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车路协同系统中基于部件的车辆目标检测方法研究
| 论文题名： | 车路协同系统中基于部件的车辆目标检测方法研究 |
| 关键词： | 车路协同系统;车辆目标;检测技术;机器视觉 |
| 摘要： | 车辆目标检测是车路协同系统中的关键技术之一，作为智能交通领域的重要研究方向，受到很多学者的关注，基于机器视觉的检测方法目前已经取得显著效果，但是由于交通环境复杂、天气变化等的影响，依然存在一些问题。本文以交通场景中的车辆目标为研究对象，通过车辆部件进行目标检测。 由于摄像机透视投影成像原理，二维图像中的目标会发生尺度、形状的变化，通过对交通场景标定，将二维图像逆投影到三维空间，建立三维逆投影面，重建逆投影数据，可以有效避免二维图像中出现的问题。车辆目标可以通过多个部件进行表征，并通过部件的组合完成目标的检测。在夜间和白天场景中，车辆目标呈现不同特征，夜间车头灯光亮度比较显著，而白天车辆尾灯和牌照部件颜色很突出。前者通过背景差分法分割目标，对目标进行预处理提取车灯部件，结合车灯目标的几何特征，进行目标车灯对的粗筛选，将候选目标与尺度因子相结合，利用已经建立的高斯混合模型，完成目标车灯对的精确检测；后者通过颜色转化模型分别定位牌照和尾灯部件，通过部件之间的空间几何位置关系，引入马尔可夫随机场，实现车辆目标的检测。 本文算法在车路协同系统中得到了有效应用，通过现场测试，结果显示能够对车辆目标能够达到较好的检测效果，在白天场景下检测率达到93％，夜间环境能够达到94%，而且算法可以进行实时检测。 |
| 作者： | 闫国伟 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 宋焕生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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