（机械电子工程专业论文）车辆避碰系统视觉传感型行人识别算法.pdf

摘要 摘要 近年来，随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，我国机动车保有量持续快 速增长，由行人引起的交通事故也在增加。在这种背景下，汽车行人避碰技术受到高 度重视，成为降低事故发生率、避免损失的一种有效方法，引领了未来车辆安全技术 发展的方向。 本文从中国的实际交通情况出发，借助计算机视觉技术对车外行人检测这个核心 技术问题开展研究。首先对最具代表性的行人识别算法进行了深入的探讨，从基于特 征的方法、基于多部位的方法、基于多视角的方法以及基于b o o s t e dc a s c a d e 的方法进 行分析比较。得出这些方法是从不同的角度出发解决不同的问题，是相互补充的。从 而提出一个理想的行人检测系统应当是将这些方法有机地结合到一起，才能达到最佳 的性能，据此提出多种行人检测算法融合的行人检测系统的应用设想。 其次研究了基于b o o s t e dc a s c a d e 物体检测方法的行人检测算法。在这个算法中， 引入一个链式结构把级联分类器的历史信息传播到下一级级联分类器中，最后得到的 分类器由更少的弱分类器组成，并且比原先的c a s c a d e 方法的错误率更低。试验结果 表明这个算法框架的通用性很强，并不局限于某种特定物体的检测，能很好地适用于 行人检测。 接着对经典运动人体检测和识别方法作了探讨，并且通过比较各种方法的优缺点， 选出了本文所采用的方法，并用m a t l a b 建立了光流法行人捕捉试验模型进行试验。试 验结果显示，光流法能有效地捕捉处于运动中的行人，达到了预想的效果。这一步虽 然不是最后的行为识别技术，但能有助于提取出精确的人体轮廓，并且对其参数进行 跟踪，是行为识别工作的基础，也直接决定了人体检测的成败。 最后鉴于车载摄像机所采集的视频图像存在抖动、背景复杂等因素，提出了相邻 奇数帧动态背景消除法进行行人检测的方法，使动态背景提取的计算时间宿短了一半， 有效地改善了行人检测系统的实时性能。采用数学形态学的方法先对视频图像进行处 理，然后再利用c a n n y 算子提取行人轮廓曲线，最后采用曲线拟合技术对行人轮廓曲 线进行优化，消除了行人轮廓中的孤岛，拟合了间断的边缘曲线，获得了比较完善的 行人轮廓曲线，效果比较满意，为后续的基于轮廓的行人识别奠定了基础。 广东工业大学硕士学位论文 关键词：车辆；视觉；边缘特征；行人边缘检测；相邻奇数帧 i i a b s t r a c t a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，a l o n gw i t ht h ef a s te c o n o m i cg r o w t ha n dt h ei m p r o v e m e n to fp e o p l e s l i v i n gs t a n d a r d s ，t h ea m o u n to fc a r sa r eg r o w m gr a p i d l yi no u rc o u n t r y , t h e t r a f f i ca c c i d e n t s c a u s e db yp e d e s t r i a na r ea r i s i n g o nt h e s ec o n d i t i o n s ，t h ec a r - p e d e s t r i a nc o l l i s i o na v o i d a n c e t e c h n o l o g yi sr e c e i v e dw i d e s p r e a da t t e n t i o n a sa n e f f e c t i v em e a n so fr e d u c i n gt r a f f i c a c c i d e n t sa n dr e d u c i n ga c c i d e n tl o s s e s ，t h et e c h n o l o g yi sr e p r e s e n t i n gt h ef u t u r et r e n do f v e h i c l ed e v e l o p m e n t t h i sd i s s e r t a t i o ns t a r t sf r o mt h et r a f f i cs a f e t ys i t u a t i o ni nc h i n a , u s i n gt h ec o m p u t e r v i s i o nt od os o m er e s e a r c ha b o u tt h ek e yi s s u et h a td e t e c t i n gt h eo u t s i d e - c a rp e d e s t r i a n t h e m o s tr e p r e s e n t a t i v eo ft h ep e d e s t r i a nr e c o g n i t i o na l g o r i t h m si si n d e p t hd i s c u s s e d ，f r o m b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c sm e t h o