本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的行車(chē)防碰撞預(yù)警系統(tǒng)

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【摘要】：我國(guó)的汽車(chē)數(shù)量連年增長(zhǎng),然而車(chē)輛引起的交通事故數(shù)目也隨著飆升。減少行車(chē)的交通事故的數(shù)目,提高行車(chē)道路交通安全水平成為社會(huì)的關(guān)注焦點(diǎn)。目前車(chē)輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的測(cè)量裝置基本都采取超聲波、紅外線(xiàn)、激光、毫米波雷達(dá)等硬件系統(tǒng),全球一些知名的汽車(chē)公司采用的車(chē)體頂部安裝雷達(dá)實(shí)現(xiàn)前方車(chē)輛距離的測(cè)量,但是實(shí)現(xiàn)的硬件成本比較高,軟件算法處理復(fù)雜度比較高,不利于嵌入式產(chǎn)品的集成和測(cè)距系統(tǒng)市場(chǎng)化推廣。本文在分析和比較國(guó)內(nèi)外各種防碰撞預(yù)警算法和實(shí)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上,提出一種以單目視覺(jué)算法為核心的車(chē)載攝像頭標(biāo)定技術(shù),利用車(chē)載環(huán)境下,路面可以看做一個(gè)平面的條件,只需建立路面上的點(diǎn)和圖像上的點(diǎn)的映射關(guān)系,然后在分析傳統(tǒng)路面標(biāo)定的基礎(chǔ)上,提出利用具有良好的函數(shù)逼近能力的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車(chē)載相機(jī)的標(biāo)定。這樣以較低的成本實(shí)現(xiàn)了前方車(chē)距的測(cè)量。本系統(tǒng)可以在實(shí)現(xiàn)前方車(chē)輛檢測(cè)和跟蹤的基礎(chǔ)上,利用標(biāo)定算法測(cè)量前方車(chē)輛的距離,并實(shí)現(xiàn)前車(chē)防碰撞預(yù)警。實(shí)驗(yàn)證明,本系統(tǒng)可以大大降低現(xiàn)有測(cè)距系統(tǒng)的成本,并且可以嵌入到現(xiàn)有的車(chē)載行車(chē)記錄儀中,實(shí)現(xiàn)測(cè)距的可視化。本系統(tǒng)在PC機(jī)上,利用虛擬機(jī)平臺(tái)上的Ubuntu系統(tǒng),利用Qt和OpenCV2.4.9編程實(shí)現(xiàn)車(chē)輛檢測(cè)、跟蹤和前車(chē)距離的測(cè)量,并移植到機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)關(guān)XC-4412機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)關(guān)上。
【關(guān)鍵詞】：車(chē)載攝像頭標(biāo)定 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 防碰撞預(yù)警 機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)關(guān)
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-4
• 中文文摘4-8
• 緒論8-12
• 第一節(jié) 課題背景和研究意義8
• 第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 第三節(jié) 機(jī)器視覺(jué)介紹10
• 第四節(jié) 論文的主要工作和章節(jié)安排10-12
• 第一章 行車(chē)防碰撞預(yù)警系統(tǒng)整體方案與選取12-20
• 第一節(jié) 前車(chē)測(cè)距方案的比較和選取12-13
• 1.1.1 超聲波測(cè)距12
• 1.1.2 紅外線(xiàn)測(cè)距12
• 1.1.3 激光測(cè)距12-13
• 1.1.4 雷達(dá)測(cè)距13
• 1.1.5 攝像測(cè)距系統(tǒng)13
• 第二節(jié) 車(chē)輛檢測(cè)方案的比較和選取13-17
• 1.2.1 基于先驗(yàn)知識(shí)的車(chē)輛檢測(cè)方法13-15
• 1.2.2 基于立體視覺(jué)的車(chē)輛檢測(cè)方法15-16
• 1.2.3 基于運(yùn)動(dòng)信息的車(chē)輛檢測(cè)方法16
• 1.2.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的車(chē)輛檢測(cè)方法16-17
• 第三節(jié) 車(chē)輛跟蹤方案的比較和選取17-19
• 1.3.1 基于Kalman濾波的車(chē)輛跟蹤方法17
• 1.3.2 基于Mean Shift的目標(biāo)跟蹤方法17-18
• 1.3.3 基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤方法18-19
• 1.3.4 基于時(shí)空環(huán)境學(xué)習(xí)車(chē)輛跟蹤19
• 第四節(jié) 本章小結(jié)19-20
• 第二章 系統(tǒng)相關(guān)的算法和實(shí)現(xiàn)20-32
• 第一節(jié) 平面約束下車(chē)載攝像頭標(biāo)定算法20-27
• 2.1.1 平面約束下相機(jī)標(biāo)定原理20-23
• 2.1.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)標(biāo)定23-27
• 第二節(jié) 車(chē)輛檢測(cè)算法與實(shí)現(xiàn)27-30
• 2.2.1 基于AdaBoost車(chē)輛檢測(cè)原理27-28
• 2.2.2 基于AdaBoost車(chē)輛檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)28-30
• 第三節(jié) 車(chē)輛跟蹤算法30-31
• 第四節(jié) 本章小結(jié)31-32
• 第三章 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)32-38
• 第一節(jié) 車(chē)載攝像頭32-33
• 第二節(jié) 機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)關(guān)XC-441233-35
• 3.2.1 XC-4412核心板介紹33-34
• 3.2.2 XC-4412底板介紹34-35
• 第三節(jié) 顯示模塊35-36
• 第四節(jié) 本章小結(jié)36-38
• 第四章 算法的機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)關(guān)移植38-48
• 第一節(jié) Linux+Qt系統(tǒng)移植38-40
• 第二節(jié) 開(kāi)源圖像處理庫(kù)OpenCV移植40-43
• 第三節(jié) 算法的整體移植43-46
• 第四節(jié) 本章小結(jié)46-48
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與結(jié)論48-52
• 第一節(jié) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48-50
• 第二節(jié) 結(jié)論與展望50-52
• 5.2.1 系統(tǒng)總結(jié)50
• 5.2.2 存在的不足與展望50-52
• 附錄52-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果64-66
• 致謝66-68
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷68-71

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