基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测研究

发布时间：2017-11-30 10:28

  本文关键词：基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测研究

  更多相关文章： 毫米波雷达 机器视觉 D-S数据融合 动态感兴趣区域 夜间 前方车辆检测

【摘要】：近年来,道路交通事故频发,造成重要的经济和社会问题,引起全社会的广泛关注,各类汽车主动安全技术及其他智能车辆相关技术和系统也已成为了各国企业和科研机构研究的热点。在各类车辆相关交通事故中,车辆前后追尾事故占有相当大的比例,车辆智能防撞预警技术可有效避免或减少此类事故的发生,前方车辆检测研究是实现此类车辆智能防撞预警系统的前提内容。由于白天光照条件好,车辆的特征信息比较多,现在用于白天前方车辆检测的识别方法能够实现实时、准确地识别,但夜间仅有灯光条件、可见度不高,车辆驾驶员可见范围缩小很多,这些原因很容易导致车在行进时出现事故和危险,且目前夜间前方车辆探测系统仍存在识别准确性和可靠性较差等问题。因此进一步研究以期实现对夜晚条件下的对前方车辆的准确可靠检测具有很好现实意义。目前,检测夜间前方车辆的研究主要是通过单个摄像机传感器,获取本车前方的环境感知信息,基于图像信息提取尾灯特征进行前方车辆识别,但其得不到深度信息且计算量较大,因此提出一种基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测方法,通过综合两个传感器采集到的数据进行前方车辆的检测。利用雷达传感器获取世界坐标系下前方车辆形心点的世界坐标,建立世界坐标系与图像像素坐标系之间的转换关系,将目标形心点的世界坐标转换成图像坐标,并在摄像机采集到的图像上形成感兴趣区域(Region of Interest,ROI),然后利用数字图像处理方法排除外界环境干扰点,采用D-S证据理论对表征尾灯的信息进行融合,检验感兴趣区域内目标的有效性。主要研究内容如下:(1)利用雷达传感器初步获取有效目标。首先排除空目标信号、无效目标信号、静止目标信号这三种信号的干扰,保留距离阈值和相对速度阈值内的信号,继而根据纵向宽度阈值确定目标与自车是否在一个车道内,最后对筛选出的前方目标按照距离近远重新排序,初步确定与自车在一个车道内且距自车最近的目标为有效目标。(2)雷达数据和摄像机采集到的图像的融合。首先利用雷达获取候选目标的距离、角度、速度等信息,进而得到候选目标的世界坐标,然后逆用摄像机标定原理得到世界坐标与图像像素坐标的转换关系,初步确定候选目标在图像上的区域,即感兴趣区域ROI,最后通过基于D-S证据理论融合特征信息的车辆尾灯检测方法检验感兴趣区域内是否存在车辆特征。(3)基于D-S证据理论融合特征信息的车辆尾灯检测。从采集到的图像上获得表示尾灯的信息,利用D-S证据理论将表示尾灯的信息结合起来,得到一个总体阈值进行车辆检测。首先,采用改良过的OTSU阈值分割法对采集到的图像进行图像分割,然后对分割后的图像依据图像形态学和先验知识进行处理,最后标记处理后图像上的连通区域,提取尾灯特征信息,运用D-S证据理论融合信息实现车辆检测。以VC++6.0软件为开发平台,开发实现了夜间前方车辆检测软件系统以及相关算法。试验结果表明,研究使用的毫米波雷达和机器视觉融合的方法可以有效地实现对夜间前方车辆的检测和准确定位,具有较好的实时性和准确性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6

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