隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國機動車保有量持續(xù)增加,加之道路基礎(chǔ)設(shè)施不完善,駕駛?cè)怂刭|(zhì)參差不齊,道路安全形勢日趨嚴峻,交通安全事故頻發(fā),而在交通事故處理過程中,事故前車輛運行速度具有重要意義。近年來,車載行車記錄儀的普及安裝,行車錄像已經(jīng)成為交通事故中的重要影像信息,因此,如何利用行車錄像獲取前方車輛運行速度具有迫切的社會需求和廣泛的應用前景。傳統(tǒng)的交通事故視頻車速計算主要有基于車身參照物以及地面參照物的方法,本文提出了一種基于視頻的前方車輛測速方法,可作為現(xiàn)有方法的有益補充。利用行車記錄儀獲取前方車輛運動狀態(tài),綜合運用計算機視覺技術(shù)、攝像機標定技術(shù)以及圖像信息感知技術(shù)等實現(xiàn)了前方車輛運行速度辨識,主要研究內(nèi)容如下:針對車輛運行環(huán)境關(guān)鍵信息的準確感知問題,利用圖像梯度分布信息實現(xiàn)了自適應閾值的Canny邊緣檢測,引入道路消隱點建立車道線邊緣像素點在Hough累加域的空間約束,進而獲取車道線參數(shù);提出了一種假設(shè)+驗證的車輛定位方法,通過分割車底陰影生成車輛存在性假設(shè)區(qū)域,Haar-like特征訓練車輛級聯(lián)分類器完成假設(shè)區(qū)域驗證,可有效提升車輛位置定位精度。針對攝像機外參數(shù)標定問題,依據(jù)坐標轉(zhuǎn)...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.9機器視覺協(xié)同測量裝置示意圖

第1章緒論9圖1.9機器視覺協(xié)同測量裝置示意圖哈爾濱工業(yè)大學的張宇在《基于計算機視覺的姿態(tài)測量方法及測量精度分析》中研究了相機標定精度和標定距離之間的關(guān)系，提出了一種簡單、穩(wěn)定、魯棒性較好的X型角點檢測算法[23]。研究了相應的特征點中心定位方法，提出了一種搜索區(qū)域自動調(diào)節(jié)的算法....

本文編號：4033391