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文檔簡介
1、為解決交通安全問題,安全輔助駕駛已成為當(dāng)前國際智能交通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),其中前方車輛的識(shí)別和測距技術(shù)是防碰撞系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容。當(dāng)行車環(huán)境惡劣,例如夜間行車、霧天行車時(shí),基于可見光的車輛檢測技術(shù)受到限制,因而采用熱感應(yīng)原理的紅外成像技術(shù),正由軍用市場逐步進(jìn)入商用市場。本文研究基于紅外圖像的前方車輛識(shí)別技術(shù)和基于單目視覺的測距技術(shù)。
傳統(tǒng)的車輛識(shí)別方法,如幀差法、背景減除法等大多都是基于靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測,而且都是利用圖像的
2、全局特征,計(jì)算量相對(duì)較高。本文在研究動(dòng)態(tài)聚類算法的基礎(chǔ)上,充分利用道路環(huán)境輔助信息,給出一種基于聚類分析的前方目標(biāo)車輛識(shí)別方法,進(jìn)而對(duì)前方目標(biāo)車輛進(jìn)行視覺測距。
本文首先研究紅外圖像預(yù)處理技術(shù),通過對(duì)比實(shí)驗(yàn),給出適用于本文目標(biāo)車輛識(shí)別的紅外預(yù)處理方案,通過中值濾波和灰度增強(qiáng),達(dá)到去除紅外圖像噪聲和增強(qiáng)目標(biāo)車輛與背景圖像對(duì)比度的目的。
然后通過研究前方車輛紅外成像特征,利用高頻信息估計(jì)和環(huán)境信息估計(jì)相與操作的思想,給出
3、一種基于環(huán)境輔助信息提取目標(biāo)車輛感興趣區(qū)域的方法,可以去除目標(biāo)車輛外的大量干擾信息。通過對(duì)感興趣區(qū)域特征分析,給出一種基于聚類分析的前方車輛識(shí)別方法,即利用顯著性檢測、ISODATA聚類分析、目標(biāo)車輛紅外特征量檢測等算法對(duì)聚類區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)車輛識(shí)別。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,本文給出的基于聚類分析的前方車輛識(shí)別算法在目標(biāo)車輛識(shí)別的準(zhǔn)確度和抗干擾性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的紅外面目標(biāo)圖像識(shí)別方法。
最后在前方目標(biāo)車輛有效識(shí)別的基礎(chǔ)上,通過對(duì)紅外目標(biāo)車輛尾
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