基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述
一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法
一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法基于视觉的车道线检测与跟踪算法是自动驾驶等领域中的一个重要研究方向。
车道线检测与跟踪算法的主要目标是从车辆摄像头或传感器获取的图像中提取出车道线的位置信息，并能够实时跟踪车道线的变化以保持车辆的行驶安全。
以下是一个基于视觉的车道线检测与跟踪算法的详细介绍。
首先，车道线检测与跟踪算法通常使用图像处理技术和计算机视觉算法来处理从摄像头或传感器获取的图像。
首先，图像会被转换为灰度图像，并进行预处理操作，例如直方图均衡化、高斯模糊等，以提高车道线的边缘检测效果。
接下来，边缘检测算法会被应用于图像上，以便找到可能是车道线的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
这些算法通过检测图像中的灰度梯度变化来找到边缘。
找到边缘后，可以采用霍夫变换或其他方法来将边缘连接成直线段。
然后，通过拟合直线模型到检测到的边缘上，可以得到车道线的参数，例如斜率和截距。
这些参数可以用来计算车道线的位置和方向。
在这一步骤中，常用的拟合算法包括最小二乘法、鲁棒拟合等。
接下来，为了实现车道线的跟踪，必须在连续帧之间建立关联。
可以使用滤波算法（如卡尔曼滤波）或递归算法（如扩展卡尔曼滤波）来对车道线进行预测和融合，以提高跟踪的精确性和稳定性。
最后，为了确保车辆能够跟随车道线正确行驶，可以使用控制算法来对车辆的转向和加速进行调整。
这些算法可以基于车道线的位置和方向来计算车辆的操控命令，以使车辆保持在正确的道路中心线上。
除了基本的车道线检测和跟踪算法，还可以采用一些改进和优化的方法来提高算法的性能。
例如，可以使用机器学习算法来改善车道线的检测和跟踪精度，可以使用深度学习算法来进行车道线的语义分割和识别，以及可以使用复杂的模型来处理复杂的驾驶场景，例如交叉口、环岛等。
总之，基于视觉的车道线检测与跟踪算法是自动驾驶等领域中的一个重要研究方向。
通过使用图像处理技术和计算机视觉算法，可以从车辆的摄像头或传感器获取的图像中提取出车道线的位置信息，并进行实时跟踪，以保持车辆行驶的安全和稳定。
基于单目相机的3d车道线检测方法分类
一、概述随着智能驾驶技术的不断发展，车道线检测作为自动驾驶系统中的重要一环，扮演着至关重要的角色。
在目前的车道线检测技术中，基于单目相机的方法因其简单、成本低廉，受到了广泛关注。
本文将从基于单目相机的3D车道线检测方法分类展开讨论，以期为相关领域的研究提供一定的参考和指导。
二、基于单目相机的3D车道线检测方法简介1. 传统方法：传统方法主要通过单目相机获取的图像来识别车道线的位置和形状，常用的算法包括霍夫变换、Canny边缘检测等。
由于传统方法对光照、路面情况等因素较为敏感，因此其检测结果的鲁棒性较弱，无法适应多样化的实际道路情况。
2. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的飞速发展，研究者们开始探索利用深度学习方法进行车道线检测。
基于单目相机的3D车道线检测方法通过卷积神经网络等深度学习技术，可以更好地处理复杂的道路场景，提高检测的准确性和鲁棒性。
3. 结合传统方法和深度学习方法：有学者尝试将传统方法和深度学习方法相结合，充分发挥各自的优势，提高车道线检测的精度和鲁棒性，例如结合卷积神经网络和霍夫变换，从而在不同场景下都能够取得令人满意的检测效果。
三、基于单目相机的3D车道线检测方法分类1. 基于几何特征的检测方法基于单目相机的3D车道线检测方法中，基于几何特征的检测方法是最为常见的一种。
该方法通过识别图像中的直线、曲线等几何特征，进而推断出车道线的位置和形状。
这种方法简单直观，但容易受到噪声、光照等因素的影响，因此在复杂场景下表现不佳。
2. 基于语义分割的检测方法随着深度学习技术的应用，基于语义分割的3D车道线检测方法受到了越来越多的关注。
该方法通过训练卷积神经网络，可以实现对图像中不同类别像素的分割，进而准确定位车道线。
