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基于图像处理的车前行人检测及人车距离算法研究
| 论文题名： | 基于图像处理的车前行人检测及人车距离算法研究 |
| 关键词： | 车前行人检测;机器学习;图像处理;测距算法 |
| 摘要： | 本文研究的车前行人检测及人车距离算法属于汽车智能辅助驾驶系统的一部分，可以有效降低交通事故的发生率，减小行人伤亡损失，具有十分重要的现实意义。首先对行人检测的方法和原理进行了概述，再详细分析了行人检测流程中各个环节的理论基础，以及涉及到的各种图像处理技术和原理，对行人特征以及特征选择的原理和流程做了详细的分析和介绍，结合行人的边缘、梯度等特征，提取行人的特征，利用HOG特征+SVM支持向量机的算法，基于机器学习训练用于识别行人的分类器，同时搭建软件平台，在Visual Studio2010框架下结合OPenCV库中相关函数和算法，实现对静态行人进行检测。 快速准确地实现车前行人检测后，利用计算机视觉单目测距，结合几何关系对行人与车辆的距离进行计算，最后将算法写进程序计算出人车距离，并将计算得到的距离实时显示在处理界面中，和实际测量得到的人车距离进行对比，验证测距算法的准确性和误差率。 针对本设计开发的程序，进行多次实车试验，统计行人检测的准确率；并不断对比实际测量的人车距离和算法计算得到的距离，验证本文行人检测和人车距离算法的准确性；并对实验结果进行分析，提出改进方案，为今后的研究提供参考。 |
| 作者： | 马媛 |
| 专业： | 动力工程 |
| 导师： | 仝秋红 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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