多环境下的实时前车检测与车距测量

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1、第31卷第9期信号处理Vol．31No．92015年9月JOUＲNALOFSIGNALPＲOCESSINGSep．2015多环境下的实时前车检测与车距测量顾兆伦邵雨辰谢扬振钱沄涛(浙江大学计算机科学与技术学院，杭州310027)摘要:本文利用智能手机对视频信息进行实时处理，从而实现对前车的检测和车距的估算。采用两步前车检测技术，即寻找车辆假设区域和验证车辆假设区域。通过基于车道先验的两步阈值法提取车底阴影，通过车道先验对阴影进行筛选从而确定车辆假设区域，并利用基于Haar-like特征的Adaboost方法来对车辆假设区域进行验证，之后通过

2、视频流特征对误检信息进行剔除并对车辆进行实时跟踪。本文还结合摄像头透视几何关系，只需用户提供摄像头高度信息即可对前车距离进行准确估算，可以作为有效的危险预警手段。关键词:车辆检测;车底阴影;Haar-like特征;车距估算中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1003－0530(2015)09－1188－07Ｒeal-timeVehicleDetectionandDistanceMeasurementinMulti-EnvironmentGUZhao-lunSHAOYu-chenXIEYang-zhenQIANYun-tao(Col

3、legeofComputerScience，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)Abstract:Inthispaper，weusesmartphonetoprocessthevideoinreal-timeforvehicledetectionanddistancemeasure-ment．Twostepsofvehicledetectionmethodisbeingapplied，whicharefindinghypothesisregionandverificationofthere-gio

4、n．Themethodusestwostepsofextractingthethresholdofvehicleshadowsbasedonlaneprior，screensoutthegoodshadowsinviewoflanepriorandverifiestheshadowbyusingAdaboostclassifierbasedonHaar-likefeatures．Thenthevideostreaminginformationisbeingusedforrejectingthenon-vehicleregionandtrac

5、kingthevehicle．Perspectivegeometryisbeingusedfordistancemeasurementduringthatallauserneedtoprovideistheheightofthecamera，whichcanbeap-pliedtoearlywarningforrisk．Keywords:vehicledetection;vehicleshadow;Haar-likefeature;distancemeasurement车底阴影、车辆的几何特征、车灯等。在多数天气1引言条件下，车辆下方的区域

6、比柏油路上其他区域要实时道路前车检测是指利用摄像头拍摄车辆暗，此方法对图像的光照强度比较敏感，因此阴影前方路面，利用图像处理、视频分析等技术检测图的阈值不能固定。文献［2］仅利用Haar-like特征进像中存在的车辆，并对车距进行估算，该项研究主行车辆检测，搜索整个窗口，误检率太高。文献［3］要应用于汽车辅助驾驶等领域，对于减少交通事故利用进化算法来进行车辆检测，降低了误检，但是［1］具有重大意义。对于复杂路况处理有待加强，效率有待进一步提本文主要讨论能在智能手机上运行的基于视高。文献［4］认为路面的亮度服从正态分布，将阴频的实时前车检测与

7、车距估计。利用单目视觉的影区域的高阈值定为极点。文献［5］利用最大方差方法多采用基于知识的车辆检测，基于知识的检测阈值方法提取阴影，在光照比较好、路面比较均匀根据先验知识来产生假设区域，比如车辆对称性、时能够比较精确的确定感兴趣区域。文献［6］提取收稿日期:2015－06－01;修回日期:2015－08－17基金项目:国家自然科学基金资助项目(61171151);国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2012CB316400)第9期顾兆伦等:多环境下的实时前车检测与车距测量1189车辆的SIFT特征，之后利用PCA进行降维

8、，最后使干扰，而且在光线较暗(如阴天)时阴影提取效果不用SVM分类器进行检测，其存在的最大问题在于计理想，本文在其方法基础上利用车道先验知识限定算量过大，难以实时。文献［7］利用