基于視覺導(dǎo)航的智能車輛在城區(qū)復(fù)雜場景中的目標(biāo)檢測技術(shù)研究

1、I摘要智能車輛作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和重要組成部分，被認(rèn)為是解決各種交通問題的一個有效途徑。智能車輛的研究涉及圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制、傳感器技術(shù)等多個學(xué)科的理論與技術(shù)，集成了信息科學(xué)與人工智能技術(shù)的最新成果，具有重要的實用價值和學(xué)術(shù)理論價值。智能車輛是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、操作控制等功能于一體的智能體。在智能車輛諸多研究任務(wù)中，對環(huán)境信息的感知是所有工作的基礎(chǔ)和核心，基于視覺的信息感知是車輛理解外部環(huán)境的核心技術(shù)

2、，其成功與否直接決定未來智能車輛的生存空間。其中，對于障礙物目標(biāo)的檢測和跟蹤又是最為重要和不可或缺的功能，是預(yù)防危險和安全行駛的前提條件。目前，高速公路等結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中的目標(biāo)檢測技術(shù)已基本成熟，但復(fù)雜的城市交通環(huán)境下的目標(biāo)檢測技術(shù)尚不能滿足實用化要求，成為智能車輛目標(biāo)檢測領(lǐng)域亟待解決的熱點和難點問題。本論文圍繞基于視覺導(dǎo)航的智能車輛在城區(qū)復(fù)雜交通環(huán)境中的目標(biāo)檢測、識別和跟蹤技術(shù)進(jìn)行了深入研究和探討。主要研究內(nèi)容概括如下：(1)論文回顧

3、了智能車輛的研究進(jìn)展，介紹了當(dāng)前國內(nèi)外典型智能車輛系統(tǒng)概況，對智能車輛領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討。在對各種信息感知手段進(jìn)行綜合比較的基礎(chǔ)上，介紹了智能車輛目標(biāo)檢測技術(shù)的主要流派及其研究進(jìn)展，并提出了當(dāng)前目標(biāo)檢測技術(shù)的不足和本文研究方向。(2)論文對機(jī)器視覺理論做了綜述性介紹，分析了三種具有代表性的視覺理論框架模型，建立了一種針對具體應(yīng)用改進(jìn)的計算視覺模型，為算法設(shè)計提供指導(dǎo)。從候選目標(biāo)檢測、目標(biāo)確認(rèn)識別、目標(biāo)跟蹤定位這三個方

4、面，重點分析了基于視覺的智能車輛目標(biāo)檢測技術(shù)的研究進(jìn)展，提出了本文基于單目視覺的目標(biāo)檢測算法模型，不僅分析了單目視覺方法的可行性，而且闡明了本文算法的總體架構(gòu)。(3)論文詳細(xì)論述了基于單目視覺的候選目標(biāo)檢測方法。對智能車輛候選目標(biāo)檢測中的常用視覺特征進(jìn)行了分析，介紹了小波變換模極大值對奇異信號探測的理論原理。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于小波模極大值和多特征融合的候選目標(biāo)檢測方法。實驗表明，該算法能在無道路約束條件下直接從整個像平面中提取候