为降低车辆换道时碰撞事故发生的概率,分析和研究了侧后方车辆识别和跟踪算法。首先利用积分图的方法加速Haar-like特征计算,结合级联分类器实现后方车辆的检测。基于MeanShift理论,提出纹理特征和传统颜色特征相结合的方式进行车辆跟踪。利用智能交通仿真软件PreScan构建仿真模型,验证算法的有效性。结果表明,该算法具有较高的识别率,能达到实时性的要求,并且跟踪效果良好。 应作为换道时减少视觉盲区的重要装置。国内外学者进行了相关研究:Leanne等[2]提出使用全景式视觉传感器监测后方车辆;Michael等[3]使用激光传感器探测车辆尾部盲区;李军等[4]利用基于超声波传感器的“蝇眼”网络实现测距;李守晓等[5]采用毫米波雷达计算出换道时目标车辆信息。目前,相关研究需要大量的实车试验,这大大增加了辅助驾驶系统的开发周期和研究成本。因此,本文在PreScan仿真平台上开发和验证了侧后方车辆识别和跟踪算法。2侧后方车辆识别车辆识别流程如图1所示,侧后方车辆识别-数控滚圆机滚弧机张家港液压钢管滚圆机滚弧机折弯机它包括:样本训练模块,即提取正、负样本的特征,离线训练出车辆识别的分类器;多尺度识别模块,利用分类器对待识别图像进行处理,得到识别结果并标记本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanj
- [2019-08-06]传感器优化设计-液压电动滚圆机
- [2019-08-06]界面自组装-数控滚圆机滚弧机电
- [2019-08-06]澄清效果的影响-数控滚圆机滚弧
- [2019-08-05]刚度的解析公式-数控滚圆机滚弧
- [2019-08-05]制备及缓释性能-数控滚圆机滚弧
- [2019-08-05]组振动建模研究-数控滚圆机滚弧
- [2019-08-04]模型的风电功率预测-数控滚圆机
- [2019-08-04]最大准入容量计算-数控滚圆机滚
- [2019-08-03]传输电缆建模研究-数控滚圆机滚
- [2019-08-03]风电网损及运行-数控滚圆机滚弧