【摘 要】
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前方车辆的定位与跟踪是汽车防撞预警系统的关键技术之一,只有精确的检测出前方车辆的位置信息,才能在危险来临之前及时的向驾驶员发出警示信息。基于双目视觉的汽车防撞预警系统是当下研究的热点,虽然双目视觉在静态目标定位中可以获得较高的精度,但对于动态车辆的定位精度与实时性都还有待提高。为此本文以提高车辆定位的精度与实时性为目的,对基于双目视觉传感器的前方车辆定位与跟踪方法进行了研究。论文主要研究内容如下:
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前方车辆的定位与跟踪是汽车防撞预警系统的关键技术之一,只有精确的检测出前方车辆的位置信息,才能在危险来临之前及时的向驾驶员发出警示信息。基于双目视觉的汽车防撞预警系统是当下研究的热点,虽然双目视觉在静态目标定位中可以获得较高的精度,但对于动态车辆的定位精度与实时性都还有待提高。为此本文以提高车辆定位的精度与实时性为目的,对基于双目视觉传感器的前方车辆定位与跟踪方法进行了研究。论文主要研究内容如下:（1）针对现有的基于机器学习的前方车辆检测算法检测精度低的问题,提出了基于车底阴影与Ada Boost算法相结合的分区域多分类器的车辆检测算法。首先利用道路消失点模型划定车辆检测的感兴趣区域,并在该区域内使用车底阴影生成车辆候选区域;然后分别采用Haar-like特征和MB-LBP特征训练不同的车辆分类器对车辆候选区域进行验证;最后通过实验验证了本文提出的前方车辆检测方法相比传统单分类器检测方法具有更高的精度。（2）针对传统的基于双目视觉与ORB算法的前方车辆测距定位精度低的问题,改进了基于ORB特征匹配的测距算法。在特征提取阶段,利用动态阈值的方法避免了特征点聚集扎堆的情况;在特征匹配阶段,采用BBF搜索策略提升特征匹配的速度,并使用PROSAC算法减少特征的误匹配来提升视差计算的准确性,从而提高车辆测距的精度。（3）针对传统Camshift跟踪算法在相似颜色背景干扰以及遮挡干扰情况下被跟踪车辆容易丢失的问题,提出了基于多特征融合与运动估计的Camshift车辆跟踪算法。选取车辆的颜色特征和边缘特征按照特征与背景的区分度大小进行融合,构建鲁棒的目标车辆模型来降低车辆跟踪过程中相似颜色背景的干扰;结合双目测量得到的车辆运动参数采用基于匀加速运动模型的卡尔曼滤波算法预测车辆在下一帧图像中的位置,用以解决车辆跟踪过程中出现的遮挡问题。为了验证本文方法的准确性和优越性,搭建了双目视觉测量系统实验平台,设计了前方车辆静态测距、动态测距以及模拟场景下的车辆跟踪三种实验方案进行实验论证。最后的实验数据证明,所提出的前方车辆测距定位与跟踪方法在精度和实时性方面都可以较好的满足汽车防碰撞系统的要求。
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