1、检测车辆虽然基于立体特征的提取算法的检测速度较快，但立体图像需要多个摄像头协同或特殊的摄像设备才能使用。对检测系统而言，经济问题制约了基于立体特征的提取算法的使用。基于运动特征的提取算法基于这样个事实作为前景的待检测车辆相对于摄像车辆发生不同于作为背景的静止物体的运动。这种相对运动导致了车辆在图像的运动场中的不同的移动模式。因此，图像中的车辆区域包含运动特征，可以使用光流法提取运动的区域，并以此定位疑似车辆。像素点在视频流之间的位移向量成为光流，光流法根据时刻图像在，处的光照强度构建光流场方程。其光流向量场如图所示。对携带摄像头的车辆而言，静止不动的背景图像的光流向量方向应从图像中间终点指向图像边界，而作为前景的车辆区域的光流方向则存在着多种变化。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图光流。

2、时较大，但是其可以较好的去除系统中的噪声，在不同的环境下有着较好的适应性，通常用来提取图像全局的边缘特征。差分法通过计算垂直相邻图像像素的差值来得到梯度值。这种方法提取梯度的运算量较第种方法要小，但受噪声等的影响较大，因此多用于提取图像局部的边缘特征。边缘特征分为垂直边缘与水平边缘两类，两者的结合被广泛的应用于车辆区域边界的查找。于年提出了种利用边缘特征获取车辆精确位置的方法。通过垂直边缘图与水平边缘图，系统根据式建立了垂直映射向量与水平映射向量，分别表示了不同行列上的边缘值的和向量。映射向量如图所示万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图归化的映射向量对和进行排序并分别取最大值，并以最大值的作为阈值。通过在与中寻找大于阈值的元素的边界，并以该边界作为车辆的实际区域的。

3、点有着稳定的几何关系。因此如果角点检测只检测到了侧的角点，或者角点之间的距离不满足定的几何关系，则表示当前追踪窗口需要移动。根据检测到的角点的类型，系统决定了追踪窗口移动的方向。图根据角点特征的跟踪窗口校准万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文非先验特征的提取方法除了基于车辆视觉特征的提取以外，基于立体视觉特征的提取与基于运动特征的提取也是阶段的常用的区域提取方法。立体视觉通过双目摄像头来模拟人类的左右双眼，用以形成立体图像在二维空间中的投影。当前使用立体视觉信息来进行车辆检测的方法主要有两种，种使用了视差提取另种则对图像进行逆投影变化。无论哪种方法，其中心思想都是将通过双目摄像头拍摄到的左右不同的图像转化为图像，利用两张不同的图像之间的位差关系，找出疑似区域的位置。其过程如图所示。图立体视。

4、在特征提取阶段并不常用。但是其在车辆检测的其他环节有着极为重要的应用。边缘特征边缘特征是车辆检测中使用最为广泛的特征之。边缘检测的目的是捕捉亮度急剧变化的区域，而这些区域通常出现在图像梯度朝向不连续处或纹理变化处。在大多数情况下，运行在道路上的车辆与背景环境有着较大的差别，在图像的交界处存在着明显的边界。此外，对于前方车辆，摄像头输入的图像中的车辆区域中包含着大量的如车牌，后车窗等垂直或水平的结构，从而导致车辆区域内部的边缘特征往往形成群簇，许多研究通过对边缘特征的提取寻找可能含有车辆的可疑位置。边缘特征的提取主要有两种方法滤波法与差分法。滤波法以边缘算子模板对图像进行高斯滤波，通过对像素点的邻域像素之间的相互运算获取边缘矩阵。较为常用的算子有边缘算子，边缘算子，边缘算子，边缘算子。算法耗。

5、汇处。在实际行车场景中，由于前方车辆往往呈现近似的矩形，所以其四个角点也是车辆的重要特征。在现有研究中，多利用角点特征自身的位置关系提取车辆位置。角点的提取的主要方法可分为两种种基于图像的边缘轮廓提取，通过对轮廓中的方向变化求取角点。，链码法是其典型应用。另种则直接通过检测灰度图像上的变化来提取角点。，算法则是其中的典型。现有的文献中大部分通过模板使用角点特征来提取车辆区域。通过定义了四个车尾角点的模板，分别对应了车辆尾部的上下左右四个角点。使用模板对图像进行搜索，找到匹配的角点，根据角点的位置关系确定出现车辆的区域。角点特征也被应用于匹配算法与跟踪算法中，些研究在跟踪算法中使用了角点特征对追踪窗口进行校准。其校准过程如图所示。个合适的检测框中需要包含车辆信息，因此应该存在四个角点，且四个。

6、量场基于光流的方法不需事先选取目标物体的先验特征，待检测车辆与摄像设备之间的相对速度越高，则光流向量越强。因此，光流法检测多用于固定摄像头的应用场景中。对于随车的前车检测系统，摄像头随车辆起运动，拍摄的图像往往会出现许多噪声，而光流法抗干扰性较弱，这些噪声很容易产生误检。另外，光流法的时间复杂度较高，难以保证系统整体的实时性。阶段的疑似车辆区域验证阶段通过特征提取的方式减少了待验证区域的规模，从整张图像降低为些包含了车辆特征的的集合。然而，现在还没有种先验特征可以分开车辆与非车辆，也就不能保证阶段所提取的区域中没有误检。因此，为保证车辆检测系统的准确率，需要对其中是否包含车辆进行验证。阶段的主要任务即验证这些中是否含有车辆信息，保证了系统检测的准确性，车辆的验证算法主要可以分为模板匹配与机。

