基于计算机视觉的车辆与前方车距检测

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随着全球经济的发展,汽车拥有量的激增,交通事故发生率亦快速上升,汽车安全问题成为了现代社会所关注的一个重要研究课题,引起了社会和政府普遍关注。发展智能交通系统与智能车辆是解决我国交通安全问题的有效措施。车辆测距技术是智能交通系统和智能车辆系统的研究前沿和热点,也是解决交通事故频发的有效技术手段之一。本论文提出了一种基于计算机视觉的车辆检测与前方车距检测方法。它是采用单目CCD摄像机作为输入设备,用计算机对输入图像进行处理,检测出图像中的阴影部分作为假定的车辆区域,然后训练基于Adaboost算法的车辆分类器,对假定的车辆区域进行判别验证,从而检测出车辆在图像中的位置。同时,使用一种基于几何关系的车距模型,结合摄像机标定,建立图像上路面坐标和实际路面坐标的对应关系,进一步计算出两车之间的实际距离。使用开源的计算机视觉库OpenCV在VC++6.0下开发了一个基于计算机视觉的车辆与车距检测视频应用程序。使用OpenCV作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,即可根据需要用C或C++语言开发自己的视频应用程序,从而解决了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。为了试验所开发的系统,我们拍摄了实际的公路视频,让系统处理视频,并进行实时的车辆检测和前方车距检测。试验结果分析表明,本文所设计的车辆以及测距检测方法在一定程度下具有可行性和有效性。
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