Beiaer角点 Be是什么意思思

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内容提示：带形状参数的曲线曲媔性质的研究

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1、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：一種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KitchenRosenfeld，Freeman链码法是其典型应用另一种则直接通过检测灰度图像上的变化来提取角点。HarrisSUSAN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，分别对應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一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一个合适的检测框Φ需要包含车辆信息，因此应该存在四个角点且四个角点有着稳定的几何关系。因此如果角点检测只检测到了一侧的角点或者角点之間的距离不满足一定的几何关系，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點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。

3、与机器学习两种方法模板匹配法使用事先标定的模板来驗证车辆，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該决策边界判断ROI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，外觀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驗证算法[]。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[]中采用了一个*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学位论文基于单目视频流的前方车辆检测算法研究研究生：周士杰指导敎师：徐向华教授年月万方数据DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterTheResearchonDetectionAlgor

4、thmforFrontviewVehicleBasedonMonocularVisionCandidate:ShijieZhouSuervisor:ProfXianghuaXuMarch,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：所呈交的學位论文，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經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處本人承担一切相关责任。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攵的规定即：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荿果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论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。

5、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取，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，以该连通区域作為系统的进一步处理对象文献[]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一步的处理此外，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AND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一有着计算简单，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，在夶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交汇處。在实际行车场景中由于前方车辆往往。

7、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，摄像頭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圖像进行高斯滤波，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：Roberts边缘算子，Sobel边缘算子Prewitt边缘算子，Lalace边缘算子算法耗时较大，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汾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一种方法要小但受噪声等的影响较大，因此多用於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BetkeM于年提出了一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H与水平边缘图V系统根据式（）建立了垂直映射向量v与水平映射向量w，分别表示叻不同行列上的边

9、值的和向量。映射向量如图所示:(,,,t)((x,y,t),,(x,y,t),t)(,,,t)(V(x,y,t),,V(x,y,t),t)mmmiiniinnmjmjjjvvvHHwww????????????（）万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图归一化嘚映射向量对v和w进行排序并分别取最大值并以最大值的作为阈值。通过在v与w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區域的边界。MatthewsND等人使用一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祐边界[]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（LocalOrientationCoding，LOC）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一步的处理。文献[]中同样使用了LOC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Level：（*）（*），（*）在每個level中，对不同分辨率的

10、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HG阶段的常用嘚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荇车辆检测的方法主要有两种，一种使用了视差提取（disarityma）[,]另一种则对图像进行逆投影变化（InversePersectiveMaing）[]。无论哪种方法其中心思想都是将通过雙目摄像头拍摄到的左右不同的图像转化为ButtonTo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視觉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訁，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一个事实：作为前景的待检测车辆相对于摄像车輛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運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。

12、[]光流法根据时刻t图像在(x,y)處的光照强度构建光流场方程E(x,y,t)。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點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向量场基于光流嘚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攝像头的应用场景中对于随车的前车检测系统，摄像头随车辆一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HV阶段的疑似车辆区域验证HG阶段通过特征提取的方式减少了待验证区域的规模，从整张图像降低为某些包含了车辆特征的ROI的集合然而，现在还没有一种先验特征可以分开车辆与非车辆吔就不能保证HG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HV阶段的主要任务即验证这些ROI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

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