d ，b a s e do nt h em e t h o do ft h em a n yp a r t so ft h eb o d y , b a s e do nt h em u l t i a n g l em e t h o dt ob a s e do nb o o s t e dc a s c a d em e t h o da r ea n a l y z e da n d c o m p a r e d t h ec o n c l u s i o n i sm a d et h a tt h e s em e t h o d sa r es t a r t i n gt os o l v ed i f f e r e n t p r o b l e m sf r o md i f f e r e n tp o i n to fv i e w s ，a r ec o m p l e m e n t a r y a ni d e a lp e d e s t r i a nd e t e c t i o n s y s t e mi sp r o p o s e dt h a ti ts h o u l db et h e s eo r g a n i c a l l yc o m b i n e dt o g e t h e ri no r d e r t oa c h i e v e t h eb e s tp e r f o r m a n c e ，t h u sav a r i e t yo fp e d e s t r i a nd e t e c t i o na l g o r i t h mf u s i o ni sp u tf o r w a r d t h ep e d e s t r i a nd e t e c t i o na l g o r i t h mb a s e do nb o o s t e dc a s c a d eo b j e c t s d e t e c t i o ni s p r o p o s e d i nt h i sa l g o r i t h m ，i n t r o d u c i n gac h a i ns t r u c t u r e o ft h ec a s c a d ec l a s s i f i e rt o d i s s e m i n a t et h eh i s t o r i c a li n f o r m a t i o no ft h ec a s c a d ec l a s s i f i e rt ot h e n e x tc a s c a d eo f c l a s s i f i e r s ，a n df i n a l l yg e tt h ec l a s s i f i e rc o n s i s t so ff e w e rw e a kc l a s s i f i e r sa n d h a sl o w e re r r o r r a t et h a nt h eo r i g i n a lc a s c a d em e t h o d t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h i sa l g o r i t h m f r a m e w o r ko fg e n e r a li sv e r ys t r o n g ，i sn o tl i m i t e dt oa ns p e c i f i co b j e c td e t e c t i o n ，i s a p p l i c a b l et ot h ep e d e s t r i a nd e t e c t i o n f o l l o w i n g ，t h ep o p u l a rm o v i n gb o d yd e t e c t i o na l g o r i t h e ma n dr e c o g n i t i o na r es t u d y , b y c o m p a r i n gt h ed i f f e r e n ta l g o r i t h e mw ef i n do u tt h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e s ，t h e nw e b u i l dam o d e lf o ro p t i c a lf l o wa l g o r i t h e mt oc a p t u r et h em o v i n gh u m a nb o d yb a s eo nt h e m a t l a be n v i r o n m e n t t h ee x p e r i m e n ts h o wt h a tt h em e t h o dc a ne f f e c t i v ec a p t u r ep e d e s t r i a n o nm o v i n g ，r e c i v i n gt h ew a n t e dr e s u l t a l t h o u g h tt h i ss t e pi sn o tt h eu l t i m a t es t e p t o i i i 广东工业大学硕士学位论丈 r e c o g n