本文關(guān)鍵詞：城市道路汽車防碰撞安全系統(tǒng)行人識別算法研究

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【摘要】：近年來道路交通安全問題日益凸顯,如何減少交通安全事故、保障人身安全已經(jīng)成為現(xiàn)代社會關(guān)注的焦點。汽車防碰撞安全系統(tǒng)技術(shù)正是解決道路交通安全問題的有效途徑之一,因而汽車防碰撞安全系統(tǒng)技術(shù)開始受到世界各大汽車制造廠商的重視。對車輛前方行人的檢測識別作為汽車防碰撞安全系統(tǒng)研究中的前沿熱點技術(shù),它能有效減少行人被撞的幾率,因此它越來越受到車輛技術(shù)研究者的關(guān)注。本文的主要研究目的是在分析總結(jié)國內(nèi)外關(guān)于行人識別已有研究成果的基礎上,建立一個適用于城市道路工況的行人識別算法。本文依據(jù)車載CCD攝像頭的視覺傳感器采集車輛前方道路圖像,并采用DSP嵌入式控制器的硬件平臺來實時識別并跟蹤車輛前方道路圖像中行人目標。本文首先對CCD攝像頭采集的每一幀道路圖像進行虛擬道路區(qū)域分割。本文提出的虛擬道路區(qū)域是行人目標在道路圖像中出現(xiàn)概率最大的區(qū)域,將行人目標的搜索范圍限定在其出現(xiàn)概率最大的區(qū)域內(nèi)可以有效提高行人識別的速率。接著本文根據(jù)行人身體輪廓的垂直對稱特性對道路圖像中的行人目標進行初步搜索定位,并分割出相應的候選行人目標區(qū)域。利用身體輪廓垂直對稱特性進行行人目標的搜索定位可以順利解決因為行人服裝或者行人身體姿勢變化而帶來的識別難題。本文再接著對分割出的候選行人目標區(qū)域進行相應的特征提取。本文在傳統(tǒng)的LBP和HOG特征基礎上提出了基于梯度信息的LBP特征,并將該特征信息作為行人類別判定的依據(jù)。然后本文利用依據(jù)支持向量機(SVM)訓練得到的分類器對候選行人目標進行分類識別。最后本文利用kalman濾波器對已經(jīng)被識別出來的行人目標進行持續(xù)的位置預測跟蹤,進一步縮小行人目標搜索定位的區(qū)域,提高行人識別的速度和準確率。通過在實際道路上對車輛前方行人目標進行實時的識別實驗驗證,本文提出的行人識別算法對車輛前方一定距離范圍內(nèi)不同服裝穿著、不同動作姿勢、不同運動狀態(tài)以及部分身體遮擋的行人目標都有較好的識別效果,并且當車輛在一定速度范圍內(nèi)行駛時行人識別的實時性較好。
【關(guān)鍵詞】：汽車防碰撞系統(tǒng) 行人識別 支持向量機 行人跟蹤
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 課題研究的背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外行人識別研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 汽車主動防碰撞安全系統(tǒng)及行人識別概述12-13
• 1.2.2 國外行人識別研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.3 國內(nèi)行人識別研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 行人識別研究存在的主要問題18-20
• 1.4 論文主要內(nèi)容以及章節(jié)結(jié)構(gòu)安排20-23
• 第2章 候選行人目標的檢測搜索23-45
• 2.1 車輛前方道路圖像的采集23-24
• 2.2 車輛前方道路圖像的預處理24-36
• 2.2.1 車輛前方道路圖像的灰度處理24-25
• 2.2.2 車輛前方道路圖像的濾波25-30
• 2.2.3 虛擬道路區(qū)域的分割30-32
• 2.2.4 虛擬道路區(qū)域內(nèi)行人目標的邊緣檢測32-36
• 2.3 行人目標的邊界位置確定36-42
• 2.3.1 確定行人目標輪廓的對稱軸線37-38
• 2.3.2 確定行人目標輪廓的左右邊界38-40
• 2.3.3 確定行人目標輪廓的上下邊界40-42
• 2.4 行人目標區(qū)域的分割42-43
• 2.5 本章小結(jié)43-45
• 第3章 行人目標的識別分類及行人目標跟蹤45-69
• 3.1 行人特征提取45-53
• 3.1.1 方向梯度直方圖(HOG)特征46-47
• 3.1.2 局部二值模式特征47-48
• 3.1.3 基于梯度的LBP特征48-53
• 3.2 行人分類器的訓練53-61
• 3.2.1 訓練樣本獲取53-56
• 3.2.2 行人分類器(支持向量機)分類原理56-59
• 3.2.3 行人分類器的訓練59-61
• 3.3 行人目標的識別分類61-63
• 3.3.1 行人識別分類器的分類性能測試62-63
• 3.3.2 行人目標的實時識別分類63
• 3.4 基于卡爾曼濾波的行人目標跟蹤63-66
• 3.4.1 Kalman濾波原理63-64
• 3.4.2 行人目標跟蹤64-66
• 3.5 本章小結(jié)66-69
• 第4章 行人識別實驗69-83
• 4.1 最佳行人識別分類器的確定69-74
• 4.1.1 ROC分類算法評價曲線介紹70-71
• 4.1.2 確定最佳的行人特征提取方式71-73
• 4.1.3 確定最佳的SVM核函數(shù)73-74
• 4.2 基于PC (matlab)的行人識別實車試驗74-78
• 4.2.1 攝像頭的安裝及相應參數(shù)75-76
• 4.2.2 圖像采集及圖像處理MATLAB工具箱76
• 4.2.3 基于PC (matlab)的行人識別實驗及實驗結(jié)果分析76-78
• 4.3 基于DSP嵌入式控制器的行人識別實驗78-82
• 4.3.1 基于DSP的嵌入式系統(tǒng)硬件平臺介紹78-79
• 4.3.2 基于DSP的嵌入式控制器軟件開發(fā)環(huán)境(CCS)介紹79-80
• 4.3.3 基于DSP嵌入式控制器的行人識別實車實驗80-82
• 4.4 本章小結(jié)82-83
• 第5章 總結(jié)與展望83-85
• 5.1 全文總結(jié)83-84
• 5.2 存在的不足及展望84-85
• 參考文獻85-90
• 致謝90

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本文編號：571609