驾驶辅助系统中基于视频的车辆检测算法研究

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1、厦门大学硕士学位论文驾驶辅助系统中基于视频的车辆检测算法研究姓名：刘亚东申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：李翠华20080501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(IntelligentDriver-AssistanceandSafetyWarningsystem，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

2、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

3、，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(Posta-iorProbabilitySupportVectorMachine，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．关键词：多尺度分析；Gabor小波：

4、支持向量机AbstractAlthoughtherapiddevelopmentofautomobileindustryhasbroughtourlifemuchcortvel3ience,theincreasingtrafficaccidentscausedbyrapidgrowthofautomobileproductionmakedrivingsafetyproblemmoreserious．Therefore,theresearchofIntelligentDriver-AssistanceandSafetyWarningsystem(IDASWs)hasbecomeanimpor

5、tantsubjectoftheros@凋ffchofintelligenttrafficsystembotll缸homeandaboard．ThefocusoftheresearchintoIntelligentDriver-AssistanceandSafetyWarningsystem(IDASWs)ishowtoefficientlydetectthevehiclesontheroadsinordertoalertdriverstothedrivingenvironmentandpossiblecollision、jyimothervehicles．Vehicleimagesalw

6、ayscontainlotsofhorizontalandverticalstructures．Startingwiththecapturedstructureofvehicleimages，thispaperfirstextractstheregionofinterestandthenbytheverificationofwhichgetstargetvehicles．Thecontentofthispapercanbedividedintothefollowingtwoparts：1、ThehypothesisofcandidatevehicleiocatiomThispaperpro

7、posesamulti—scaleedgeanalysisapproachbasedondistanceinformation．Firstly,accordingtothedistanceinformation,threesub-imagesofthree-scaleareobtained,whosehorizontalstructuresarethenanalyzed．Byextractingbaselinesofve