基于視覺的道路車輛檢測、跟蹤及行為研究

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基于視覺的道路車輛檢測、跟蹤及行為研究

介紹了基于視覺的車輛檢測、跟蹤及行為研究。

（1）分析了道路車輛檢測和跟蹤時(shí)使用毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和視覺傳感器的不同優(yōu)缺點(diǎn)。圖像和視頻信息可以提供豐富的道路信息。攝像機(jī)較雷達(dá)具有更加寬廣的視角，因此可以檢測和跟蹤多車道。視覺傳感器相比雷達(dá)等主動傳感器成本更低，而且目前已經(jīng)有應(yīng)用在車道線檢測上的基礎(chǔ)，因此系統(tǒng)集成性更好。基于視覺的車輛檢測缺點(diǎn)是對光照和天氣條件比較敏感。

（2）分別對單目視覺和立體視覺檢測車輛方法進(jìn)行了研究。車輛檢測方法可分為基于外觀和運(yùn)動狀態(tài)的兩類。一般來說，單目視覺大多使用的是基于外觀的車輛檢測方法。在車輛檢測初期，使用多種類的外觀特征來識別車輛。使用較多的外觀特征是相對于圖像中某個縱軸對稱的特征。近年來，基于外觀的車輛檢測使用的特征從簡單邊界、對稱圖像特征逐漸向魯棒性更好的車輛檢測特征集發(fā)展，其中定向梯度直方圖和哈爾特征集是車輛檢測常用的檢測特征集。

（3）使用立體攝像機(jī)的基于車輛運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行車輛檢測的方法，比基于外觀特征的車輛檢測方法更普遍。多部分研究都是將立體攝像機(jī)安裝在前擋風(fēng)玻璃上。道路圖像中的目標(biāo)點(diǎn)先從單目攝像頭圖像中提取出來，然后通過兩個攝像頭圖像的不一致性和立體攝像機(jī)獲得的深度圖像，定位出三維圖像。

（4）將車輛從獲取的道路圖像中檢測出來后，車輛跟蹤目的在于測量車輛的動力學(xué)和運(yùn)動學(xué)特性，并估計(jì)出車輛下一步位置。

（5）對基于視覺的車輛檢測、跟蹤及行為分析的未來發(fā)展方向進(jìn)行了討論。

Sayanan Siyaraman. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, No. 4, December 2013.

編譯：路順杰