道路行人特征視覺(jué)檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著人類社會(huì)的快速發(fā)展，車輛日益增多，道路交通事故頻頻發(fā)生，給人類社會(huì)造成了巨大的損失。因此，如何減少交通事故的發(fā)生和降低損失成為了全世界關(guān)注的熱點(diǎn)。智能輔助駕駛技術(shù)是減少交通事故的發(fā)生和降低交通事故損失的有效方法之一。行人檢測(cè)是其中的關(guān)鍵技術(shù)，它是利用傳感器技術(shù)、圖像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多種技術(shù)融合檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域中是否存在行人。
　　 論文對(duì)智能輔助駕駛系統(tǒng)中基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行研究。首先分析了運(yùn)動(dòng)模糊圖像的退化模型，研究了物

2、體運(yùn)動(dòng)模糊圖像成像原理，得到用于行人檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)模糊圖像成像方法，確定了造成運(yùn)動(dòng)圖像模糊的主要因素，然后對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像進(jìn)行處理，重點(diǎn)研究維納濾波方法，得到較好的圖像恢復(fù)效果。其次，研究了行人的輪廓特征，采用多種方法對(duì)行人圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得出基于Canny算子的邊緣檢測(cè)方法具有較好圖像邊緣檢測(cè)效果，用此邊緣檢測(cè)方法結(jié)合灰度形態(tài)學(xué)進(jìn)一步進(jìn)行圖像處理，試驗(yàn)結(jié)果顯示該方法能很好地消除行人輪廓的干擾因素。最后，詳細(xì)分析了支持向量機(jī)算法，并構(gòu)造了支