i z et h eb e h a v eo fh u m a n ，b u ti tc a nh e l pt oe x t r a c ta c c u r a t eb o d yc o n t o u r , a n dt ot r a c k t h ep a r a m e t e r so ft h ep e d e s t r i a n ，a n di st h eb a s i so ft h er e c o g n i t i o n d i r e c t l yd e t e r m i n e st h e s u c c e s so rf a i l u r eo ft h eh u m a n b o d yd e t e c t i o n i nt h ef i n a lp a r t , i nv i e wo ft h ev i d e oi m a g e sc o l l e c t e db yt h ec a rc a m e r ai sj i t t e ra n dt h e b a c k g r o u n di sc o m p l e x ，e r e w ed i s c u s st h ep e d e s t r i a nd e t e c t i o nm e t h o db a s e do nt h e d y n a m i cb a c k g r o u n do ft h ea 由a c e n to d df r a m e s ，r e d u c i n gt h et i m eo fe x t r a c t i n gd y n a m i c b a c k g r o u n db yah a l f , e f f e c t i v e l yi m p r o v i n gr e a l - t i m ep e r f o r m a n c eo fp e d e s t r i a nd e t e c t i o n s y s t e m f i r s t l yt h ev i d e oi m a g e sa r ep r o c e s s e du s i n gm a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y , a n dt h e nu s e t h ec a n n yo p e r a t o rt oe x t r a c tt h ep e d e s t r i a np r o f i l ec u r v e f i n a l l yt h ep e d e s t r i a np r o f i l e c u r v ei so p t i m i z e db yc u r v ef i t t i n gt e c h n i q u e s ，o b t a i n i n ga c o m p r e h e n s i v ep e d e s t r i a nc o n t o u r c h i v e ，e l i m i n a t i n gt h el i t t l ei s l a n d ，f i t t i n gd i s c o n t i n u o u sp e d e s t r i a nc o n t o u s ，t h ee f f e c ti s q u i t es a t i s f a c t o r y 1 a i dt h ef o u n d a t i o nf o rs u b s e q u e n tc o n t o u r - b a s e dp e d e s t r i a nr e c o g n i t i o n , a n dl a i das o l i df o u n d a t i o nf o rt h ef o l l o w - u pt oi d e n t i f yt h ep e d e s t r i a n k e y w o r d s ：v e h i c l e ；v i s i o n ；e d g ef e a t u r e ；p e d e s t r i a ne d g ed e t e c t i o n ；a d j a c e n to d df r a m e s i v 广东工业大学硕士学位论文 a b s t r a c t ( c h i n e s e ) c o n t e n t s i a b s t r a c t ( e n g l i s h ) i i i c o n t e n t s ( c h i n e s e ) v c o n t e n t s ( e n g l i s h ) v i i i c h a p t e r1i n t r o d u c t i o n 1 1 1b a c k g r o u n d 1 1 1 1r o i ss e g m e n t a t i o n 2 1 2r e s e a r c hs t a t u s 4 1 2 1t h er e s e a r c ho f p e d e s t r i a nr e c o g n i t i o n 6 1 3t h ed i f f i c u l t i e so f r e s e a r c h 7 1 3 1 t h ed i