城市道路汽车防碰撞安全系统行人识别算法研究

发布时间：2017-07-21 05:19

  本文关键词：城市道路汽车防碰撞安全系统行人识别算法研究

  更多相关文章： 汽车防碰撞系统 行人识别 支持向量机 行人跟踪

【摘要】：近年来道路交通安全问题日益凸显,如何减少交通安全事故、保障人身安全已经成为现代社会关注的焦点。汽车防碰撞安全系统技术正是解决道路交通安全问题的有效途径之一,因而汽车防碰撞安全系统技术开始受到世界各大汽车制造厂商的重视。对车辆前方行人的检测识别作为汽车防碰撞安全系统研究中的前沿热点技术,它能有效减少行人被撞的几率,因此它越来越受到车辆技术研究者的关注。本文的主要研究目的是在分析总结国内外关于行人识别已有研究成果的基础上,建立一个适用于城市道路工况的行人识别算法。本文依据车载CCD摄像头的视觉传感器采集车辆前方道路图像,并采用DSP嵌入式控制器的硬件平台来实时识别并跟踪车辆前方道路图像中行人目标。本文首先对CCD摄像头采集的每一帧道路图像进行虚拟道路区域分割。本文提出的虚拟道路区域是行人目标在道路图像中出现概率最大的区域,将行人目标的搜索范围限定在其出现概率最大的区域内可以有效提高行人识别的速率。接着本文根据行人身体轮廓的垂直对称特性对道路图像中的行人目标进行初步搜索定位,并分割出相应的候选行人目标区域。利用身体轮廓垂直对称特性进行行人目标的搜索定位可以顺利解决因为行人服装或者行人身体姿势变化而带来的识别难题。本文再接着对分割出的候选行人目标区域进行相应的特征提取。本文在传统的LBP和HOG特征基础上提出了基于梯度信息的LBP特征,并将该特征信息作为行人类别判定的依据。然后本文利用依据支持向量机(SVM)训练得到的分类器对候选行人目标进行分类识别。最后本文利用kalman滤波器对已经被识别出来的行人目标进行持续的位置预测跟踪,进一步缩小行人目标搜索定位的区域,提高行人识别的速度和准确率。通过在实际道路上对车辆前方行人目标进行实时的识别实验验证,本文提出的行人识别算法对车辆前方一定距离范围内不同服装穿着、不同动作姿势、不同运动状态以及部分身体遮挡的行人目标都有较好的识别效果,并且当车辆在一定速度范围内行驶时行人识别的实时性较好。
【关键词】：汽车防碰撞系统 行人识别 支持向量机 行人跟踪
【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
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 课题研究的背景及意义11-12
• 1.2 国内外行人识别研究现状12-18
• 1.2.1 汽车主动防碰撞安全系统及行人识别概述12-13
• 1.2.2 国外行人识别研究现状13-16
• 1.2.3 国内行人识别研究现状16-18
• 1.3 行人识别研究存在的主要问题18-20
• 1.4 论文主要内容以及章节结构安排20-23
• 第2章 候选行人目标的检测搜索23-45
• 2.1 车辆前方道路图像的采集23-24
• 2.2 车辆前方道路图像的预处理24-36
• 2.2.1 车辆前方道路图像的灰度处理24-25
• 2.2.2 车辆前方道路图像的滤波25-30
• 2.2.3 虚拟道路区域的分割30-32
• 2.2.4 虚拟道路区域内行人目标的边缘检测32-36
• 2.3 行人目标的边界位置确定36-42
• 2.3.1 确定行人目标轮廓的对称轴线37-38
• 2.3.2 确定行人目标轮廓的左右边界38-40
• 2.3.3 确定行人目标轮廓的上下边界40-42
• 2.4 行人目标区域的分割42-43
• 2.5 本章小结43-45
• 第3章 行人目标的识别分类及行人目标跟踪45-69
• 3.1 行人特征提取45-53
• 3.1.1 方向梯度直方图(HOG)特征46-47
• 3.1.2 局部二值模式特征47-48
• 3.1.3 基于梯度的LBP特征48-53
• 3.2 行人分类器的训练53-61
• 3.2.1 训练样本获取53-56
• 3.2.2 行人分类器(支持向量机)分类原理56-59
• 3.2.3 行人分类器的训练59-61
• 3.3 行人目标的识别分类61-63
• 3.3.1 行人识别分类器的分类性能测试62-63
• 3.3.2 行人目标的实时识别分类63
• 3.4 基于卡尔曼滤波的行人目标跟踪63-66
• 3.4.1 Kalman滤波原理63-64
• 3.4.2 行人目标跟踪64-66
• 3.5 本章小结66-69
• 第4章 行人识别实验69-83
• 4.1 最佳行人识别分类器的确定69-74
• 4.1.1 ROC分类算法评价曲线介绍70-71
• 4.1.2 确定最佳的行人特征提取方式71-73
• 4.1.3 确定最佳的SVM核函数73-74
• 4.2 基于PC (matlab)的行人识别实车试验74-78
• 4.2.1 摄像头的安装及相应参数75-76
• 4.2.2 图像采集及图像处理MATLAB工具箱76
• 4.2.3 基于PC (matlab)的行人识别实验及实验结果分析76-78
• 4.3 基于DSP嵌入式控制器的行人识别实验78-82
• 4.3.1 基于DSP的嵌入式系统硬件平台介绍78-79
• 4.3.2 基于DSP的嵌入式控制器软件开发环境(CCS)介绍79-80
• 4.3.3 基于DSP嵌入式控制器的行人识别实车实验80-82
• 4.4 本章小结82-83
• 第5章 总结与展望83-85
• 5.1 全文总结83-84
• 5.2 存在的不足及展望84-85
• 参考文献85-90
• 致谢90

