基于視覺的多目標(biāo)檢測與跟蹤是計算機視覺和圖像信息處理等領(lǐng)域的研究熱點之一,在駕駛輔助、無人駕駛、智能交通等方面有著重要的應(yīng)用。多目標(biāo)檢測與跟蹤算法開發(fā)多借助于實車場地測試,存在安全隱患高、可重復(fù)性差、受道路環(huán)境及實驗條件限制等問題,使得對商業(yè)化運營或者處于開發(fā)階段的多目標(biāo)檢測和跟蹤算法進(jìn)行測試和客觀評價,并通過客觀評價結(jié)果進(jìn)行算法改進(jìn)已成為日益迫切的需求。本文以基于機器視覺的多目標(biāo)檢測與跟蹤算法為研究內(nèi)容,設(shè)計了相應(yīng)的檢測與跟蹤算法性能測試評價系統(tǒng),主要內(nèi)容如下:(1)針對多目標(biāo)檢測與跟蹤算法開發(fā)多借助于實車場地測試,存在安全隱患高、可重復(fù)性差、受道路環(huán)境及實驗條件限制等問題,在硬件在環(huán)和六自由度駕駛模擬器的基礎(chǔ)上開發(fā)了智能汽車環(huán)境感知算法檢測與評價系統(tǒng);為兼顧虛擬測試的可重復(fù)性、可拓展性以及道路測試的真實性,采用預(yù)先拍攝的真實交通場景作為系統(tǒng)的輸入場景信息。(2)針對現(xiàn)有檢測算法評價體系多借助于人工標(biāo)定的不足,提出基于機器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)檢測算法和基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的檢測評價算法。標(biāo)準(zhǔn)檢測算法通過對標(biāo)準(zhǔn)空間的樣本在離線狀態(tài)下進(jìn)行機器學(xué)習(xí),得到目標(biāo)檢測評價標(biāo)準(zhǔn),然后利用測試該檢測標(biāo)準(zhǔn)對被測圖像幀進(jìn)...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 社會影響
        1.1.2 缺乏健全的智能汽車測試評價體系
    1.2 智能汽車多目標(biāo)識別與跟蹤測試評價研究現(xiàn)狀
        1.2.1 駕駛模擬器研究現(xiàn)狀
        1.2.2 車輛仿真測試評價研究現(xiàn)狀
        1.2.3 多目標(biāo)檢測跟蹤測試評價研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容安排
第二章 測試評價系統(tǒng)架構(gòu)
    2.1 HIL硬件在環(huán)實時仿真系統(tǒng)
    2.2 視景仿真系統(tǒng)
    2.3 黑箱系統(tǒng)
    2.4 上位機試驗管理系統(tǒng)
    2.5 六自由度駕駛員模擬器
        2.5.1 六自由度運動平臺
        2.5.2 車輛動力學(xué)模型
        2.5.3 運動學(xué)反解算法
        2.5.4 Washout濾波算法
    2.6 小結(jié)
第三章 多目標(biāo)檢測跟蹤測試評價
    3.1 標(biāo)準(zhǔn)檢測算法
        3.1.1 標(biāo)準(zhǔn)空間建立
        3.1.2 樣本特征提取
        3.1.3 分類器訓(xùn)練
    3.2 結(jié)果關(guān)聯(lián)算法
    3.3 軌跡優(yōu)化
    3.4 軌跡匹配測試評價
    3.5 目標(biāo)匹配測試評價
    3.6 小結(jié)
第四章 多目標(biāo)檢測跟蹤測試評價指標(biāo)
    4.1 軌跡跟蹤評價指標(biāo)
        4.1.1 準(zhǔn)確性評價
        4.1.2 連續(xù)性測評
        4.1.3 穩(wěn)定性測評
    4.2 目標(biāo)檢測評價指標(biāo)
        4.2.1 準(zhǔn)確性評價
        4.2.2 穩(wěn)定性評價
        4.2.3 通用性評價
        4.2.4 實時性評價
    4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文工作總結(jié)
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號：3966738