【摘 要】
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随着中国人民生活水平不断改善,汽车日益成为了人们日常出行的必要工具。然而,近些年来汽车保有量的持续增长,逐渐成为了减少交通事故频发的潜在阻力。因此,如何提高驾驶人员
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随着中国人民生活水平不断改善,汽车日益成为了人们日常出行的必要工具。然而,近些年来汽车保有量的持续增长,逐渐成为了减少交通事故频发的潜在阻力。因此,如何提高驾驶人员行车安全,受到了全社会的重视。与此同时,车辆及车距的实时检测技术则得到了快速发展,并为辅助车辆安全行驶提供了一个很好的解决方案。本文将基于单目视觉平台,采用特征提取的方法,开展针对车距及车型方面的算法研究。基于单目摄像头,本文提出了一种基于发散式扫描原理的自适应阈值算法,以提高车底阴影及车距检测的准确性、实时性及鲁棒性。首先,根据前方待检测车辆所在区域,确定感兴趣区域(Region of Interest,ROI),进而采用发散式扫描方法,获取感兴趣区域内的发射线上像素点的灰度信息;其次,根据车底阴影特征,采用分区域的自适应阈值计算方法,完成图像阈值分割,并利用空穴填充、矩形度以及宽度限制等方法确定车底阴影区域;然后,根据车辆轮廓的边缘特征,进行车辆的车型检测;最后,利用改进逆投影变换,可有效地估算出前方的车辆与本车之间的路面相对距离。经实验表明,利用发散式扫描的方法,以分区域ROI划分的方式,进行自适应阈值计算,可以有效地减少,由于远近距离车底阴影灰度值不同,以及复杂的道路环境工况(如光线较弱),对车底阴影区域提取的影响,从而可提高其算法的准确性及鲁棒性;根据本车当前车道以及左、右两车道确定ROI,以此可达到减小扫描区域的目的,进而采用发散式扫描线上像素点的灰度信息,来实现图像阈值的分割,可在保证足够的信息量的同时,减小扫描像素点数量,进而减小了系统的计算量,以提高算法实时性
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