本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的車輛前方危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前,道路交通安全問題得到了越來越多的關(guān)注,駕駛輔助系統(tǒng)是一項(xiàng)重要的汽車主動(dòng)安全技術(shù),也是智能交通和智能車輛的重點(diǎn)研究方向。車輛前方危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別是駕駛輔助系統(tǒng)的重要組成部分,運(yùn)用目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)對(duì)車輛前方危險(xiǎn)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,并判斷其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),可以很大程度的降低交通事故,提高車輛行駛的安全性。在復(fù)雜的道路交通環(huán)境中,視頻背景是動(dòng)態(tài)變化的,這就導(dǎo)致現(xiàn)有檢測(cè)和跟蹤算法存在諸多問題,針對(duì)這些問題進(jìn)行研究,并對(duì)跟蹤到的目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì),評(píng)估其風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行預(yù)警。 在目標(biāo)檢測(cè)方面,運(yùn)用基于HOG特征的行人和車輛檢測(cè)算法,根據(jù)樣本的方向梯度直方圖特征,使用SVM分類器進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類。在算法的改進(jìn)方面,運(yùn)用主成分分析法對(duì)HOG特征進(jìn)行降維處理,并且對(duì)于視頻圖像進(jìn)行區(qū)域分割,確定目標(biāo)存在的可能區(qū)域,之后在可能性區(qū)域進(jìn)行滑動(dòng)窗口檢測(cè),使檢測(cè)算法基本滿足實(shí)時(shí)性的要求。對(duì)于算法檢測(cè)精度方面進(jìn)行了改進(jìn),運(yùn)用灰度對(duì)稱性測(cè)度和局部熵的計(jì)算剔除相應(yīng)的誤檢目標(biāo)。在目標(biāo)跟蹤方面,運(yùn)用基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的跟蹤,并對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。 在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的前提下,對(duì)跟蹤到的目標(biāo)進(jìn)行速度、方向和距離的估計(jì)。其中目標(biāo)的方向估計(jì)采用的是基于歷史圖像的方法,判斷運(yùn)動(dòng)模塊的整體梯度方向,進(jìn)而得出目標(biāo)的總的運(yùn)動(dòng)方向；目標(biāo)的速度估計(jì)采用目標(biāo)在圖像上的速度和現(xiàn)實(shí)速度的轉(zhuǎn)換比例得出,目標(biāo)在圖像上的速度是通過目標(biāo)質(zhì)心的位移和幀速率求得；目標(biāo)的距離估計(jì)則是采用了攝像機(jī)小孔成像的原理進(jìn)行計(jì)算的,首先對(duì)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定,根據(jù)標(biāo)定結(jié)果,結(jié)合已知參數(shù)計(jì)算目標(biāo)的相對(duì)距離。最后對(duì)于采集到的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià),判斷目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),并在視頻圖像上進(jìn)行顯示。 最后,利用OpenCV2.4.2和MS VC++2008編程實(shí)現(xiàn)了道路目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤及其運(yùn)動(dòng)分析軟件,軟件能夠較為精確的檢測(cè)到行人和車輛目標(biāo),并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),能夠初步的判斷其風(fēng)險(xiǎn)。 本文對(duì)車輛前方危險(xiǎn)目標(biāo)的識(shí)別及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了研究,論文結(jié)果對(duì)汽車主動(dòng)安全技術(shù)的研究有一定的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 隸屬度函數(shù) 模糊綜合評(píng)價(jià) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U492.8;U463.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-24
• 1.1 選題的意義與背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-20
• 1.2.1 目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排21-24
• 第二章 基于HOG的行人和車輛檢測(cè)方法24-42
• 2.1 檢測(cè)算法的評(píng)判方法24-27
• 2.1.1 檢測(cè)算法評(píng)估的必要性24
• 2.1.2 現(xiàn)有的評(píng)估方法的介紹24-27
• 2.2 方向梯度直方圖特征27-31
• 2.2.1 行人數(shù)據(jù)庫和車輛數(shù)據(jù)庫的選擇與建立27-28
• 2.2.2 HOG特征描述28-30
• 2.2.3 方向梯度直方圖特征提取步驟30-31
• 2.3 支持向量機(jī)分類器的介紹31-33
• 2.4 基于HOG的行人和車輛檢測(cè)33-41
• 2.4.1 基于HOG行人和車輛檢測(cè)方法流程34
• 2.4.2 基于非極大值抑制的目標(biāo)定位34-36
• 2.4.3 檢測(cè)算法的改進(jìn)36-41
• 2.5 本章小結(jié)41-42
• 第三章 目標(biāo)跟蹤算法的研究42-52
• 3.1 基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤42-50
• 3.1.1 貝葉斯濾波理論43-45
• 3.1.2 蒙特卡羅思想45-46
• 3.1.3 序列重要性采樣46-48
• 3.1.4 粒子退化問題48-50
• 3.2 粒子濾波的跟蹤步驟及效果50-51
• 3.3 本章小結(jié)51-52
• 第四章 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)52-62
• 4.1 目標(biāo)的方向估計(jì)52-54
• 4.2 目標(biāo)的速度估計(jì)54-55
• 4.3 目標(biāo)的距離估計(jì)55-60
• 4.3.1 攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定56-59
• 4.3.2 測(cè)距方法的可行性驗(yàn)證59
• 4.3.3 距離估計(jì)59-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估62-74
• 5.1 模糊綜合評(píng)價(jià)方法62
• 5.2 模糊綜合評(píng)價(jià)步驟62-63
• 5.3 隸屬度函數(shù)選取及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估63-72
• 5.4 本章小結(jié)72-74
• 第六章 行人與車輛識(shí)別及其運(yùn)動(dòng)分析軟件實(shí)現(xiàn)74-86
• 6.1 道路交通行人與車輛識(shí)別及其運(yùn)動(dòng)分析軟件的設(shè)計(jì)74
• 6.2 軟件的實(shí)現(xiàn)和功能介紹74-84
• 6.2.1 軟件的實(shí)現(xiàn)74-76
• 6.2.2 軟件界面和菜單的介紹76-78
• 6.2.3 軟件功能說明78-84
• 6.3 本章小結(jié)84-86
• 第七章 結(jié)論86-89
• 7.1 論文的主要研究成果86-87
• 7.2 未來研究方向87-89
• 7.2.1 論文有待改進(jìn)的地方87-88
• 7.2.2 未來展望88-89
• 致謝89-90
• 參考文獻(xiàn)90-94
• 附錄A 攻讀學(xué)位其間發(fā)表論文目錄94

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的車輛前方危險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：342864