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驾驶辅助系统中基于视频的车辆检测算法研究
| 论文题名： | 驾驶辅助系统中基于视频的车辆检测算法研究 |
| 关键词： | 驾驶辅助系统;车辆检测算法;安全警告系统 |
| 摘要： | 公路交通的飞速发展为人们的生活提供了极大的便利，但是随着汽车的不断增多，交通事故频频发生，驾驶安全问题日益突出。因此，智能化的驾驶辅助和安全警告系统(Intelligent Driver—Assistance and Safety Warning system，IDASWs)成为当前国际国内智能交通系统研究的重要内容。 智能化的驾驶辅助和安全警告系统中，如何有效地检测出前方行驶的车辆，提醒驾驶员避免碰撞，是当前研究的热点．前方车辆图像往往表现出丰富的水平和垂直边缘信息，本文从拍摄到的前方车辆图像的边缘信息出发，首先提取出车辆候选区域，然后对候选区域验证，得到车辆目标．本文研究的内容主要有以下两个部分： 1、车辆候选区域提取。本文提出一种基于距离的多尺度边缘分析算法，首先对图像区域按照距离划分为近、中、远距离的三个子图，然后对三个子图进行尺度化水平边缘分析，提取出每个距离子图的候选车辆候选区域的底基线，再结合垂直边缘分析，得到初步的候选区域。考虑到不同距离的车辆可能造成的碰撞危险程度不同，本文对每个候选区域附加一个距离危险系数，在后续验证识别处理中，这个系数同分类概率结合后，得出最终的结果。 2、车辆候选区域验证。提取的车辆候选区域往往包含一些虚假目标，因此，有必要对其进行验证。本文应用机器学习的方法，首先选取一定量的车辆和背景样本，应用本文提出的改进的Gabor小波特征提取方法，提取出相应的特征向量，将其输入后验概率支持向量机(Posterior Probability Support VectorMachine，PPSVM)训练，得到分类器。候选区域验证时，首先对候选区域提取特征，然后应用训练好的PPSVM分类器进行目标的分类识别，得到目标属于车辆类的概率，再结合其距离危险系数，去除虚假目标，得到目标车辆。 实验结果表明，本文算法能够比较有效地从视频序列中检测出前方车辆，在本文的测试平台上基本达到实时性。 |
| 作者： | 刘亚东 |
| 专业： | 计算机应用 |
| 导师： | 李翠华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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