基于單目視覺(jué)的夜間車輛和車距檢測(cè).pdf

1、近年來(lái)，智能車輛系統(tǒng)成為各國(guó)潛心研究的一個(gè)新領(lǐng)域，其中基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車輛檢測(cè)跟蹤和車距檢測(cè)是汽車輔助安全駕駛系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容之一。目前日間的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車輛檢測(cè)算法因?yàn)閺膱D像獲取的信息量比較大，特征比較多，所以發(fā)展迅速，已經(jīng)基本達(dá)到實(shí)用要求。而夜間駕駛時(shí)，光線不足，可見(jiàn)度低，日間檢測(cè)常用的邊緣灰度突變特征和車輛尾部灰度對(duì)稱特征會(huì)大大減弱，甚至消失，所以夜間方面的研究相對(duì)于白天的算法還處于摸索中，因此本文的研究對(duì)夜間的算法是個(gè)很好

2、的探索。 本文的試驗(yàn)環(huán)境是夜間滬寧高速連接線，采用低成本的MVC1000SA-GE30千兆網(wǎng)攝像頭，圖像中路燈，車頭燈路面反光，路邊廣告牌反光，車牌照反光，車尾燈閃光都成為尾燈對(duì)特征提取的障礙，上述惡劣環(huán)境下普通的夜間車輛檢測(cè)算法效果極差，為此本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于單目視覺(jué)的夜間車輛檢測(cè)跟蹤方法，能夠在低質(zhì)量采樣的情況下很好地檢測(cè)跟蹤前方車輛。方法主要基于圖像顏色信息并結(jié)合形態(tài)學(xué)算子，其核心步驟為：自適應(yīng)域值分割，尾燈特征提取，結(jié)合