資料介紹
基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)在汽車輔助駕駛系統(tǒng)中具有重要應(yīng)用價(jià)值,其利用車載攝像機(jī)獲取車前一定范圍內(nèi)的視頻圖像檢測(cè)障礙物,從而估計(jì)出潛在的危險(xiǎn)以便采取安全策略避免交通事故。但在行車過(guò)程中,車速和天氣的變化以及開放的車行環(huán)境下視頻背景的復(fù)雜多樣性對(duì)障礙物檢測(cè)的魯棒性提出了較高的要求,同時(shí)由于攝像機(jī)隨車體運(yùn)行,因此運(yùn)動(dòng)背景下動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)以及檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求進(jìn)一步增加了算法的設(shè)計(jì)難度。
針對(duì)汽車輔助駕駛系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的復(fù)雜背景和實(shí)時(shí)性要求,提出一種基于改進(jìn)尺度不變特征變換( SIFT)算子和改進(jìn)假設(shè)檢驗(yàn)方法的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)小波多分辨率分析和相鄰幀間特征點(diǎn)位置估計(jì)改進(jìn)SIFT方法,實(shí)現(xiàn)快速全局背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償參數(shù)估計(jì),并在三幀差分圖像上優(yōu)化背景方差估計(jì)過(guò)程,解決因目標(biāo)分布在圖像邊緣導(dǎo)致傳統(tǒng)假設(shè)檢驗(yàn)方法漏檢的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅能夠保持SIFT算子的優(yōu)越性能,提高參數(shù)估計(jì)精確性,而且能加快特征配準(zhǔn)和檢測(cè)速度,滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。
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