別技術(shù)和基于單目視覺的測距技術(shù)。
　　傳統(tǒng)的車輛識別方法，如幀差法、背景減除法等大多都是基于靜態(tài)背景下運(yùn)動目標(biāo)的檢測，而且都是利用圖像的

2、全局特征，計(jì)算量相對較高。本文在研究動態(tài)聚類算法的基礎(chǔ)上，充分利用道路環(huán)境輔助信息，給出一種基于聚類分析的前方目標(biāo)車輛識別方法，進(jìn)而對前方目標(biāo)車輛進(jìn)行視覺測距。
　　本文首先研究紅外圖像預(yù)處理技術(shù)，通過對比實(shí)驗(yàn)，給出適用于本文目標(biāo)車輛識別的紅外預(yù)處理方案，通過中值濾波和灰度增強(qiáng)，達(dá)到去除紅外圖像噪聲和增強(qiáng)目標(biāo)車輛與背景圖像對比度的目的。
　　然后通過研究前方車輛紅外成像特征，利用高頻信息估計(jì)和環(huán)境信息估計(jì)相與操作的思想，給出

3、一種基于環(huán)境輔助信息提取目標(biāo)車輛感興趣區(qū)域的方法，可以去除目標(biāo)車輛外的大量干擾信息。通過對感興趣區(qū)域特征分析，給出一種基于聚類分析的前方車輛識別方法，即利用顯著性檢測、ISODATA聚類分析、目標(biāo)車輛紅外特征量檢測等算法對聚類區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)車輛識別。對比實(shí)驗(yàn)表明，本文給出的基于聚類分析的前方車輛識別算法在目標(biāo)車輛識別的準(zhǔn)確度和抗干擾性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的紅外面目標(biāo)圖像識別方法。
　　最后在前方目標(biāo)車輛有效識別的基礎(chǔ)上，通過對紅外目標(biāo)車輛尾