【摘 要】
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自1886卡尔·弗里特立奇·本茨发明汽车,汽车成为了人们日常出行的重要交通工具,但是在汽车普及过程中行车安全也成为了人们关注的重要安全问题。安全机构事故调查统计结果显示,驾驶员在驾驶过程中出现1.5秒的恍惚就容易发生交通事故,如果这个时间延长到3秒,发生交通事故的概率就会成倍递增[1]。为了保障驾驶员、行人安全,本位围绕着基于机器视觉的驾驶员盲区安全预警方法,重点研究了图像处理加速以及驾驶员盲区行
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自1886卡尔·弗里特立奇·本茨发明汽车,汽车成为了人们日常出行的重要交通工具,但是在汽车普及过程中行车安全也成为了人们关注的重要安全问题。安全机构事故调查统计结果显示,驾驶员在驾驶过程中出现1.5秒的恍惚就容易发生交通事故,如果这个时间延长到3秒,发生交通事故的概率就会成倍递增[1]。为了保障驾驶员、行人安全,本位围绕着基于机器视觉的驾驶员盲区安全预警方法,重点研究了图像处理加速以及驾驶员盲区行人检测涉及到的算法和技术。基于驾驶员实际驾驶视角考虑,设计了多特征融合盲区行人检测方法以及基于插值标定的单目摄像头测距方案。具体研究内容如下:（1）通过对GPU（Graphics Processing Unit）并行计算原理以及计算框架的研究,对系统图像处理函数、目标检测函数行进GPU加速,为复杂的系统图像处理、计算提供实时性保障。（2）通过对图像行人识别特征的研究,分析了HOG（Histogram of Oriented Gradient）、HAAR（Haar-like features）以及LBP（Local Binary Patterns）特征后提出车载视频角度下的特征融合方案并实验验证,获取融合方案特征直方图进行最后行人检测的正负分类。（3）提出了驾驶员视野盲区安全预警方案,在室内基于插值测量法以及单目测距基本原理进行了实验室测距对部分像素点进行标定[3]。结合实际场景对不同位置点进行标定提升固定角度场景下的测量准确性以及计算速度,最后根据驾驶员反应时间、以及汽车刹车距离计算最优提醒距离并适当对驾驶员进行提醒,减少事故发生几率或降低事故后果[4]。通过实验表明,本文提出的方案在系统加速、优化的情况能够有效识别行人并测距保证对驾驶员的实时提醒,具备实际应用能力与市场经济价值。
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