基于视觉的后方车辆检测与跟踪算法研究

【摘要】汽车是人类在十九世纪最重要的发明创造之一，时至今日，全球汽车保有量已超过10亿辆并将继续增加，这将导致环境污染、交通安全等问题。智能交通系统由具有自动驾驶功能的智能车辆组成，并通过控制中心对所有车辆实行统一调度。控制中心能在保证全局最优化路径的前提下给予每辆车最优化的路径指导，实现经济和环境效益的最大化。智能车辆是集感知、推理及驱动装置于一体的自动驾驶系统，它能完成安全车道保持、障碍物避撞、复杂交通状况处理、评估及避免危险道路环境和行车路径规划等重要功能。美国谷歌公司开发的无人驾驶车已经获得了驾驶许可证，这意味着无人驾驶车已经正式进入人类生活。2012年11月，由军事交通学院等单位共同研制的“猛狮3号”无人驾驶智能车在北京至天津的高速上完成了首次智能驾驶试验，标志着我国智能车研发技术的进一步成熟。基于视觉的后方车辆检测与跟踪算法研究，是智能车辆技术的一个重要分支。本文利用安装在自车后视镜上的视觉摄像头采集后方道路场景信息，然后通过图像处理及模式识别相关技术实现了对后方车辆的检测、跟踪和测距的功能。真实行车环境复杂多变，建筑物、行人、花草树木、广告牌等都对车辆检测技术提出了挑战。为了减少干扰物对车辆检测效果的影响并减小搜索范围，本文提出结合标记与分水岭算法的方法来划定感兴趣区域（ROI），并且只在感兴趣区域内进行车辆检测。本文采用基于特征的车辆检测技术来识别后方车辆。首先，依次通过原灰度图的读入、图像二值化、干扰阴影线段排除、第一次阴影线合并、第二次阴影线合并等模块来确定候选车底阴影线；然后，在车底阴影线向上扩展形成的候选区域内进行对称性及信息熵验证；最后,在候选区域内通过sobel边缘提取、边缘筛选、边缘计数、车顶位置确定和直方图投影等方法确定出车辆区域。在单帧图像质量不高或者行车场景较复杂时可能出现漏检的情况，但是视频连续帧的信息相似度较高，所以实际车辆在图像中的位置相差不大，据此可以通过前一帧的结果来指导下一帧的结果，提高系统的响应速度和鲁棒性。Kalman滤波就是一种根据前一帧的估计值和当前帧的观测值计算出当前帧预测值的方法，本文将Kalman滤波用于车辆跟踪并取得了一定效果。目标车辆与自车的距离是车辆安全预警、车道变换和路径规划的重要参照指标。文中通过摄像机标定技术获取相机的内部参数和外部参数并利用内部参数来校正相机的畸变，然后使用逆透视投影原理将二维图像转换到三维空间，获得了后方车辆与自车的准确距离。本文最后对提出的系统进行了编码实现，并在真实道路环境下完成了算法有效性验证。实验表明，本文提出的算法在市内道路和环城高速场景下能取得较好的效果，是一套完整的后方车辆检测和跟踪系统。
【作者】文超；
【导师】钟慧湘；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】后方车辆；ROI提取；车辆特征；KALMAN滤波；单目测距；

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