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1、I摘要智能車(chē)輛作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和重要組成部分,被認(rèn)為是解決各種交通問(wèn)題的一個(gè)有效途徑。智能車(chē)輛的研究涉及圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、自動(dòng)控制、傳感器技術(shù)等多個(gè)學(xué)科的理論與技術(shù),集成了信息科學(xué)與人工智能技術(shù)的最新成果,具有重要的實(shí)用價(jià)值和學(xué)術(shù)理論價(jià)值。智能車(chē)輛是一個(gè)集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、操作控制等功能于一體的智能體。在智能車(chē)輛諸多研究任務(wù)中,對(duì)環(huán)境信息的感知是所有工作的基礎(chǔ)和核心,基于視覺(jué)的信息感知是車(chē)輛理解外部環(huán)境的核心技術(shù)
2、,其成功與否直接決定未來(lái)智能車(chē)輛的生存空間。其中,對(duì)于障礙物目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤又是最為重要和不可或缺的功能,是預(yù)防危險(xiǎn)和安全行駛的前提條件。目前,高速公路等結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已基本成熟,但復(fù)雜的城市交通環(huán)境下的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)尚不能滿(mǎn)足實(shí)用化要求,成為智能車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域亟待解決的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。本論文圍繞基于視覺(jué)導(dǎo)航的智能車(chē)輛在城區(qū)復(fù)雜交通環(huán)境中的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤技術(shù)進(jìn)行了深入研究和探討。主要研究?jī)?nèi)容概括如下:(1)論文回顧
3、了智能車(chē)輛的研究進(jìn)展,介紹了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外典型智能車(chē)輛系統(tǒng)概況,對(duì)智能車(chē)輛領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討。在對(duì)各種信息感知手段進(jìn)行綜合比較的基礎(chǔ)上,介紹了智能車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的主要流派及其研究進(jìn)展,并提出了當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的不足和本文研究方向。(2)論文對(duì)機(jī)器視覺(jué)理論做了綜述性介紹,分析了三種具有代表性的視覺(jué)理論框架模型,建立了一種針對(duì)具體應(yīng)用改進(jìn)的計(jì)算視覺(jué)模型,為算法設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。從候選目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)確認(rèn)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤定位這三個(gè)方
4、面,重點(diǎn)分析了基于視覺(jué)的智能車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展,提出了本文基于單目視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)算法模型,不僅分析了單目視覺(jué)方法的可行性,而且闡明了本文算法的總體架構(gòu)。(3)論文詳細(xì)論述了基于單目視覺(jué)的候選目標(biāo)檢測(cè)方法。對(duì)智能車(chē)輛候選目標(biāo)檢測(cè)中的常用視覺(jué)特征進(jìn)行了分析,介紹了小波變換模極大值對(duì)奇異信號(hào)探測(cè)的理論原理。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于小波模極大值和多特征融合的候選目標(biāo)檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能在無(wú)道路約束條件下直接從整個(gè)像平面中提取候
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