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视频车辆检测与预警算法的研究与DSP实现
| 论文题名： | 视频车辆检测与预警算法的研究与DSP实现 |
| 关键词： | 车辆辅助驾驶系统;车辆检测;预警系统;局部特征;视频识别 |
| 摘要： | 近年来，随着交通的发展和车辆的持续增多，交通安全事故频频发生，安全驾驶已成为日益突出的问题。智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)与车辆辅助驾驶系统(Driver Assistance Systems，DAS)成为国内外研究的热点。其中，前方车辆的实时检测技术是车辆辅助驾驶系统中的关键内容之一，对于实现停车辅助、碰撞避免等具有十分重要的意义。 本文设计了一种基于车牌的动静态车辆检测算法，开发了实时车辆距离预警系统。综合利用车辆的车牌特征、纹理特征、灰度对称性特征以及统计特征来检测前方车辆，并将该算法在DSP应用板中编程实现。 在算法研究方面，本文利用实际生活中最为常见的蓝色和黄色车牌在YUV颜色空间的聚类性，实现了车牌提取，利用腐蚀、膨胀的开闭运算等形态学处理方法对车牌图像进行了降噪和修复，并结合连通域标记方法实现了对多个车牌的标记和定位，利用基于知识的纹理及灰度对称性特征完成对非车辆区域的排除。为解决车辆遮挡问题，本文设计了构造车辆局部特征子空间的方法，并采用二维主成分分析(Two-DimensionalPrincipal Pomponent Analysis，2DPCA)与最小距离分类器进行车辆的验证，实现车辆检测;最后，本文建立了车距预警模型，结合检测算法，实现了近距离车辆的警示，并对警示车辆的左、右侧方位进行判别。 本文首先在MATLAB平台上完成了视频车辆检测算法的研究和仿真测试。之后，在硬件实现方面，分析了系统硬件需求，选取ICETEK-DM6437-B评估板作为硬件平台，选用CCD摄像头作为视频采集工具;其次，在车牌提取与初步定位阶段，将图像进行抽行抽列处理，减少了DSP处理的数据量，提高系统检测效率;最后，将算法移植到CCS集成开发环境中，利用C语言编程并进行了代码的优化，完成视频车辆的检测与车距预警。 实验结果表明，本文设计的车辆检测与预警算法检测率可达90％以上，具有一定的鲁棒性和实用性。经过代码优化，效率得到了显著提升，每秒钟能完成大约三帧数据的处理，具有较好的实时性。并且该算法能有效的检测存在遮挡的车辆，减小光照等外界条件的影响。 |
| 作者： | 张璐 |
| 专业： | 电路与系统 |
| 导师： | 刘纪红 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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