基于视觉融合的车辆与行人目标检测及测距方法研究

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1、工程硕士学位论文基于视觉融合的车辆与行人目标检测及测距方法研究作者姓名户晋文工程领域车辆工程校内指导教师李礼夫教授校外指导教师周辉总经理所在学院机械与汽车工程学院论文提交日期2018年4月ResearchonVehicleandPedestrianDetectionandRangingMethodUsingVisionFusionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HUJinwenSupervisor：Prof.LiLifuSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：

2、U461.91学校代号：10561学号：201521003161华南理工大学硕士学位论文基于视觉融合的车辆与行人目标检测及测距方法研究作者姓名：户晋文指导教师姓名、职称：李礼夫教授；周辉总经理申请学位级别：工程硕士工程领域名称：车辆工程论文形式：□产品研发□工程设计√□应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向：车辆系统动力学与电子控制论文提交日期：2018年04月15日论文答辩日期：2018年05月29日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：姜立标（副教授）委员：李礼夫（教授）；汪席文（高级工程师）；曲杰（副教授）；赵克刚（副教授）摘要先进驾驶员辅助系统(Ad

3、vancedDriverAssistanceSystems,ADAS)是目前智能网联汽车(IntelligentandConnectedVehicles,ICV))领域中重点研究方向之一。车辆与行人目标检测技术又是ADAS系统重要组成部分之一。针对现有的车辆与行人目标视觉检测方法存在的目标检测精度低、实时性差和甚至难以识别出目标的难题，研究基于视觉融合的车辆与行人目标检测及测距方法。论文首先从车辆与行人目标特征及其运动信息等方面，介绍了车辆与行人目标视觉检测方法的国内外研究现状，根据图像处理原理，分析了常用的车辆与行人目标视觉检测方法存在的目标检测率低和实时性差的原因，提出了基于视觉融合的车

4、辆与行人目标检测方法，然后，建立基于道路水平线的车辆与行人目标图像ROI区域自适应划分模型及其算法，并以车辆与行人的KITTI（KarlsruheInstituteofTechnologyandToyotaTechnologicalInstitute）数据集为对象，在VisualStudio2013软件环境下对其进行了目标ROI（RegionofInterest）分割，获得了车辆与行人的目标ROI图像（简称ROI图像），之后，根据基于多层次特征的深度学习目标检测与基于目标平面特性的U-V视差图目标检测原理，设计了基于SSD（SingleShotMultiboxDetector）深度学习模型和

5、U-V视差图的车辆与行人目标检测与测距器，运用该检测与测距器对ROI图像进行了检测与测距实验。实验结果表明，基于视觉融合的车辆与行人目标检测及测距方法与常用的车辆与行人目标视觉检测方法相比，检测速度与检测率分别提高了24.1%、1.46%，漏检率与误检率分别降低了2.83%、1.10%，30m以内车辆与行人目标测距误差在10.5%以内。关键词：视觉融合；道路水平线；深度学习；U-V视差图；三角测量原理IAbstractAdvancedDriverAssistanceSystems(ADAS)isoneofthemostimportantresearchdirectionsinthefield

6、ofIntelligentandConnectedVehicles(ICV).VehicleandpedestriandetectiontechnologyisalsoanimportantpartofADAS.Aimingattheexistingvision-basedvehicleandpedestriandetectionmethods,therearesomeproblemssuchaslowaccuracy,poorreal-timeperformanceandevendifficulttoidentifythetarget.Thispaperresearchsonvehicle

7、andpedestriandetectionandrangingmethodusingvisionfusion.Firstly,thispaperintroducestheresearchofvision-basedvehicleandpedestriandetectionmethodsathomeandabroadfromtheaspectsofvehicleandpedestrianappearancea