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 吕广明;李洪亮;;基于齐次变换的群塔作业防碰撞技术研究[J];中国工程机械学报;2009年01期

2 胡瑜;;汽车防碰撞系统的应用与研究[J];机械工程与自动化;2010年04期

3 张友同;;工程塔机防碰撞技术之浅析[J];山东广播电视大学学报;2012年02期

4 李雪锋;许义群;高春辉;秦锋;;龙开口水电站防碰撞系统的设计、开发与应用[J];水力发电;2013年02期

5 孙建民;;用废料巧制防碰撞垫[J];家用电器科技;1988年04期

6 张友湖;夏超群;;大型建筑施工设备防碰撞预警程序的开发研究[J];大坝与安全;2007年02期

7 杨栋;吴训成;金海松;;模糊控制在车辆弯道防碰撞中的应用[J];上海工程技术大学学报;2008年01期

8 李有观;;船舶防碰撞预测系统[J];航海;2008年03期

9 陈存华;;施工现场群塔作业防碰撞施工控制[J];建筑安全;2013年06期

10 ;“智能激光眼睛”让汽车主动防碰撞[J];光学仪器;2009年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 刘拓晟;侯再平;;一种适用于超高频RFID的防碰撞方法[A];第二十届电工理论学术年会论文集[C];2008年

2 汪铁民;;汽车防碰撞系统 兼论汽车智能化及对策[A];四川省汽车工程学会、成都市汽车工程学会2003年学术年会论文集[C];2003年

3 刘小建;;船舶防碰撞安全措施[A];2006年苏、浙、闽、沪航海学会学术研讨论文集[C];2006年

4 于晓庆;高东博;杨国学;;基于导航技术的港口移动设备防碰撞系统研究[A];第五届中国卫星导航学术年会论文集-S1 北斗/GNSS导航应用[C];2014年

5 刘佳;;ISO／IEC 18000-6 Typec协议的防碰撞机制研究分析[A];全国第十届信号与信息处理、第四届DSP应用技术联合学术会议论文集[C];2006年

6 郭跃;耿淑琴;高国;吴武臣;;高效防碰撞的RFID系统设计[A];2007'仪表，，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

7 杨柳;陈英杰;王书茂;;基于ARM的车载防滚翻防碰撞监控与预警系统的研究[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年

8 刘胜利;宋世军;曾庆贵;乔彩风;;基于DSP的塔机视觉防碰撞装置[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

9 倪大进;王立彬;吕嘉宾;;有轨运行式起重机防碰撞可行域研究[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

10 孟建军;;起重机的防碰撞装置[A];全面建设小康社会：中国科技工作者的历史责任——中国科协2003年学术年会论文集（下）[C];2003年

中国重要报纸全文数据库 前3条

1 记者 张晔　通讯员 杨萍;“智能激光眼睛”让汽车主动防碰撞[N];科技日报;2009年

2 董加伟;山东加紧构建渔船防碰撞自动识别网络[N];中国海洋报;2010年

3 陈菊琴;长江扬州段桥梁防碰撞专项整治启动[N];江苏法制报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 吴涛;考虑驾驶员避撞行为特性的汽车前方防碰撞系统研究[D];吉林大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周飞虎;塔式起重机防碰撞技术与安全监控系统研究[D];长安大学;2015年

2 郭凯;基于ISO18000-4标准的微波读写器设计与实现[D];电子科技大学;2014年

3 杨崇新;汽车全方位自助防碰撞系统的研制[D];青岛科技大学;2015年

4 胡鑫;射频识别防碰撞技术在包装物流中的应用研究[D];天津科技大学;2013年

5 杨亚男;基于信息融合的车辆防碰撞控制算法研究[D];辽宁工业大学;2016年

6 洪浩;基于视觉的车辆防碰撞预警系统算法研究[D];辽宁工业大学;2016年

7 刘前飞;城市道路汽车防碰撞安全系统行人识别算法研究[D];吉林大学;2016年

8 魏利娜;密集模式下超高频RFID读写器防碰撞技术研究[D];电子科技大学;2013年

9 师梦梦;基于空间姿态的起重机群防碰撞技术研究[D];大连理工大学;2014年

10 闫佳妮;塔机群防碰撞监测系统的研究[D];南京航空航天大学;2011年

本文编号：571609