基于单目视觉的道路车辆检测系统设计(英文)

摘要

为了减少车辆碰撞,设计了一个新的基于单目视觉的道路前方车辆检测系统.首先,建立一个基于DM642数字信号处理器的小型灵活硬件平台.然后,提出了一个2步车辆检测算法.第1步,采用车辆边缘和对称性融合算法,设定较低阈值检测出所有可能车辆,该步骤对车辆有接近100%的检测率(TP)和对非车辆有较高的误检率(FP),即能获得图像中所有可能车辆;第2步,采用多尺度多方向Gabor特征对车辆样本进行表征,并用概率神经网络对大量车辆和非车辆样本进行训练,从第1步获得的可能车辆中识别出正确的车辆.实验表明:所设计的系统在不同道路、天气和光照条件下都具有很高的检测率和较低的误检率.