本文關(guān)鍵詞：基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)的夜間前方車(chē)輛檢測(cè)研究

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【摘要】：近年來(lái),道路交通事故頻發(fā),造成重要的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問(wèn)題,引起全社會(huì)的廣泛關(guān)注,各類汽車(chē)主動(dòng)安全技術(shù)及其他智能車(chē)輛相關(guān)技術(shù)和系統(tǒng)也已成為了各國(guó)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)研究的熱點(diǎn)。在各類車(chē)輛相關(guān)交通事故中,車(chē)輛前后追尾事故占有相當(dāng)大的比例,車(chē)輛智能防撞預(yù)警技術(shù)可有效避免或減少此類事故的發(fā)生,前方車(chē)輛檢測(cè)研究是實(shí)現(xiàn)此類車(chē)輛智能防撞預(yù)警系統(tǒng)的前提內(nèi)容。由于白天光照條件好,車(chē)輛的特征信息比較多,現(xiàn)在用于白天前方車(chē)輛檢測(cè)的識(shí)別方法能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別,但夜間僅有燈光條件、可見(jiàn)度不高,車(chē)輛駕駛員可見(jiàn)范圍縮小很多,這些原因很容易導(dǎo)致車(chē)在行進(jìn)時(shí)出現(xiàn)事故和危險(xiǎn),且目前夜間前方車(chē)輛探測(cè)系統(tǒng)仍存在識(shí)別準(zhǔn)確性和可靠性較差等問(wèn)題。因此進(jìn)一步研究以期實(shí)現(xiàn)對(duì)夜晚?xiàng)l件下的對(duì)前方車(chē)輛的準(zhǔn)確可靠檢測(cè)具有很好現(xiàn)實(shí)意義。目前,檢測(cè)夜間前方車(chē)輛的研究主要是通過(guò)單個(gè)攝像機(jī)傳感器,獲取本車(chē)前方的環(huán)境感知信息,基于圖像信息提取尾燈特征進(jìn)行前方車(chē)輛識(shí)別,但其得不到深度信息且計(jì)算量較大,因此提出一種基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)的夜間前方車(chē)輛檢測(cè)方法,通過(guò)綜合兩個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行前方車(chē)輛的檢測(cè)。利用雷達(dá)傳感器獲取世界坐標(biāo)系下前方車(chē)輛形心點(diǎn)的世界坐標(biāo),建立世界坐標(biāo)系與圖像像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,將目標(biāo)形心點(diǎn)的世界坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像坐標(biāo),并在攝像機(jī)采集到的圖像上形成感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI),然后利用數(shù)字圖像處理方法排除外界環(huán)境干擾點(diǎn),采用D-S證據(jù)理論對(duì)表征尾燈的信息進(jìn)行融合,檢驗(yàn)感興趣區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的有效性。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)利用雷達(dá)傳感器初步獲取有效目標(biāo)。首先排除空目標(biāo)信號(hào)、無(wú)效目標(biāo)信號(hào)、靜止目標(biāo)信號(hào)這三種信號(hào)的干擾,保留距離閾值和相對(duì)速度閾值內(nèi)的信號(hào),繼而根據(jù)縱向?qū)挾乳撝荡_定目標(biāo)與自車(chē)是否在一個(gè)車(chē)道內(nèi),最后對(duì)篩選出的前方目標(biāo)按照距離近遠(yuǎn)重新排序,初步確定與自車(chē)在一個(gè)車(chē)道內(nèi)且距自車(chē)最近的目標(biāo)為有效目標(biāo)。(2)雷達(dá)數(shù)據(jù)和攝像機(jī)采集到的圖像的融合。首先利用雷達(dá)獲取候選目標(biāo)的距離、角度、速度等信息,進(jìn)而得到候選目標(biāo)的世界坐標(biāo),然后逆用攝像機(jī)標(biāo)定原理得到世界坐標(biāo)與圖像像素坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系,初步確定候選目標(biāo)在圖像上的區(qū)域,即感興趣區(qū)域ROI,最后通過(guò)基于D-S證據(jù)理論融合特征信息的車(chē)輛尾燈檢測(cè)方法檢驗(yàn)感興趣區(qū)域內(nèi)是否存在車(chē)輛特征。(3)基于D-S證據(jù)理論融合特征信息的車(chē)輛尾燈檢測(cè)。從采集到的圖像上獲得表示尾燈的信息,利用D-S證據(jù)理論將表示尾燈的信息結(jié)合起來(lái),得到一個(gè)總體閾值進(jìn)行車(chē)輛檢測(cè)。首先,采用改良過(guò)的OTSU閾值分割法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行圖像分割,然后對(duì)分割后的圖像依據(jù)圖像形態(tài)學(xué)和先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行處理,最后標(biāo)記處理后圖像上的連通區(qū)域,提取尾燈特征信息,運(yùn)用D-S證據(jù)理論融合信息實(shí)現(xiàn)車(chē)輛檢測(cè)。以VC++6.0軟件為開(kāi)發(fā)平臺(tái),開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了夜間前方車(chē)輛檢測(cè)軟件系統(tǒng)以及相關(guān)算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,研究使用的毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)融合的方法可以有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)夜間前方車(chē)輛的檢測(cè)和準(zhǔn)確定位,具有較好的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6

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