基于機(jī)器視覺的輔助駕駛系統(tǒng)中預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、在道路交通飛速發(fā)展,交通安全越來(lái)越受重視的今天,車輛主動(dòng)安全技術(shù)的研究也日趨活躍。由于視覺傳感器價(jià)格低廉、與駕駛員契合度高等優(yōu)勢(shì),使基于機(jī)器視覺的輔助駕駛系統(tǒng)成為車輛主動(dòng)安全技術(shù)的重要研究方向。本文以輔助駕駛系統(tǒng)中預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)為研究課題,重點(diǎn)研究了車輛檢測(cè)跟蹤算法、車道線檢測(cè)算法以及防碰撞預(yù)警算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容可分為四個(gè)部分。
　　第一,研究了基于壓縮感知的特征提取方法,在保留幾乎所有的車輛特征信息并有效降低了特征維數(shù);利用

2、該特征結(jié)合Bootstrap,提出了基于線性SVM的軟級(jí)聯(lián)分類器;并利用圖像金字塔快速計(jì)算算法,采用基于粒子濾波思想的窗搜索策略,實(shí)現(xiàn)了多尺度下的車輛實(shí)時(shí)檢測(cè)。
　　第二,實(shí)現(xiàn)了一種基于學(xué)習(xí)的車道線檢測(cè)算法。該算法利用消失點(diǎn)和地平線位置得到道路區(qū)域,將車道線檢測(cè)范圍限制在道路區(qū)域進(jìn)行車道線檢測(cè),并利用車道線位置不會(huì)突變的特性,提出了使車道線檢測(cè)結(jié)果更為穩(wěn)定的策略。
　　第三,結(jié)合卡爾曼濾波和粒子濾波的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了新的跟蹤算法