【摘 要】
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基于视觉的车辆检测在无人驾驶车辆与车辆主动安全系统中得到广泛的关注与应用。传统的检测算法大多基于滑窗进行检测,而候选框的使用可以有效减少检测窗口数量,加快检测的效
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基于视觉的车辆检测在无人驾驶车辆与车辆主动安全系统中得到广泛的关注与应用。传统的检测算法大多基于滑窗进行检测,而候选框的使用可以有效减少检测窗口数量,加快检测的效率。本文主要基于视觉对道路场景下前向车辆检测进行研究,完成的主要工作和创新点包括:1、针对车辆候选区域提取,提出了一种基于精确的结构化边沿检测的前向车辆候选框提取算法。该算法使用结构化随机森林对车辆的边沿进行检测,将车辆的边沿划分为多个部分,融合了更多的车辆标注信息,并整合了车辆整体与局部的关系。通过边沿直接生成候选框,克服了车辆尺度选取的问题,得到精准的车辆候选框。通过积分图快速地求取特征,并使用线性SVM和简单的4维特征对候选框进行快速地排序与抑制,使得候选框拥有得分。依据得分使用非极大值抑制来调整和平衡精确度和数量的关系,使算法可以适用于实际不同精确度的要求。使用空间位置尺度约束去除不合适的候选窗口,减少候选框的数量。2、基于候选框对车辆检测算法进行研究。在KITTI数据库上,将所提出的候选框提取算法与目前表现良好的候选框提取算法BING,Edgebox,Selective Search进行对比。在候选框数量,候选框检测率,候选框准确度等性能上,本文提出的算法具有明显的优势。之后,使用两种方案,一种是改变候选框的大小,一种是通过候选框生成候选区域,将本文候选框提取算法与压缩通道特征(ACF)检测器进行结合,降低了检测窗口的数量,降低了检测的虚警率。3、在Zynq-7000可扩展处理平台上对车辆检测算法进行了嵌入式实现。使用车辆检测的最小系统通过网络传输实现了图像的采集,并对道路场景下的车辆进行标注,通过实车图片对车辆检测功能进行了初步的验证。
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