基于机器视觉的行车防碰撞预警系统

发布时间：2017-10-20 08:27

  本文关键词：基于机器视觉的行车防碰撞预警系统

  更多相关文章： 车载摄像头标定 广义回归神经网络 防碰撞预警 机器视觉网关

【摘要】：我国的汽车数量连年增长,然而车辆引起的交通事故数目也随着飙升。减少行车的交通事故的数目,提高行车道路交通安全水平成为社会的关注焦点。目前车辆防碰撞预警系统中的测量装置基本都采取超声波、红外线、激光、毫米波雷达等硬件系统,全球一些知名的汽车公司采用的车体顶部安装雷达实现前方车辆距离的测量,但是实现的硬件成本比较高,软件算法处理复杂度比较高,不利于嵌入式产品的集成和测距系统市场化推广。本文在分析和比较国内外各种防碰撞预警算法和实现方法的基础上,提出一种以单目视觉算法为核心的车载摄像头标定技术,利用车载环境下,路面可以看做一个平面的条件,只需建立路面上的点和图像上的点的映射关系,然后在分析传统路面标定的基础上,提出利用具有良好的函数逼近能力的广义回归神经网络实现车载相机的标定。这样以较低的成本实现了前方车距的测量。本系统可以在实现前方车辆检测和跟踪的基础上,利用标定算法测量前方车辆的距离,并实现前车防碰撞预警。实验证明,本系统可以大大降低现有测距系统的成本,并且可以嵌入到现有的车载行车记录仪中,实现测距的可视化。本系统在PC机上,利用虚拟机平台上的Ubuntu系统,利用Qt和OpenCV2.4.9编程实现车辆检测、跟踪和前车距离的测量,并移植到机器视觉网关XC-4412机器视觉网关上。
【关键词】：车载摄像头标定 广义回归神经网络 防碰撞预警 机器视觉网关
【学位授予单位】：福建师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6;TP391.41
【目录】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-4
• 中文文摘4-8
• 绪论8-12
• 第一节 课题背景和研究意义8
• 第二节 国内外研究现状8-10
• 第三节 机器视觉介绍10
• 第四节 论文的主要工作和章节安排10-12
• 第一章 行车防碰撞预警系统整体方案与选取12-20
• 第一节 前车测距方案的比较和选取12-13
• 1.1.1 超声波测距12
• 1.1.2 红外线测距12
• 1.1.3 激光测距12-13
• 1.1.4 雷达测距13
• 1.1.5 摄像测距系统13
• 第二节 车辆检测方案的比较和选取13-17
• 1.2.1 基于先验知识的车辆检测方法13-15
• 1.2.2 基于立体视觉的车辆检测方法15-16
• 1.2.3 基于运动信息的车辆检测方法16
• 1.2.4 基于机器学习算法的车辆检测方法16-17
• 第三节 车辆跟踪方案的比较和选取17-19
• 1.3.1 基于Kalman滤波的车辆跟踪方法17
• 1.3.2 基于Mean Shift的目标跟踪方法17-18
• 1.3.3 基于粒子滤波的目标跟踪方法18-19
• 1.3.4 基于时空环境学习车辆跟踪19
• 第四节 本章小结19-20
• 第二章 系统相关的算法和实现20-32
• 第一节 平面约束下车载摄像头标定算法20-27
• 2.1.1 平面约束下相机标定原理20-23
• 2.1.2 广义回归神经网络的相机标定23-27
• 第二节 车辆检测算法与实现27-30
• 2.2.1 基于AdaBoost车辆检测原理27-28
• 2.2.2 基于AdaBoost车辆检测的实现28-30
• 第三节 车辆跟踪算法30-31
• 第四节 本章小结31-32
• 第三章 系统硬件结构32-38
• 第一节 车载摄像头32-33
• 第二节 机器视觉网关XC-441233-35
• 3.2.1 XC-4412核心板介绍33-34
• 3.2.2 XC-4412底板介绍34-35
• 第三节 显示模块35-36
• 第四节 本章小结36-38
• 第四章 算法的机器视觉网关移植38-48
• 第一节 Linux+Qt系统移植38-40
• 第二节 开源图像处理库OpenCV移植40-43
• 第三节 算法的整体移植43-46
• 第四节 本章小结46-48
• 第五章 实验结果分析与结论48-52
• 第一节 实验结果分析48-50
• 第二节 结论与展望50-52
• 5.2.1 系统总结50
• 5.2.2 存在的不足与展望50-52
• 附录52-60
• 参考文献60-64
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果64-66
• 致谢66-68
• 个人简历68-71

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本文编号：1066257