基于机器视觉和级联分类器的车辆检测和预警方法

摘要

本发明提供一种基于机器视觉和级联分类器的车辆检测和预警方法，包括如下步骤：利用经过剪辑的市面上已知车型的汽车图片进行正负样本的级联分类器训练；通过大量实测数据建立识别框宽度与现实距离的数学模型；实时图像获取；图像预处理，框定感兴趣区域；对感兴趣区域进行目标识别；对识别结果进行数据分析，从而筛选和跟踪目标；对跟踪目标进行识别框移动平均滤波处理；计算识别目标的实际距离，通过帧差时间和实际距离差计算车辆的移动速度，以此获得可能发生碰撞的时间并显示预警信息。本发明的方法通过利用正负样本训练级联分类器、实时图像获取、图像预处理、目标识别、目标跟踪和筛选、目标预警等过程，有效提高了在现实环境中对移动目标的识别效率并增强了在复杂环境下对运动目标的检测和追踪能力。

主权项

基于机器视觉和级联分类器的车辆检测和预警方法，其特征在于：包括如下步骤：利用经过剪辑的市面上已知车型的汽车图片进行正负样本的级联分类器训练；通过大量实测数据建立识别框宽度与现实距离的数学模型；实时图像获取；图像预处理，框定感兴趣区域；对感兴趣区域进行目标识别；对识别结果进行数据分析，从而筛选和跟踪目标；对跟踪目标进行识别框移动平均滤波处理；计算识别目标的实际距离，通过帧差时间和实际距离差计算车辆的移动速度，以此获得可能发生碰撞的时间并显示预警信息。