本文關(guān)鍵詞：大型車輛右側(cè)盲區(qū)行人碰撞預(yù)警方法的研究

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【摘要】：近年,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)運(yùn)輸?shù)男枰?大型車輛的保有量不斷增加,相應(yīng)地導(dǎo)致了大型車輛事故不斷發(fā)生,造成嚴(yán)重人員傷亡的同時(shí)還引發(fā)經(jīng)濟(jì)的巨大損失。其中,因?yàn)榇笮蛙囕v后視鏡盲區(qū)、車輪內(nèi)輪差以及駕駛員注意力不集中等問(wèn)題的存在,在右轉(zhuǎn)彎時(shí)會(huì)與其他車輛或行人發(fā)生碰撞事故,造成嚴(yán)重后果。因此,作為降低交通事故發(fā)生率有效手段之一的汽車安全駕駛輔助技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。對(duì)車輛盲區(qū)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和在碰撞前進(jìn)行預(yù)警是汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)所必備的功能,它能夠自動(dòng)檢測(cè)出障礙物及其距離,對(duì)駕駛員進(jìn)行提示,必要時(shí)采取輔助制動(dòng)的方式,從而避免碰撞事故的發(fā)生。針對(duì)大型車輛右轉(zhuǎn)彎事故,本文從后視鏡盲區(qū)、車輪內(nèi)輪差等方面來(lái)分析大型車輛與行人的碰撞問(wèn)題,研究了行人的檢測(cè)算法,并對(duì)行人進(jìn)行跟蹤,然后確定行人與大型車輛間的距離測(cè)量方法。在此基礎(chǔ)上,選擇有效的預(yù)警方法,從而實(shí)現(xiàn)大型車輛右轉(zhuǎn)彎碰撞預(yù)警的功能。本文的主要內(nèi)容概述如下:(1)從訓(xùn)練、檢測(cè)兩個(gè)模塊,對(duì)行人檢測(cè)的算法進(jìn)行研究。在訓(xùn)練模塊中,采集樣本并進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練過(guò)程中利用積分圖和PCA降低維數(shù)的方法加速特征的計(jì)算,獲得關(guān)于行人識(shí)別的分類器。在檢測(cè)模塊中,對(duì)待識(shí)別圖像設(shè)置感興趣區(qū)域,以減少檢測(cè)時(shí)間和誤檢率。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證檢測(cè)算法的有效性。(2)在行人跟蹤時(shí)以顏色模型為基礎(chǔ),加入紋理特征,利用顏色-紋理模型的Means hift跟蹤算法實(shí)現(xiàn)行人運(yùn)動(dòng)軌跡的獲得。同時(shí),在跟蹤過(guò)程中應(yīng)用可變窗口的自適應(yīng)更新算法解決行人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中尺寸變化的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明該算法跟蹤效果良好。(3)對(duì)現(xiàn)今測(cè)距方式進(jìn)行簡(jiǎn)要分析,最終確定探測(cè)目標(biāo)信息完整且更符合人的認(rèn)知習(xí)慣的視覺(jué)測(cè)距系統(tǒng)。考慮到成本和實(shí)用性,本文采用單目視覺(jué)測(cè)距來(lái)實(shí)現(xiàn)大型車輛與行人間的距離測(cè)量。利用圖像變換理論、小孔成像理論構(gòu)建單目視覺(jué)測(cè)距模型,完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。(4)通過(guò)模糊模式識(shí)別的方式對(duì)大型車輛右轉(zhuǎn)彎碰撞進(jìn)行預(yù)警。利用模糊動(dòng)態(tài)聚類分析對(duì)采集到的時(shí)間、距離信息處理后,得到標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)警模型。在模糊模式識(shí)別基礎(chǔ)上,采用擇近原則對(duì)待識(shí)別樣本進(jìn)行判別,即危險(xiǎn)程度的分類。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型魯棒性較好。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6

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本文編號(hào)：1185900