基于建議窗口和ADABOOST分類器的前方車輛檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人民生活水平的提高，人均汽車持有量急劇增加，交通事故發(fā)生率逐年上升，道路交通安全已成為全社會(huì)高度關(guān)注的問(wèn)題。因此輔助駕駛系統(tǒng)受到研究人員的廣泛關(guān)注，前方車輛檢測(cè)作為輔助駕駛系統(tǒng)的重要組成部分之一，能夠及時(shí)發(fā)出碰撞預(yù)警信號(hào)，提醒駕駛?cè)藛T潛在的危險(xiǎn)，減少交通事故的發(fā)生。
　　本文基于圖像處理技術(shù)，針對(duì)目前車輛檢測(cè)方法中魯棒性差、檢測(cè)速度慢、誤檢過(guò)多的問(wèn)題，提出一種基于Edge Boxes建議窗口和AdaBoost

2、分類器的前方車輛檢測(cè)方法。首先，利用Edge Boxes算法根據(jù)邊緣信息得到200個(gè)建議窗口。然后，利用相機(jī)標(biāo)定方法得到圖像中車輛窗口大小與實(shí)際縱向距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)車輛窗口大小與縱向距離關(guān)系對(duì)建議窗口進(jìn)行過(guò)濾，對(duì)過(guò)濾后的建議窗口進(jìn)行聚類和排序。最后，選取每一類中得分較高的一部分窗口輸入AdaBoost分類器中進(jìn)行車輛檢測(cè)。為了提高檢測(cè)精度，利用邊界緊縮方法對(duì)分類器檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行緊縮處理。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法對(duì)不同天氣情況