基于風(fēng)險貝葉斯的MPEG行車障礙檢測算法研究.pdf

1、汽車駕駛者精力不集中等原因極易引發(fā)交通事故，各國的科研工作者研究了多種方法來解決這一問題。行車障礙檢測算法實(shí)用性的重要指標(biāo)之一是其虛警率是否在可以接受的范圍內(nèi)。論文在分析車輛行駛狀態(tài)、障礙物出現(xiàn)的情況和深入研究基于MPEG運(yùn)動矢量行車障礙檢測算法的基礎(chǔ)上，對實(shí)際拍攝的行車連續(xù)視頻進(jìn)行人工判讀，統(tǒng)計了原有算法的檢出率和虛警率，得出的實(shí)驗數(shù)據(jù)表明：原算法的檢出率較高但虛警率也較高。
　　 有鑒于此，文中對原有算法的濾除噪聲方法和判決

2、規(guī)則提出了改進(jìn)，使其能在檢出率和虛警率之間達(dá)到平衡。課題提出了利用運(yùn)動矢量的方向特性來濾除噪聲的方法。判決規(guī)則的改進(jìn)是建立在最小風(fēng)險貝葉斯原理的基礎(chǔ)上：通過統(tǒng)計分析與人工判讀的手段，可以獲得某一路況下運(yùn)動矢量場中危險運(yùn)動矢量與非危險運(yùn)動矢量的先驗概率、類條件概率以及門限閾值；利用這些數(shù)據(jù)，可以計算得出此路況下的判決損失，還可應(yīng)用貝葉斯公式計算出待分類運(yùn)動矢量的后驗概率；利用后驗概率和判決損失可以計算得出待分類運(yùn)動矢量的兩種條件風(fēng)險，一是

3、判運(yùn)動矢量屬于危險運(yùn)動矢量的條件風(fēng)險，二是判運(yùn)動矢量屬于非危險運(yùn)動矢量的條件風(fēng)險；比較這兩種條件風(fēng)險，將運(yùn)動矢量歸屬于條件風(fēng)險較小的那一類，以此實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動矢量的最優(yōu)決策。
　　 實(shí)驗方法是應(yīng)用MATLAB搭建基于風(fēng)險貝葉斯的MPEG行車障礙檢測算法檢測平臺。該平臺能夠?qū)⑿熊囘B續(xù)視頻流按幀分解成單幀圖像，對其進(jìn)行逐幀分析，從幀圖像中提取出行車圖像的運(yùn)動矢量場圖。對其中的運(yùn)動矢量應(yīng)用檢測算法進(jìn)行檢測分類，完成對基于風(fēng)險貝葉斯的MPE