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面向智能汽车应用的前方车辆检测方法研究及硬件实现
| 论文题名： | 面向智能汽车应用的前方车辆检测方法研究及硬件实现 |
| 关键词： | 智能汽车;前方车辆检测;Haar特征;级联迭代算法 |
| 摘要： | 随着无人驾驶汽车潮流的到来，智能车辆的行驶安全问题越来越受到人们的关注，目前前方车辆检测算法的研究对无人驾驶系统来说起着重要的基石作用。因此本文针对前方车辆检测技术展开了研究，为改善目前车辆检测算法的准确率和检测效率，开展了基于新型Haar特征及改进级联迭代算法的前方车辆检测方法研究，优化了Haar特征模板与级联迭代算法，并结合嵌入式开发平台，实现对前方车辆的检测识别过程。 首先，简述了前方车辆检测技术的研究背景及其研究意义，对相关国内外研究现状进行调查研究，并对全文的工作进行概括说明。 其次，搭建了基于DE1-SoC的前方车辆检测系统，其中包括使用USB摄像头作为图像采集设备，嵌入式开发板DE1-SoC作为图像处理设备实现改进的算法功能，并使用VGA显示器作为检测结果显示设备。 然后，调研了常用的车辆检测算法，基于目前对Haar特征+AdaBoost算法的研究，提出针对前方车辆的新型Haar特征用于训练分类器，提出优化AdaBoost迭代算法中强分类器的权重更新规则来减少训练过程中的过拟合现象，提出基于车宽匹配算法用于筛选待检测区域来提高检测过程的效率。根据提出的算法对前方车辆行驶环境下的视频图像进行实验仿真，与主流的车辆检测算法进行对比验证，并结合目标检测评价标准对所提算法的检测准确率与速率进行评估，证明所提出算法相对传统检测算法能够将检测率提高到97.4%。 最后，利用基于ARM+FPGA架构的嵌入式平台DE1-SoC完成了前方车辆检测方法的移植工作，通过搭建好的车辆检测系统分别对车辆数据集和实际环境中的车辆图像及视频进行目标检测，得到多组实验数据并从评价指标、功耗、处理时间等方面进行对比分析和总结，证明本文提出的前方车辆检测算法可结合嵌入式系统进行应用开发，具有较好的检测效果以及可移植性。 |
| 作者： | 谭鑫 |
| 专业： | 仪器仪表工程 |
| 导师： | 刘磊;陆刘兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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