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文檔簡(jiǎn)介
1、先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)是智能交通的一個(gè)重要組成部分,對(duì)于減少交通事故、降低人員傷害、提高公路運(yùn)輸能力都有著極為重要的意義。因感知方式與人類(lèi)視覺(jué)相似且成本較低,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于各類(lèi)先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)。本文以先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題為研究對(duì)象,研究并提出了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的解決方法,為先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)提供了更加全面、及時(shí)和準(zhǔn)確的行車(chē)環(huán)境信息。論文圍繞車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)、前方車(chē)輛檢測(cè)與識(shí)別及交通標(biāo)志識(shí)別等先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題
2、展開(kāi)研究,主要研究?jī)?nèi)容及成果包括:
(1)研究了車(chē)載攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)與外部參數(shù)標(biāo)定方法。使用了平面靶標(biāo)方法在離線(xiàn)狀態(tài)下對(duì)車(chē)載攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。借助圖像中車(chē)道線(xiàn)消失點(diǎn)的位置以及車(chē)道線(xiàn)斜率關(guān)系,提出了車(chē)載攝像機(jī)外部參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整處理方法,從而避免了對(duì)所有攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定的復(fù)雜過(guò)程。
(2)提出了基于雙向窗口特征提取技術(shù)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)算法。采用邊緣分布函數(shù)(EDF)和Hough變換技術(shù)初步確定車(chē)道線(xiàn)直線(xiàn)部分在圖像
3、中的位置。提出的雙向窗口特征提取技術(shù),提高了車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適用性,能夠準(zhǔn)確的提取直線(xiàn)和曲線(xiàn)車(chē)道線(xiàn)的特征點(diǎn),在與同類(lèi)算法的比較中取得了較好的檢測(cè)結(jié)果。在檢測(cè)出的特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上,選用了直線(xiàn)與雙曲線(xiàn)結(jié)合的模型對(duì)車(chē)道線(xiàn)進(jìn)行擬合。
(3)研究了同車(chē)道的前方車(chē)輛檢測(cè)與識(shí)別問(wèn)題。借助車(chē)道線(xiàn)約束條件與車(chē)道線(xiàn)內(nèi)灰度統(tǒng)計(jì)方法確定前方車(chē)輛候選區(qū)域。創(chuàng)新性的提出了垂直對(duì)稱(chēng)HOG描述算子,其更適用于描述車(chē)輛等對(duì)稱(chēng)物體的特征,而且比經(jīng)典的HOG向量
4、維數(shù)更少,可以有效降低后繼機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜程度。提出了基于垂直對(duì)稱(chēng)HOG和極限學(xué)習(xí)機(jī)的車(chē)輛識(shí)別方法,能夠在消耗較少計(jì)算學(xué)習(xí)代價(jià)的條件下取得良好的車(chē)輛分類(lèi)效果。
(4)研究了交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)。在交通標(biāo)志檢測(cè)階段,利用了交通標(biāo)志的顏色特征,使用多尺度滑動(dòng)窗口技術(shù)對(duì)圖像中的交通標(biāo)志候選區(qū)域進(jìn)行提取。在交通標(biāo)志分類(lèi)階段,充分利用交通標(biāo)志的形狀特征,分別提出形狀特征向量、灰度HOG特征向量和彩色HOG特征向量等圖像特征描述方式。最后,選用
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