本文關(guān)鍵詞：載重車典型盲區(qū)事故預(yù)警方法研究

  更多相關(guān)文章： 轉(zhuǎn)向盲區(qū) 行人檢測 單目測距 模糊模式識別 預(yù)警

【摘要】：在各種交通事故中，有一種比較典型的。當(dāng)載重車右轉(zhuǎn)向時(shí)，由于后視鏡盲區(qū)的存在，以及A柱盲區(qū)和內(nèi)輪差，駕駛員無法正確的判斷道路上行人與本車的狀態(tài)信息，從而造成道路交通事故。因此，研究載重車典型盲區(qū)事故預(yù)警方法，，對提高行車安全具有十分重要的意義。本文從轉(zhuǎn)向盲區(qū)、車輛內(nèi)輪差和駕駛員視覺等方面分析事故原因，在研究行人檢測算法和單目測距方法的基礎(chǔ)上，選取有效的預(yù)警方法，從而實(shí)現(xiàn)盲區(qū)事故的預(yù)警功能。本文的主要工作包括： (1)本文分別采用基于類Haar特征結(jié)合Adaboost算法和基于HOG特征利用SVM算法的行人檢測。實(shí)現(xiàn)離線訓(xùn)練和在線檢測。在離線訓(xùn)練過程中，通過積分圖像加速特征的計(jì)算；在檢測過程中，通過設(shè)置感興趣區(qū)域降低檢測時(shí)間和誤檢率。經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析比較兩種方法的實(shí)時(shí)性和魯棒性，考慮本文的實(shí)際需要，最終選定采用基于類Haar特征和Adaboost算法的行人檢測方法。 (2)在行人檢測的基礎(chǔ)上，通過攝像機(jī)標(biāo)定得到內(nèi)部參數(shù)，利用透視投影變換，得到幀存坐標(biāo)與大地坐標(biāo)的變換關(guān)系，建立單目視覺測距模型，實(shí)現(xiàn)本車與行人的距離估計(jì)。試驗(yàn)結(jié)果表明該方法有效。 (3)本文融合載重車內(nèi)輪差、車輛盲區(qū)以及車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)態(tài)響應(yīng)下的行駛狀態(tài)參數(shù)信息，選擇預(yù)警方法。利用模糊模式識別的車輛碰撞預(yù)警方法是一種全新嘗試。對距離信息和時(shí)間信息進(jìn)行聚類分析得到預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)模型，進(jìn)一步利用擇近原則的模糊模式識別方法實(shí)現(xiàn)在線對待檢樣本的歸屬類別(即危險(xiǎn)程度)判別。實(shí)驗(yàn)證明該模型具有良好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：轉(zhuǎn)向盲區(qū) 行人檢測 單目測距 模糊模式識別 預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U492.8;U463.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題背景及研究目的和意義9-10
• 1.1.1 課題背景9
• 1.1.2 課題來源及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)況11-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-14
• 第2章 行人檢測方法研究14-36
• 2.1 引言14-15
• 2.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)行人檢測算法流程15
• 2.3 人體的特征描述15-21
• 2.3.1 類 Haar 特征16-18
• 2.3.2 HOG 特征18-19
• 2.3.3 積分圖加速特征計(jì)算19-21
• 2.4 行人檢測分類器研究21-26
• 2.4.1 Adaboost 算法21-23
• 2.4.2 支持向量機(jī)理論23-26
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析26-35
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺26
• 2.5.2 實(shí)驗(yàn)樣本26-29
• 2.5.3 基于 Adaboost 算法訓(xùn)練29-32
• 2.5.4 基于支持向量機(jī)訓(xùn)練32
• 2.5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果32-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于單目視覺的行人測距方法研究36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 常用車載測距方法36-37
• 3.3 單目視覺行人距離測量37-43
• 3.3.1 單目視覺測距模型37-39
• 3.3.2 單目視覺行人測距模型39-40
• 3.3.3 標(biāo)定攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)40-43
• 3.4 單目視覺行人測距的實(shí)驗(yàn)43-47
• 3.4.1 CCD 攝像機(jī)43
• 3.4.2 攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)43-44
• 3.4.3 行人測距實(shí)驗(yàn)44-47
• 3.5 小結(jié)47-48
• 第4章 車輛右轉(zhuǎn)向盲區(qū)預(yù)警方法研究48-73
• 4.1 引言48
• 4.2 模糊集理論48-50
• 4.2.1 模糊集48-49
• 4.2.2 模糊模式識別49-50
• 4.3 模糊聚類分析50-52
• 4.3.1 最大樹法51
• 4.3.2 模糊等價(jià)關(guān)系的傳遞閉包法51-52
• 4.4 基于模糊聚類和模糊模式識別預(yù)警方法52-62
• 4.4.1 內(nèi)輪差52-53
• 4.4.2 汽車盲區(qū)53-55
• 4.4.3 車輛右轉(zhuǎn)向仿真分析55-57
• 4.4.4 模糊評價(jià)指標(biāo)選擇57-59
• 4.4.5 模糊聚類和模糊模式識別方法59-62
• 4.5 A 柱盲區(qū)預(yù)警方法的實(shí)驗(yàn)分析62-68
• 4.5.1 聚類分析實(shí)驗(yàn)62-67
• 4.5.2 模糊模式識別實(shí)驗(yàn)分析67-68
• 4.6 右后視鏡盲區(qū)預(yù)警方法的分析與實(shí)驗(yàn)68-72
• 4.6.1 測距模型69
• 4.6.2 模糊評價(jià)指標(biāo)選擇69-70
• 4.6.3 實(shí)驗(yàn)分析70-72
• 4.7 本章小結(jié)72-73
• 結(jié)論73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果77-78
• 致謝78-79
• 作者簡介79

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本文編號：622642