基于机器视觉的前方车辆检测技术的研究

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1、基于机器视觉的前方车辆检测技术的研究摘要目前安全辅助驾驶系统已经成为了汽车安全领域的研究热点，而前方车辆检测系统又是安全辅助驾驶系统中的关键技术。在阅读了国内外的各类相关参考文献，对文献中各种车辆检测算法进行分析的基础上，本文采用基于机器视觉的检测方法，并实现了对前方车辆检测。本文主要工作有：l、一定程度地研究了数字图像的预处理技术。本文应用到的图像处理技术包括：对彩色图像灰度化处理、图像的去噪技术以及感兴趣区域提取。2、提出了一种基于Hough变换的道路区域分割算法。首先选择Canny算子进行边缘检测。然后结合Hough变换技术，

2、对边缘检测后的图像进行直线检测，并通过进一步筛选，从中检测出车道线。最后根据车道线分割出道路区域。3、提出了结合车底阴影和车辆左右边缘特征的车辆检测算法。通过自适应的图像二值化算法，将道路区域二值化。然后根据车辆阴影的特征，从二值化图像中搜索出车辆的阴影。最后根据车辆的边缘的特征，检测出车辆的精确位置。4、对实际车载摄像机获取的不同光线条件下、不同距离、不同路况的视频进行了单帧图像检测，在此基础上，还对进行了对连续视频图像和采样间隔1秒的视频图像的检测。实验结果表明本文算法的准确性较高，且具有较好的抗干扰能力和一定的鲁棒性。关键词：

3、机器视觉；道路区域分割；车辆检测THERESEARCHOFFRoNToFVEHICLEDETECTIoNTECHNOLOGYBASEDON№～CHINEⅥSIoNABSTRACTSafetydriverassistancesystemshavebecomeahotresearchinautomotivesafetyfield．Andvehicledetectionsystemisakeytechnologyinsafetydriverassistancesystems．Byread吨andanalyzingtheliterature

4、athomeandabroad，thispaperusesdetectionmethodbasedonmachinevisiontodetectvehicles．Themainworkofthisthesisissummarizedasfollows：1．Thispaperstudiesonimageprocessingtechnologies．Imageprocessingtechnologiesincludegreyprocessing，imagedenoising，andregionofinterestextraction．2

5、．ThispaperpresentsroadsegmentationalgorithmbasedonHoughtransform．Firstly,useCannyoperatortodetectedges．Secondly,useHoughtransformtodetectthelanes．Thirdly,segmenttheroadarea．3．Thispaperpresentsvehicledetectionalgorithmbasedonvehicleshadowandedgefeatures．Firstly,binaryth

6、eimage．Secondly,accordingtothefeaturesofthevehicleshadow,findthelocationofthevehicleshadow．Thirdly,detecttheexactlocationofthevehiclebyedgefeatures．4．Realizesthevehicledetectiontothesingleimageindifferentlightingconditions，differentdistanceanddifferentroadsconditions．A

7、nddetectsvehiclesincontinuousimagesandsamplingimage．Theresultsshowthealgorithmhasahighaccuracy，goodanti．interferenceperformanceandcertainrobustness．KEYWORDS：machinevision；roadsegmentation；vehicledetectionⅡ⋯．I⋯II．．III⋯．1⋯⋯⋯1⋯⋯⋯l⋯⋯⋯21．2．2机器视觉传感器技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2

8、1-3机器视觉检测技术的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．31．3．1国外的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3．2国内的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．51．4