基于显著性和lbp方法的车辆检测

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1、分类号：ＴＰ３９单位代码：１０１８３研究生学号：２０口５３２１０８密级：公开雜吉林大学硕古学位论文（学术学化）基于显著性和ＬＢＰ方法的车辆检测ＴｈｅＶｅｈｉｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉ加目ａｓｅｄｏｎ化ｅＳａｌｉｅｎｃｙａｎｄＬＢＰＭｅ化ｏｄ作者姓名：乔广莖专业：计算机应用技术研究方向：图像处理与虚拟现实技术指导教师：冯月萍教授培养单位：吉林大学２０１６年月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、

2、发行、出租、改编等有碍作者著作。否则权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限），应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下，：所呈交的硕十学位论文。独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成巧。对本文的研充。做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明本人完全盧识到本声明的法律结果由本人承捆。？－起－学位论文作者签名：７＾运＾日期：又４年；月引日基于显著性和LBP方法的车辆检测TheVehicleDetec

3、tionBasedontheSaliencyandLBPMethod作者姓名：乔广莹专业名称：计算机应用技术指导教师：冯月萍教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年ϱ月ϯϭ日摘要基于显著性和LBP方法的车辆检测随着时代的发展，人们生活水平的提高，汽车作为一种代步工具，越来越广泛的融入千家万户。随之而来的交通安全问题也越来越严峻，为了降低交通事件发生的频率、方便人们的生活，智能车技术应运而生。车辆检测作为智能车辅助驾驶系统中的重要组成部分，其技术的发展也愈加完善。车辆检测主要通过车载相机对前方或后方的车辆环境进行监控，对静态图像或者视频进行处理，理解车辆的即时环境，包括车

4、辆的大小、颜色、在相机坐标系中的位置、车辆周围路况环境、光照环境等。提高车辆检测的准确度和效率，降低车辆误识率和漏检率，对后期用于车辆事故监控、流量监控、紧急事故干预、碰撞检测、车辆跟踪等应用非常重要。车辆检测算法一般分为两个主要部分，车辆存在性假设阶段和车辆存在性验证阶段，第一阶段产生车辆感兴趣区域，第二阶段对感兴趣区域进行分类和判别。本文主要以公路环境下的车辆图像为输入，并根据车辆检测的两个阶段来实现算法。本文在第一阶段引入了视觉显著性理论，调整灰度图和显著性值，作为像素的权重和阈值，使得阴影块可以得到保留并将更多的干扰因素排除，得到了一个比单独处理灰度图更好的结果，

5、为后续工作提供了更加可靠的车辆感兴趣区域。对得到的车底阴影块进行提取和合并得到车底阴影线，形成初步的感兴趣区域，对车辆的水平边缘线进行分析精确定位车辆区域，并结合车辆的对称性和信息熵特征对车辆感兴趣区域进行初步判定。在车辆存在性验证阶段利用基于LBP特征的Adaboost分类器对感兴趣区域进行车辆识别。本文提出的基于显著性与车底阴影块的车辆感兴趣区域提取算法，对比基于灰度图车底阴影线提取的车辆检测和识别算法，在车辆感兴趣区域提取阶段就可以减少大量的干扰区域，降低后期识别等操作的负担，使用分类器可以进一步对感兴趣区域进行分类识别，从实验结果来看，本文算法可以保证车底阴影线的

6、检测率，降低了误检率，并能满足实时性的要求。I关键字：车辆检测、显著性、LBP、Adaboost分类器IIAbstractTheVehicleDetectionBasedonTheSaliencyandLBPMethodThecarasameansoftransport,moreandmorewidelyintothepeople'slifewiththedevelopmentandimprovementofpeople'slivingstandard.Asthesametime,trafficsafetyproblemshavecroppedupmoreandmores

7、evere,inordertoreducethefrequencyoftrafficincidentsandfacilitatepeople'slife,Intelligentvehicletechnologyisintroduced.intelligentvehicledetectionasanimportantpartofdriverassistancesystems,itstechnicaldevelopmenthasbecomeevenmoreperfect.Vehicledetectionmainlybyvehicl