近年來(lái),隨著科技的飛速發(fā)展和車輛保有量的迅速增加,道路交通安全事故給人們的生命財(cái)產(chǎn)帶來(lái)了巨大的損失,已然成為了當(dāng)下人們普遍關(guān)心的焦點(diǎn)問(wèn)題。汽車主動(dòng)安全技術(shù)的出現(xiàn),為提高道路交通安全提供了新的方向,受到了人們前所未有的關(guān)注。作為其重要技術(shù)組成部分的道路前方車輛檢測(cè)技術(shù)是自適應(yīng)巡航、防撞預(yù)警、自動(dòng)緊急剎車等功能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),也是未來(lái)智能網(wǎng)聯(lián)車輛實(shí)現(xiàn)的必然要求。本文面向高速公路等高等級(jí)公路下的復(fù)雜工況,圍繞基于機(jī)器視覺(jué)的前方車輛檢測(cè)系統(tǒng)及其算法的嵌入式移植等問(wèn)題進(jìn)行展開(kāi)研究。首先研究了車輛檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與仿真。介紹了Adaboost算法,闡述了其優(yōu)勢(shì)與基本原理以及級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)建過(guò)程。在傳統(tǒng)級(jí)聯(lián)Adaboost算法基礎(chǔ)上,針對(duì)不同光照條件下系統(tǒng)的魯棒性需求,通過(guò)直方圖均衡化技術(shù)對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理并訓(xùn)練了適用本系統(tǒng)的分類器模型。采用Matlab與VS仿真研究多種復(fù)雜條件下算法的檢測(cè)效果,面向高速公路與城市道路下的復(fù)雜環(huán)境,針對(duì)系統(tǒng)高檢測(cè)速度的需求,提出了基于多范圍ROI區(qū)域選取的車輛檢測(cè)方法,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。接著搭建了車輛檢測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)。提出了基于DSP的嵌入式車載機(jī)器視覺(jué)解決方案。通過(guò)分析車輛... 

【文章來(lái)源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

016年全國(guó)各類事故死亡人數(shù)比例圖

NAVLAB11實(shí)驗(yàn)車Fig.1.2TheCMUNAVLAB11

KIT無(wú)人駕駛車輛的立體相機(jī)模型構(gòu)建Fig.1.3ConstructionofastereoscopiccameramodelforKITunmannedvehicle

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]基于DM642的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化[J]. 郝宏偉,王淑敏,李淵.  微計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2008(03)
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碩士論文
[1]基于車道檢測(cè)的車輛檢測(cè)方法[D]. 宋慧敏.武漢理工大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3554259