载重车典型盲区事故预警方法研究

发布时间：2017-08-05 02:00

  本文关键词：载重车典型盲区事故预警方法研究

  更多相关文章： 转向盲区 行人检测 单目测距 模糊模式识别 预警

【摘要】：在各种交通事故中，有一种比较典型的。当载重车右转向时，由于后视镜盲区的存在，以及A柱盲区和内轮差，驾驶员无法正确的判断道路上行人与本车的状态信息，从而造成道路交通事故。因此，研究载重车典型盲区事故预警方法，，对提高行车安全具有十分重要的意义。本文从转向盲区、车辆内轮差和驾驶员视觉等方面分析事故原因，在研究行人检测算法和单目测距方法的基础上，选取有效的预警方法，从而实现盲区事故的预警功能。本文的主要工作包括： (1)本文分别采用基于类Haar特征结合Adaboost算法和基于HOG特征利用SVM算法的行人检测。实现离线训练和在线检测。在离线训练过程中，通过积分图像加速特征的计算；在检测过程中，通过设置感兴趣区域降低检测时间和误检率。经实验分析比较两种方法的实时性和鲁棒性，考虑本文的实际需要，最终选定采用基于类Haar特征和Adaboost算法的行人检测方法。 (2)在行人检测的基础上，通过摄像机标定得到内部参数，利用透视投影变换，得到帧存坐标与大地坐标的变换关系，建立单目视觉测距模型，实现本车与行人的距离估计。试验结果表明该方法有效。 (3)本文融合载重车内轮差、车辆盲区以及车辆转向稳态响应下的行驶状态参数信息，选择预警方法。利用模糊模式识别的车辆碰撞预警方法是一种全新尝试。对距离信息和时间信息进行聚类分析得到预警的标准模型，进一步利用择近原则的模糊模式识别方法实现在线对待检样本的归属类别(即危险程度)判别。实验证明该模型具有良好的实时性和鲁棒性。
【关键词】：转向盲区 行人检测 单目测距 模糊模式识别 预警
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U492.8;U463.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及研究目的和意义9-10
• 1.1.1 课题背景9
• 1.1.2 课题来源及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现况11-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 第2章 行人检测方法研究14-36
• 2.1 引言14-15
• 2.2 基于统计学习行人检测算法流程15
• 2.3 人体的特征描述15-21
• 2.3.1 类 Haar 特征16-18
• 2.3.2 HOG 特征18-19
• 2.3.3 积分图加速特征计算19-21
• 2.4 行人检测分类器研究21-26
• 2.4.1 Adaboost 算法21-23
• 2.4.2 支持向量机理论23-26
• 2.5 实验结果与分析26-35
• 2.5.1 实验平台26
• 2.5.2 实验样本26-29
• 2.5.3 基于 Adaboost 算法训练29-32
• 2.5.4 基于支持向量机训练32
• 2.5.5 实验结果32-35
• 2.6 本章小结35-36
• 第3章 基于单目视觉的行人测距方法研究36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 常用车载测距方法36-37
• 3.3 单目视觉行人距离测量37-43
• 3.3.1 单目视觉测距模型37-39
• 3.3.2 单目视觉行人测距模型39-40
• 3.3.3 标定摄像机内部参数40-43
• 3.4 单目视觉行人测距的实验43-47
• 3.4.1 CCD 摄像机43
• 3.4.2 摄像机内部参数标定实验43-44
• 3.4.3 行人测距实验44-47
• 3.5 小结47-48
• 第4章 车辆右转向盲区预警方法研究48-73
• 4.1 引言48
• 4.2 模糊集理论48-50
• 4.2.1 模糊集48-49
• 4.2.2 模糊模式识别49-50
• 4.3 模糊聚类分析50-52
• 4.3.1 最大树法51
• 4.3.2 模糊等价关系的传递闭包法51-52
• 4.4 基于模糊聚类和模糊模式识别预警方法52-62
• 4.4.1 内轮差52-53
• 4.4.2 汽车盲区53-55
• 4.4.3 车辆右转向仿真分析55-57
• 4.4.4 模糊评价指标选择57-59
• 4.4.5 模糊聚类和模糊模式识别方法59-62
• 4.5 A 柱盲区预警方法的实验分析62-68
• 4.5.1 聚类分析实验62-67
• 4.5.2 模糊模式识别实验分析67-68
• 4.6 右后视镜盲区预警方法的分析与实验68-72
• 4.6.1 测距模型69
• 4.6.2 模糊评价指标选择69-70
• 4.6.3 实验分析70-72
• 4.7 本章小结72-73
• 结论73-74
• 参考文献74-77
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果77-78
• 致谢78-79
• 作者简介79

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