v e r s i t yo f h u m a nb o d ym o v e m e n t 7 1 3 2 c o m p l e xb a c k g r o u n d 8 1 3 3 s c a l e 8 1 3 4 p e r s p e c t i v e 8 1 3 5 t h ed i f f e r e n c e so f p e o p l ef i g u r ea n dc l o t h e s 8 1 3 6 i l l u m i n a i o n 8 1 3 7 s h e l t e r 8 1 4t h e s i so r g a n i z a t i o n 8 1 4 1t h i sp a p e rc o n t e n to r g a n i z a t i o n j 9 1 4 2t h ek e yp r o b l e m st os o l v e 10 c h a o t e r2t h em o s tr e p r e s e n t a t i v eo fp e d e s t r i a n sr e c o g n i t i o na l g o r i t h m 10 2 1o v e r v i e wo f t h es y s t e m 10 2 2t h em e t h o db a s e do nf e a t u r e s 10 2 2 1e d g eo f t h et e m p l a t e 1 0 2 2 2e d g e l e tf e a t u r e 12 v i i i c o n t e n t s 2 2 3s h a p e l e tf e a t u r e 14 2 31 1 l em e t h o db a s eo nm u l t i p a r t s 14 2 3 1a c cc l a s s i f i e r 。15 2 3 2c o m b i n a t i o n a l g o r i t h m sb a s e do nb a y e s i a ni n f e r e n c e 。1 5 2 4m e t h o db a s e do nm v 16 2 5 s u m m a r y 18 c h a p t e r3t h eo b j e c td e t e c t i o nb a s e do nb o o s t e dc a s c a d e 19 3 1t h e a l g o r i t h mf r a m e w o r ko f b o o s t e d c a s c a d e 。1 9 3 1 1 i n t e g r a li m a g e sa n dr e c t a n g l ef e a t u r e s 2 0 3 1 2a d a b o o s ta l g o r i t h m 2 2 ：；1 3 c a s c a d ec l a s s i f i e r 2 4 3 2t h ei m p r o v e m e n to fb o o s t e dc a s c a d e 2 4 ：；3b o o s t e dc a s e a d ei np e d e s t r i a nd e t e c t i o n 2 5 3 4t h er e s u l t sa n da n a l y s i s 2 6 3 5s u m m a r y 。2 7 c h a p t e r4r e s e a r c ho nh u m a nm o v e m e n td e t e c t i o na n dt r a c k i n g 2 8 4 11 1 1 em e t h o do fh u m a nm o v e m e n td e t e c t i o na n dc o m p a r i s i o n 2 8 4 1 1b a c k g r o u n ds u b t r a c t i o n 2 8 4 1 2 i n t r o d u c t i o nt ot i m ed i f f e r e n c em e t h o da n do t h e rm e t h o d s 2 9 4 1 3 a ni m p r o v e dc o m b i n a t i o no fd e t e c t i o nm e t h o d s 。3 0 4 2 0 p t i c a lf l o wt r a c k i n gm e t h o d 31 4 3s u m m a r y 3 3 c h a p t e r 5h u m a ne d g ee x t r a c t i o nt e c h n o l o g y 3 4 5 1h u m a ne d g ed e t e c t i o n ：；z i 5 1 1e d g ed e t e c t i o no p e r a t o r 3 5 5 2m o d e l i n gp e d e s t r i a n se d g ed e t e c t i o nb ym a t l a b s i m u l i n k 3 9 5 2 1t h ed y n a m i cb a c k g r o u n du p d a t i n gb a