7、界。等人使用个三角滤波器对垂直边缘图像进行平滑处理，获取垂直剖面图，然后通过寻找边缘图像中的峰值来界定车辆的左右边界。水平边缘则多用于车辆底部信息的提取。文献中即提取水平边缘的坐标作为阴影检测的起始坐标。文献中则提出了梯度方向编码，的方法来提取边缘信息，使用二进制编码来表示在像素的邻域的定向灰度变化。边缘信息编码后，进行进步的处理。文献中同样使用了，同时结合阴影特征来进行车辆检测。如图所示，文献对待检测图像进行降采样操作，分为三个不同的。在每个中，对不同分辨率的图像提取边缘图像并检测峰值。图多层次图像的边缘提取边缘信息也多用于车辆检测的预处理阶段。许多研究通过边缘提取对图像进行分割，提取路面信息。文献中，利用边缘信息将待检测图像分为路面，天空等不同区域，并通过对路面区域中的水平边缘群簇的提。

8、文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要基于单目视觉的前方车辆检测系统的目标是准确而快速地检测前方车辆，从而为车辆驾驶系统提供辅助。随着机器视觉技术的不断进步，基于单目视觉的前方车辆检测在智能交通，自动驾驶等领域也得到了越来越广泛地应用。车辆特征提取及疑似区域验证是此类系统的两个主要问题。本文在分析和比较国内外各种相关研究的基础上，提出了相应的特征提取与验证算法。主要研究内容如下针对车辆特征提取时易发生漏检的问题，本文提出了种阴影直线扫描与图像过滤相结合的阴影特征提取算法。将车辆底部的阴影区域作为本阶段使用的先验特。

9、，获取车辆的位置信息。文献则搜万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文索边缘图像中近似矩形的连通区域，以该连通区域作为系统的进步处理对象。文献分离垂直边缘与水平边缘，分别对这两种不同的边缘特征使用长度，斜率等过滤器进行过滤，将通过过滤器的边缘组合起来进行进步的处理。此外，由于边缘特征自身的特性，其他特征提取算法经常应用边缘特征作为提取算法的辅助。对称性特征的提取往往需要提取边缘特征作为算法的前提。有的研究分别提取边缘特征与阴影特征，通过两者之间的操作，获取图像中车辆的具体位置。边缘特征是车辆的固有特征之，有着计算简单，存在广泛等优点。由于特征本身的特性可以较好地限定车辆的边界区域，在大多数的研究中，都提取了边缘特征进行各式各样的应用。角点特征角点特征是边缘特征的特例，是图像中不同梯度激烈变化的。

10、位论文基于单目视频流的前方车辆检测算法研究研究生周士杰指导教师徐向华教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交。

11、，本文算法通过多条在同阴影区域的影线的相互融合的方式来提取车底的阴影特征，并将其上方可能包含车辆的区域提取出来。由于影线自身的特性，本算法有着环境适应性较强，实时性较高，漏检率极低的优点。但是，其误检率较高，浪费了整体的处理时间。为确保系统的实时性，通过图像对影线提取算法的结果进行过滤，以便去除大部分误检。经实验验证，本算法可以极大地降低系统的漏检率。为提高在实际场景中算法的实时性与检测率，本文提出种基于投票机制的验证算法框架。在特征提取算法初步提取了场景中的车辆信息后，通过位置估计，阴影区域检测算法，对称性检测算法，历史信息等较为简单的算法对候选区域进行投票。然后，算法将根据投票结果，将候选区域进行分类处理。投票机制降低了验证算法所需处理的数据集规模，提高了系统的实时性。由于有多种算法共。

12、学习两种方法，模板匹配法使用事先标定的模板来验证车辆，而基于机器学习的方法则通过选择外观特征与训练算法，对车辆样本进行学习，获取区分车辆与非车辆样本的决策边界，通过该决策边界判断中是否含有车辆信息。基于模板匹配的验证基于模板匹配的验证算法使用预先定义好的模板来规定车辆的形状，部件，外观等等信息，然后通过比较待验证图像与模板图像之间的相关性来判断该图像是否为车辆。在早期的研究中，模板匹配是应用最为广泛的验证算法。模板匹配通常通过统计在模板区域中待检测图像的非零值像素点的个数来对该图像进行分类。文献中采用了个的边界模板，模板图像如图所示图车辆模板万方数据硕士学位论文题目基于单目视频流的前方车辆检测算法研究研究生周士杰专业计算机软件与理论指导教师徐向华教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士。

参考资料：

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[2]学党史颂党恩跟党走《热烈庆祝中国共产党成立100周年》PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

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[11]《爱心树》绘本故事（优） 编号18060（第39页，发表于2022-06-24）

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