一种基于单目视觉的前方车辆检测方法

摘要

本发明提出一种基于单目视觉的前方车辆检测方法，属于车辆辅助驾驶领域。所述方法是融合车辆形态特征与HAAR特征，改善单独使用车辆形态特征漏检率高和单独使用HAAR特征处理时间长的缺点；根据公路车辆在正常光照条件下存在阴影这一特点提取可能为车辆的感兴趣区域，然后提取感兴趣区域的HAAR特征，结合Adaboost训练出来的车辆分类器筛选感兴趣区域，最后根据对称性能量函数和信息熵函数对目标进行验证。本发明方法通过对道路图像中存在的车辆进行标记醒目，提示驾驶员注意前方车辆与本车之间的距离，实现安全驾驶的目的。

主权项

一种基于单目视觉的前方车辆检测方法，其特征在于，包括如下几个步骤：(a)图像采集：通过在车辆上固定安装CMOS摄像头获取车辆前方道路场景；(b)预处理：对采集的图像进行裁剪、灰度化、去除噪声以及二值化操作；(c)形态学处理：对预处理后的图像进行腐蚀、膨胀以及填充孤立空洞操作；(d)感兴趣区域，即Regions of Interest，ROI提取：根据车辆底部存在阴影特征这一特性，对可能是车辆区域的部分进行分离；(e)提取HAAR特征：对ROI进行归一化到相同大小，然后提取ROI相应的HAAR特征并保存；(f)目标识别：通过HAAR特征结合Adaboost级联一个强分类器对ROI进行分类，对车辆进行识别；(g)目标验证：对识别出来的ROI进行对称性验证和信息熵验证，提高车辆检测算法的准确率。