s e do nt h ea d j a c e n to d d - m u m b e r e d f r a m ed i f f e r e n c e z i ( ) i x 广东工业大学硕士学位论文 5 2 2 s i m u l a t i o n 4 1 5 3a n a l y s i so f e x p e r i m e n t a l 4 2 5 4i m p r o v e dc a n n yp e d e s t r i a nd e t e c t i o n 4 3 5 4 1m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y 4 4 5 4 2p e d e s t r i a nd e t e c t i o ns i m u l a t i o n 4 7 5 5 c o n c l u s i o n 4 8 s u m m a r y a n dp r o s p e c t 5 0 r e f e r e n c e s 5 2 a c d e m i et h e s e sp u b l i s e dd u r i n gm a s t e rs t u d y 5 7 d i s s e r t a t i o no r i g i n a l i t ys t a t e m e n t 5 8 g r a t i t u d e 5 9 x 第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论弟一早三百了匕 近年来，随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，我国机动车保有量持续快 速增长，其中私人汽车拥有量增速明显。公安部交管局透露，截至2 0 1 1 年8 月底，全 国机动车保有量达到2 1 9 亿辆。其中，汽车保有量首次突破l 亿辆，占机动车总量的 4 5 8 8 ，是机动车的主要构成部分。 据介绍，随着社会经济快速发展和人民生活水平不断提高，我国汽车化进程不断 加快，汽车消费需求旺盛，汽车保有量保持快速增长趋势。2 0 0 6 年至2 0 1 0 年，汽车保 有量年均增加9 5 1 万辆。今年前8 个月，汽车保有量增加9 8 3 万辆，月均增加1 2 3 万 辆，高于去年同期月均1 1 3 万辆的增量；其中，私人小型载客汽车增加7 8 1 万辆，月 均增加9 8 万辆，占汽车增量的7 9 4 5 t 1 1 。 联合国的一份报告指出，全世界每年有1 2 0 多万人死于交通事故，并有约2 0 0 0 万 到5 0 0 0 万人因交通事故而伤残。世界卫生组织的相关研究成果也显示，道路交通事故 所造成的死亡人数比海难、空难事故严重得多，甚至多于战争，并且带来难于估算的 经济损失。因此，迫切需要通过技术的方法来建立道路交通安全保障系统，以求有效 地预防和减少交通事故的发生。在近年来召开的智能交通和国际智能车辆会议的热点 是道路交通安全保障技术，而其中的汽车安全辅助驾驶系统的开发更是引起了人们的 高度重视。 智能交通系统( 简称i t s ) 是汽车安全辅助驾驶中的一项主要研究内容，该研究主要 是利用计算机技术、传感器技术、通讯技术等先进手段，掌握道路以及周围车辆、驾 驶员的状态信息，并做出综合的分析和判断，以期在存在安全隐患的情况下，给驾驶 员发出报警，提醒司机注意防范危险【2 】。 因此汽车的安全性、易用性和交通事故处理的公正性等问题受到广大消费者和汽 车制造商的关注。这正是本课题要研究的内容，即汽车外部情况视频监测系统设计， 监测车辆运行或静止时的外部环境状况。这样行车安全就有保障，乘客和行人可以得 到更好的保护，同时可大幅减少司机监守自盗、车辆违规肇事等社会案件。该系统也 广东工业大学硕士学位论文 可以在发生人为损坏汽车或者交通事故等情况下，利用该系统记录的车外视频图像， 帮助分析事故发生时的现场情况，从而准确地认定交通事故发生的原因，协助公安交 警部门的事故处理、为破案提供了有效的依据和手段，此外也可对损坏汽车的行为加 以鉴定。这有利于交通事故原因的调查、分析、事故责任的认定等工作以及减少汽车 失窃、人为破坏汽车事件的发生，同时具有显著的社会效益。 由文献【3 】可知，影响汽车行驶安全性能的三大因素分别是人、车和环境，这三者 组成了相互制约的系统工程。随着技术的进步，世界各国出台了越来越严格的汽车安 全性法规，各汽车制造商不得不采取各种安全措施满足法规要求。为提升产品的市场 竞争力，为使汽车更加安全可靠，各汽车制造商只有在使其产品上装备多种新装置来 提高汽车的安全性能，以期能满足法规的要求。 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉信息的行人检测是指利用安装在运动车辆上 的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置。由于它在 行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研 究课题。车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动 分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人。