基于假设验证和改进HOG特征的前车检测算法 被引量：18

1

作者 张楚金 王耀南 +2 位作者 卢笑 王珂娜 王国峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期165-171,共7页

为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提取满足特点的图像子区域,并将此区域作为假设车辆图像。在验证... 为提高前方车辆检测的实时性和准确率,提出了一种新型的分层HOG对称特征,并利用假设检验的方法对视频图像中的前方车辆进行检测。在假设阶段,利用前方车辆车底阴影的特点,提取满足特点的图像子区域,并将此区域作为假设车辆图像。在验证阶段,首先利用多层低维HOG特征来代替高维HOG特征,并对HOG特征进行对称化处理,得到分层HOG对称特征;然后将训练样本的分层HOG对称特征用于ELM(Extreme Learning Machine)分类器的训练;最后,用ELM分类器对假设车辆图像进行验证,得到检测结果。实验结果表明:该方法平均处理速度为25.5帧/s,验证准确率平均值达到了99.59%,比原始的HOG特征提高了4.01%。 展开更多

关键词 前车检测 阴影 HOG 对称性 ELM

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基于Android智能手机的前方车辆检测系统 被引量：1

2

作者 潘安 李必军 《软件导刊》 2016年第5期58-61,共4页

开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定... 开发基于Android智能手机的前方车辆检测系统。通过手机摄像头获取道路图像数据,利用JNI技术调用Android本地方法对图像数据进行处理并返回检测结果。为解决Android平台计算能力低、现有目标检测算法耗时久的问题,设计了一种车辆区域定位方法。首先利用车辆固有纹理特征对检测区域进行筛选,进一步利用聚类算法定位每一个车辆可能存在的区域。最后利用SVM分类器和HOG特征精确定位车辆外部轮廓,并剔除上一步中可能出现的错误聚类,最终实现手机平台上的前车实时检测。 展开更多

关键词 ANDROID平台 前车检测 JNI技术 辅助安全

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一种基于类Haar特征和AdaBoost算法的前车检测方法 被引量：6

3

作者 余小角 郭景 +1 位作者 徐凯 王娜 《微型机与应用》 2017年第13期22-25,共4页

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器... 针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为90.86%、91.15%,可以快速、有效地进行前车检测。 展开更多

关键词 前车检测 类HAAR特征 积分图 ADABOOST算法

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基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测 被引量：6

4

作者 王战古 高松 +3 位作者 邵金菊 谭德荣 孙亮 于杰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期554-560,574,共8页

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目... 本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。 展开更多

关键词 前方车辆检测 深度置信网络 多源信息 毫米波雷达 机器视觉

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前方车辆检测的特征融合算法研究与实现 被引量：4

5

作者 刘冬军 徐美华 +1 位作者 龚露鸣 夏臣君 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期893-904,共12页

为了解决前方车辆检测的鲁棒性和实时性问题,提出了一种基于车辆形态特征和类HAAR特征融合的前方车辆检测优化算法.为了克服车底阴影提取易受外部环境因素影响的缺陷,采用猴王遗传算法(monkey king genetic algorithm,MKGA)进行阈值分割... 为了解决前方车辆检测的鲁棒性和实时性问题,提出了一种基于车辆形态特征和类HAAR特征融合的前方车辆检测优化算法.为了克服车底阴影提取易受外部环境因素影响的缺陷,采用猴王遗传算法(monkey king genetic algorithm,MKGA)进行阈值分割,提取车底阴影部分;然后通过车辆形态特征一次筛选得到感兴趣区域,并对感兴趣区域的类HAAR特征进行提取和降维,输入支持向量机(support vector machine,SVM)训练好的汽车分类器进行二次筛选.随机抽取视频的300帧进行算法验证,实验结果表明:算法在复杂环境下能够实现车辆检测,并且相比于单一特征的检测方法,准确率由80%提高至90%;利用类HAAR特征积分图和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维能够有效地提高检测速度.算法满足驾驶辅助系统准确性和实时性的要求. 展开更多

关键词 交通工程 前方车辆检测 猴王遗传算法 形态特征 类HAAR特征 主成分分析

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ADAS碰撞和车道偏离检测系统设计与实现

6

作者 王芳 解晓琴 王江东 《智能物联技术》 2024年第2期97-100,共4页

为满足交通运输领域对高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)前车碰撞和车道偏离预警性能的检测和质量评价,解决手动测试中不准确、效率低的问题,设计一种能应用于实车测试的高精度动态检测系统。综合运用高精度... 为满足交通运输领域对高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)前车碰撞和车道偏离预警性能的检测和质量评价,解决手动测试中不准确、效率低的问题,设计一种能应用于实车测试的高精度动态检测系统。综合运用高精度定位技术和组合导航技术提高系统的测量精度和可靠性,使用自动化检测软件实现人机交互、测量数据分析及运动轨迹直观显示。实验结果表明,系统工作状态稳定,测量精度高,可准确评价ADAS系统碰撞和车道偏离预警性能。 展开更多

