【摘 要】
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该论文提出了以CCD摄像机作为数据采集传感器,以图像处理算法为主要算法,以DSP板卡和通用PC机为处理平台的智能车辆视觉系统硬件平台.该平台采用并行系统结构,并设有自启动RO
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该论文提出了以CCD摄像机作为数据采集传感器,以图像处理算法为主要算法,以DSP板卡和通用PC机为处理平台的智能车辆视觉系统硬件平台.该平台采用并行系统结构,并设有自启动ROM程序,当系统离开PC环境时亦可脱机运行,增强了系统平台的灵活性和适应范围.在此平台上,该论文从系统的角度提出了智能车辆视觉系统模型的概念.通过对三维环境中多维信号状态与动力学特性状态方程的求解建立了智能车辆视觉系统的动态模型,系统可对状态方程计算出的特征和从视频图像中提取的特征进行对比,去自己修正动态模型,使系统反映真实的世界;同时利用动态方程对客观世界变化过程进行预测、估计,减小了计算量,提高系统分析决策的可靠性 该论文还对系统的动目标的检测与跟踪功能利用C++语言做了一个实现,编写了实时处理程序.算法对CCD摄像机获得的图像序列进行一系列预处理,使具有一定降质的图像尽可能的复原,再对该图像低通滤波,并通过该论文的运动目标检测跟踪算法实现了动目标的检测与跟踪.实验证明该算法可以实现对单个运动目标和多个运动目标的实时跟踪,效果良好.该论文最后对系统的决策与控制部分做了一个理论的研究,提出采用多层感知器作为分类器进行车型及其它物体的识别.感知器采用改进的BP算法进行训练学习.
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