行人检测除了 具有一般人体检测具有姿态变化、服饰变化等难点外，因为它的应用领域比较特殊， 还具有以下难点：车载摄像机是移动的，这样便不能直接使用广泛应用于智能监控领 域中检测动态目标的方法；行人检测处在一个开放的环境，要考虑不同的因素的影响， 例如：路况、天气和光线变化，因此对算法的鲁棒性提出了较高的要求；系统必须满 足实时性的要求，这就要求采用的图像处理算法不能太复杂。 由上面的论述可以知道，系统的实时性和鲁棒性构成了一对矛盾，为了解决这对 矛盾，现有的行人检测系统设计了两个基本的模块：感兴趣区( r e g i o n so f i n t e r e s t ，r o i s ) 分割模块和目标识别模块。r o i s 分割的目的是避免穷尽搜索，以提高系统的速度，采 用的方法是从图像中提取可能包含行人的窗口区域作进一步验证。目标识别是对得到 的r o i s 进行验证，以判断其中是否包含行人，是行人检测系统的核心，它的性能决定 了整个系统可以达到的鲁棒性和精度 4 】。 1 1 1r o i s 分割 根据分割所用的信息，可将r o i s 分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像 特征和基于摄像机参数四种方法，各种方法的基本原理和优缺点见表1 - 1 。在实际系统 第一章绪论 中，各种方法通常结合在一起使用，彼此互补。 表卜1 感兴趣区域分割方法对比 t a b l e l - 1c o m p a r i s i o no f t h em e t h o d sf o rr o i ss e g m e n t a t i o n 原理优点 缺点 通过检测运动区域进行受行人姿态的影响较小检测不到静止行人 基于运动的方法 分割 通过测量目标到汽车的受行人姿态、颜色和光需要额外的测距设备， 基于距离的方法距离进行分割照的影响较小增加了系统的造价和复 杂性 通过分析图像上的一些可以对得到的图像数据很难定义出比较鲁棒且 基于图像特征的方法典型的行人特征进行分直接进行操作易于检测的特征 割 基于摄像机参数的方通过摄像机的几何关系可以只对感兴趣的区域需要对系统参数进行标 法 确定搜索区域 处理定，受车辆振动的影响 1 1 1 1 基于运动的方法 通过检测图像场景中运动像素区域的方法来得到感兴趣区域r o i s ，这就是所谓的 基于运动的方法。成功使用该方法的前题是，一定要先补偿车辆本身的运动，因为摄 像机是随车辆运动的。例如s t e i n 5 等提出了一种方法，先采用光流法捕捉运动的车 辆，然后补偿车辆的运动，再利用时间差分就可得到运动物体。基于运动的方法的优 点是不受行人姿态的影响，比较鲁棒，而他的不足体现在它只能检测处于运动状态的 行人。所以目前这种方法在车辆辅助安全驾驶系统中往往只能作为一个辅助的手段， 它主要应用在智能视频监控领域。 1 1 1 2 基于距离的方法 通过测量汽车到目标距离来获得感兴趣区域( r o i s ) 的方法被称这为基于距离的 方法。测距传感器主要有雷达和立体视觉。当摄像机与雷达结合时，一定要处理好各 个传感器之间的空间同步和时间同步问题。立体视觉的优势主要体现在立体视觉本身 就是图像，有利于后期的直接图像处理，因此当前大多数基于视觉的检测系统都采用 3 广东工业大学硕士学位论文 立体视觉来分割出r o i s 。基于距离的方法的缺点是需要额外的测量距离的设备，从而 增加了系统的复杂度和造价。优点是比较鲁棒，受行人外貌和光照的影响较小。 1 1 1 3 基于图像特征的方法 在被检测的图像中，通过检测和行人有关的图像特征来得到r o i s ，这种方法称这 为基于图像特征的方法。在可见光图像来中，常用的特征有纹理、竖直边缘和局部区 域的熵等。在红外图像来中，主要根据人体特别是人的脸部温度比周围环境温度较高 这一显著特征，通过检测分析这些“热点”( h o ts p o t ) 来获得r o i s 。基于图像特征的 方法的缺点是由于环境的复杂而且多变，很难定义出适用于每种场景的特征。优点是 直接使用了所采集的图像信息，不需要额外的其他传感器。对这种方法的有效性，有 赖于特征检测算法不能太复杂，整个系统的速度不能低于对所有窗口进行穷尽检索识 别的速度。当前采用这种方法进行有效分割的算法通常和后面的目标分析识别算法融 合在一起，从而形成了一个高效单步检测算法。 1 1 1 4 基于摄像机参数的方法 摄像机参数和摄像机的安装位置也是一个很值得考虑的因素。它对行人在检测图 像上出现的具体位置和每个位置上目标的大小提出了较多限制，巧妙利用这些限制可 以有效地缩小搜索空间。该方法的缺点是需要对摄像机的一些参数进行标定，而且受 车辆振动的影响。优点是仅需要处理有可能发生危险的区域 6 9 。 1 2 国内外研究现状 近几年来，世界各国汽车辅助安全驾驶技术的研究得到了广泛的重视，而且各个 国家都根据各自的实际情况，对此研究的目标和内容做了不同程度的侧重，而且取得 了不少有价值的研究成果。在我国，这方面起步较迟，研究成果也很有限。所以，研 究开发适用于我国实际需求的汽车辅助安全驾驶应用系统，是非常必要的，这将对我 国人民生命财产的安全必定贡献是巨大的，意义深远。 汽车避碰系统的基本功能是紧急情况下帮助驾驶员控制车辆。在车辆正常行驶的 情况下，汽车避碰系统不停地对车辆行驶的安全系数进行分析计算，如果判断为安全 状态，系统不采取任何动作，保证不妨碍驾驶员的正常驾驶操控；当系统做出危险判 断时，汽车避碰系统会首先自动切断油门，如果此时，驾驶员尚未采取相应的操作， 则系统会自动控制汽车减速，使汽车远离危险，一旦驾驶员采取了控制动作使车辆回 到正常的安全行驶状态，汽车避碰系统对车辆的控制将自动解除，回到正常行驶状态。 