多车道复杂环境下前方车辆检测算法
孔栋
黄江亮
孙亮
钟志伟
孙一帆
1.山东理工大学 交通与车辆工程学院,山东淄博,2550912.山东理工大学 交通与车辆工程学院,山东淄博,2550913.山东理工大学 交通与车辆工程学院,山东淄博,2550914.山东理工大学 交通与车辆工程学院,山东淄博,2550915.山东理工大学 交通与车辆工程学院,山东淄博,255091
摘要：为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法.基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像.利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理.然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设.最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设.实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标.
关键词：车辆检测改进阴影多特征局部二值模式纹理深度网络算法机器视觉
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61074140)国家自然科学基金(51508315)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 25-30,35 )
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