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资料名称:
基于视觉的路面车辆行为分析关键技术
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zzdxs
上传时间:
2025/1/9
资料类别:
教育考试
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基于视觉的路面车辆行为分析关键技术研究 2010 硕士论文 随着车辆保有量的增加，如何提高交通安全性已成为一个世界范围内广受关注的问题。通过先进的技术手段为汽车提供日益完善的辅助安全驾驶功能并加速汽车智能化进程，将是解决交通安全问题的根本途径之一。基于视觉的路面车辆行为分析具有实时性、智能性和可视性等特点，能够及时有效地检测异常交通事件，对于避免交通延误，保障人身安全，减少经济损失具有十分重要的意义。本文以此为研究内容，具有重要的理论意义和广阔的应用价值。 本文的研究内容和主要成果如下： （1）定义了手持监控设备和视觉辅助驾驶平台的驾驶环境状态图，以及事件检测规则。 （2）提出了一个基于视觉的路面车辆行为分析框架，该框架包括两部分：车辆跟踪和跟踪轨迹分析。通过实际驾驶环境中车辆运动信息到虚拟驾驶环境状态图中车辆轨迹的映射，将车辆的跟踪序列转换为状态转移序列，利用有限状态机（Finite State Machine, FSM）这一方法对其进行分析，进而检测出异常交通事件。该方法简单有效、鲁棒性较好而且无需训练，是本文的主要贡献所在。 （ 3 ）实现了基于 CamShift-FSM （ CamShift-Finite State Machine, CamShift-FSM）的车辆行为分析算法和基于 HOGC-FSM（Histogram of Oriented Gradient and Color-Finite State Machine, HOGC-FSM）的车辆行为分析算法；通过实验结果分析了这两种方法的优缺点。