关键词 高级驾驶辅助系统(ADAS) 前车碰撞预警 车道偏离预警 检测系统

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利用特征提取方法检测前方车辆 被引量：1

7

作者 金敏 郭淑清 《机电工程技术》 2022年第10期108-110,共3页

近年来,城市交通拥堵现象频现,交通事故频发,造成的人身伤亡、财产损失给社会生产带来严重的负面影响。因此,汽车主动安全技术的研究越来越受到关注。其中前方车辆检测技术能够根据装载在车上的传感器对车辆周围环境进行实时监测,避免... 近年来,城市交通拥堵现象频现,交通事故频发,造成的人身伤亡、财产损失给社会生产带来严重的负面影响。因此,汽车主动安全技术的研究越来越受到关注。其中前方车辆检测技术能够根据装载在车上的传感器对车辆周围环境进行实时监测,避免因碰撞产生的交通事故,保障驾驶员安全。同时,对实现车辆自动驾驶,完善智慧交通建设,促进智慧城市发展有着重要的意义。首先结合各种传感器的特点,阐述选择视觉传感器进行车辆检测的原因,然后介绍视觉传感器特征提取方法检测前方车辆的方法,最后使用基于聚合通道特征(Aggregate Channel Features,ACF)提取的方法对前方车辆检测进行仿真验证。仿真结果表明,基于ACF特征提取的前方车辆检测技术提高了检测准确率,具有理论研究意义和工程应用价值。 展开更多

关键词 前方车辆检测 视觉传感器 特征提取

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基于多尺度融合和注意力的前方车辆检测方法

8

作者 徐玎 《计算机与数字工程》 2023年第11期2573-2579,共7页

论文提出了一种基于多尺度特征融合和通道注意力机制的神经网络方法,用于精确地检测前方车辆。该文提出的MSCA-Y模型是在YOLOv4的基础上结合了两个关键的见解:1)提出了一个高效的多尺度特征融合网络。在充分利用主干网络的特征表示能力... 论文提出了一种基于多尺度特征融合和通道注意力机制的神经网络方法,用于精确地检测前方车辆。该文提出的MSCA-Y模型是在YOLOv4的基础上结合了两个关键的见解:1)提出了一个高效的多尺度特征融合网络。在充分利用主干网络的特征表示能力的基础上,有效融合多尺度特征图的空间信息,以增强检测微型车辆的性能;2)引入了通道注意力机制。通过加强对车辆各种姿态上关键部位的特征关注度,以进一步在复杂检测任务中获得更好的检测性能。为了证明方法的有效性,论文在KITTI数据集上评估模型。实验表明,该方法在KITTI数据集的基准上取得了较高的mAP(在困难子集中达到了87.12%)。 展开更多

关键词 前方车辆检测 多尺度融合 通道注意力 卷积神经网络

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改进GM(1,1)模型的前车检测与跟踪研究 被引量：1

9

作者 杨炜 魏朗 +1 位作者 刘永涛 刘凯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4278-4282,共5页

提出了一种改进灰色预测模型GM(1,1)的前方车辆检测与跟踪方法,利用Hough变换识别两侧车道标识线,缩小前方车辆检测与跟踪区域,完成对前方车辆的检测之后,通过改进GM(1,1)模型的持续更新,搜索其运动规律,并对前方车辆的运动轨迹进行预测... 提出了一种改进灰色预测模型GM(1,1)的前方车辆检测与跟踪方法,利用Hough变换识别两侧车道标识线,缩小前方车辆检测与跟踪区域,完成对前方车辆的检测之后,通过改进GM(1,1)模型的持续更新,搜索其运动规律,并对前方车辆的运动轨迹进行预测,根据预测结果实现对前方车辆的跟踪。实验结果表明,该方法不需要对随机噪声序列和目标运动规律进行假设,克服了随机噪声和分离合并的影响,具有较好的实时性和鲁棒性,适合于范围较小的前方车辆检测与跟踪。 展开更多

关键词 前方车辆 HOUGH变换 改进GM(1 1)模型 检测 跟踪

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基于改进灰色模型的前车检测与跟踪算法

10

作者 陈戈珩 潘晓旭 +1 位作者 杨林 胡明辉 《长春工业大学学报》 CAS 2017年第1期38-42,共5页

基于改进GM(1,1)模型,依据车底阴影特征自适应确定目标假设区域,利用边缘对称性和纹理特征两层约束验证车辆区域,排除虚假目标。应用改进的GM(1,1)预测下一帧目标位置,结果表明,可以实现前方车辆的检测与跟踪。

关键词 前车检测 前车跟踪 GM(1 1)

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双前轴转向汽车轴间侧滑模型及检测策略 被引量：2

11

作者 徐观 苏建 +3 位作者 王兴宇 单红梅 张慧云 苏丽俐 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1082-1085,共4页

针对无法检测双前轴转向汽车轴间侧滑的问题,建立了前后转向轴轴间侧滑的模型。根据该模型得出前后转向轴的轴间侧滑量方向相反且轴间侧滑量之比等于轴距之比的结论。分析了测量轮间侧滑与轴间侧滑时滑板反向移动的矛盾,提出了采用摇臂... 针对无法检测双前轴转向汽车轴间侧滑的问题,建立了前后转向轴轴间侧滑的模型。根据该模型得出前后转向轴的轴间侧滑量方向相反且轴间侧滑量之比等于轴距之比的结论。分析了测量轮间侧滑与轴间侧滑时滑板反向移动的矛盾,提出了采用摇臂轴平移机构与等摇臂杠杆机构相结合,并分离布置传感器的检测策略。试验结果表明:根据侧滑模型进行系统精度反向验证的相对误差为2%,该检测策略实现了对双前轴转向汽车轮间及轴间侧滑量的一体化快速检测。 展开更多

关键词 汽车检测 双前轴转向汽车 轴间侧滑 检测策略

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