4 第一章绪论 下面就汽车避碰系统常用的几种不同探测方式进行介绍。 汽车行驶记录仪是用来记录汽车行驶过程中的一些参数的，不能很好地监测汽车 外部环境。常用的用来感知车辆外部环境的辅助方式有雷达、超声、视觉、红外、光 线等。实践证明车辆最有效、最重要的感知方式是视觉传感器。由于视觉传感器是通 过前方道路物体的反射光获得图像信息的，属于被动传感器，较主动传感器如激光雷 达、毫米波雷达、声纳等传感器能够以更快的速度获得更高、更精确的信息，所以目 前视觉方法得到了高度重视，国内外一般也是采用以视觉传感器为主来设计车辆感知 系统。相对于雷达、激光和超声波等信号，图像信号在表达目标信息的宽广性、符合 人的认知习惯以及完整性等方面均具有优势。 在国内外，图像技术在汽车上的应用还处于初始阶段，目前国内外视频图像技术 在汽车上的应用研究主要有如下几个方面：( 1 ) 汽车安全方面，如车内乘员探测装置， 汽车防盗设备等。( 2 ) 辅助驾驶系统组成包括：提醒装置( 如：红灯提醒，危险状态提 醒等) 和倒车雷达。倒车雷达可以使驾驶员观察倒车时车后的景象，避免倒车过程中 发生碰撞。总的来说，辅助安全驾驶系统可以使驾驶员了解车前后左右的状况，开阔 视野，有利于减少交通事故的发生。( 3 ) 当发生交通事故时，以以图像方式记录交通 事故发生的全过程，有利于公正合理地处理交通事故 2 】。 目前国内外出现了一些实用产品，主要应用在特种车辆的安全方面，应用在普通 汽车上的产业化产品还没有出现。 监测车辆的外部信息。这一课是所针对的对象甚为广泛，如路上行人，路上的障 碍物和其它车辆的运动情况、路旁的交通标志、道路的能见度等都会对驾驶安全带来 一定的影响。开展这一课题的研究目标是实时获取车外各种信息并提供给安全驾驶诊 断系统，使其能够实时地提供驾驶安全程度的判断，并在适当的时候采取紧急制动、 报警等控制措施。目前，主要针对以下几个方面展开研究： ( 1 ) 行人探测：通过红外线、激光以及通过机器视觉等传感器感知车辆前方的行 人，并在必要情况下向驾驶员发出警告以避免与邻近车辆的行人发生碰撞。 ( 2 ) 周围车辆的检测：利用各种传感器探测侧方、后方、前方车辆的信息，包括 它们的位置、速度、和当前车辆的距离等等。这一检测的主要目的是为了有效避免车 辆因安全车距不足导致的碰撞、追尾等恶性交通事故。 ( 3 ) 路况检测：主要用于监测路况信息例如雪、冰、坑槽等，并在危险情况下向 驾驶员提供报警信息。 广东工业大学硕士学位论文 ( 4 ) 增强视觉：人眼的作用能力是相当有限的，当出现暴风雪、暴风雨、大雾、 沙尘、光线不足等情况时，单凭人眼想清楚辨识前方路面的情况是不可能的。增强视 觉的研究目的即为解决以上问题，以便为处于恶劣环境中的驾驶员改善视线，保障行 车安全。常用的增强视觉的方法有两种，一种是采用毫米波雷达、c c d 等传感器进行 道路信息获取和融合，提取低照度、低能见度下交通环境的有用信息，同时为驾驶员 提供实时的图像显示；另一种则通过除霜和雨水、提高汽车前照灯的智能化等手段， 改善驾驶员的视觉环境，为其提供能见度极高的视野。 1 2 1 与行人相关的研究 二十世纪以前，人们只是研究监控背景下的行人识别问题。进入二十一世纪之后， 许多汽车制造商、研究机构和大学继开展了汽车安全辅助驾驶中的行人检测技术研究。 这个阶段的研究所普遍使用的传感器包括：红外摄像头、微波雷达、激光测距传感器、 光学摄像头等。下面，简要介绍几个国内外现有的行人检测系统。 二十世纪中后期，智能车辆和汽车安全辅助驾驶领域出现了对障碍物进行检测的 激光测距传感器的应用。激光传感器安装在车辆前方的正中央，具有1 8 0 度的视角， 能够扫描到所有相关的目标物体。 利用了行人的体温比周围环境温度高进行行人探测的红外摄像头是较常用的一种 行人检测传感器。这一传感器，且他们的热量发射相对于背景来说要高得多的特点。 基于这一特点，行人在红外图像中呈现更高的灰度值，并且与背景形成强烈的对比， 因此比较适合使用红外图像进行行人定位。 此外利用雷达技术也可以精确测量车辆周围一定范围内障碍物的距离信息，而且 不受光线、天气、恶劣环境的影响。利用人体的特殊反谢特性，微波雷达技术能可靠 地区分道路上的障碍物和行人。但是，雷达传感器也有其缺点，那就是无法获取关于 物体的形状等其它信息。 通过分析，可以发现，增加一些高精度的传感器可以提高行人检测系统的精确性， 但是要付出高昂的制造成本的代价。因此，使用较便宜的光学摄像头，想办法改进检 测的效果，是很有价值的。采用摄像头进行行人检测的方法有两个步骤，第一，利用 光学偶合器件( c c d ) 对车辆外部的信息进行采集，并对采集的图像信息进行相应的 预处理。第二，采用计算机视觉的有关算法从预处理后的图像中把行人提取出来，当 前常用的算法有：基于运动信息的方法；基于模板匹配的方法；基于统计分类的方法和 第一章绪论 基于人体配置模型的方法等。使用光学摄像头的体现在，可以获得更加丰富的行人的 纹理、颜色、形状等图像特征信息。此外，双目摄像头可帮我们获得距离信息。但是， 此方法容易受到恶劣天气、光照的影响。 为了获得更好的测量效果，充分发挥各种传感器的长处，更好地实现行人的 跟踪、测距等，有些研究机构采用了多传感器融合的方式。典型的代表项目 p r o t e c t o r 计：皂o ( 2 0 0 0 0 1 2 0 0 3 0 3 ) 和s a v e u 计戈u ( 2 0 0 2 0 3 2 0 0 5 0 5 ) 。p r o t e c t