相比于基于几何特征的方法，基于语义分割的方法能够更好地适应光照变化、路面情况等复杂因素，具有较高的鲁棒性和准确性。
3. 基于深度信息的检测方法基于深度信息的3D车道线检测方法则是在相机拍摄的图像基础上，结合深度传感器获取的深度信息，从而更加准确地还原道路情况。
一种基于单目视觉的车道偏离检测与预警方法
法 ［］ 哈 尔 滨 工程 大 学 学 报 ， ０ ８ ９ １ ） １８ — ０ ２ Ｊ． ２ ０ ， （０ ：０ ８ １９ ． ２
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机械制造 ５ ０卷 第 ５３期 ７
增 强 的 方 法 得 到 梯 度 图 像 ， 用 Ｓ ＡＮ 算 子 对 该 梯 度 利 ＵＳ
由 于车 道 偏离 引 发 交通 事 故 的 比重 不 断增 加 ， 车 道 偏 移 预 警 系 统 作 为 车 辆 安 全 辅 助 驾 驶 系 统 的 重 要 组 成 部 分 已 经 成 为 了 当 前 的 研 究 前 沿 和 热 点 ［２， 主 要 １ ］其 －
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单目视觉的智能电动小车车道线识别与跟踪
单目视觉的智能电动小车车道线识别与跟踪无人驾驶电动汽车集机械技术、电子技术、自动控制技术、人工智能技术、机器视觉技术、新能源技术、新驱动技术等众多高新技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志。
自主定位导航和智能行驶控制技术是无人驾驶技术的核心技术,复杂的多变的外界环境使得其成为了无人驾驶技术的重点和难点。
本文以园区行驶环境为研究背景,面向低速、低成本、实时可靠的无人驾驶技术,对智能电动小车的运动控制系统软硬件,多传感器数据融合的避障技术以及小车的单目视觉的车道线检测等相关技术进行了研究。
文中以车道线图像检测和识别算法为主要内容,其中包括图像的预处理、IPM视图的转换、滤波降噪、霍夫直线的检测、RANSAC和贝塞尔算法的样条曲线拟合、拟合曲线后的扩展等内容。
通过提取的车道线确定智能电动小车与车道线的相对位置,对车道发生偏离时发生预警,从而实现对车道线的跟踪。
将这些提取的信息与环境感知模块的其它传感器进行数据的融合旨在完成智能电动小车的自主导航。
最后对车道线检测算法进行了验证,实测结果表明本文所改进的车道线检测算法比较准确稳定,对于车辆的遮挡、树木的阴影、不清晰的车道线、明显弯曲的车道线等典型不同道路环境情况能够准确检测出车道线,为智能电动小车在园区环境下自主行驶提供了可行性。
基于视觉的车道线检测技术综述
基于视觉的车道线检测技术综述孙鹏飞宋聚宝张婷周玉祥北京新能源汽车技术创新中心有限公司北京市100176摘要：车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。
本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。
车道线检测通常采用三个步骤进行处理，首先图像预处理得到感兴趣区域，然后预测车道线标记高频出现的区域，最后在该区域进行车道模型拟合。
在这项工作中，我们对每个步骤的实现方法进行了详细分析，并展望了车道线检测技术的发展。
得益于深度学习技术的进步，车道线检测技术取得了长足的发展，但同时带来了大规模数据集的需求和网络模型的不可解释性，未来的车道线检测技术挑战与机遇并存。
关键词：车道线检测；计算机视觉；深度学习；目标检测分割1 前言完全自动驾驶是计算机视觉和机器人学 研究的主要焦点，其第一个关键步骤是通过 各种传感器全面识别和理解车辆周围的环境。
车道线检测能够使车辆正确地定位在车道内，遵守车道规定的交通规则，并辅助随后的车 道偏离或轨迹规划决策111。
因此，实时执行精 确车道线检测是实现完全自动驾驶的关键推 动因素。
基于视觉的成像在车道线检测任务 中起主导作用，其原因有二：首先，车道线 的设计使人类驾驶员能够在所有驾驶条件下 观察到它们，使用视觉作为计算等效系统获 得相同的视觉提示非常有意义'其次，视觉 是目前自动驾驶中价格最低、鲁棒性较好的 模态，视觉模态可以用于环境理解的所有相 关阶段[31。
因此，我们将主要讨论基于视觉的 车道线检测技术。
基于视觉的车道线检测技术已经广泛应 用在辅助驾驶系统，通过提前预警的方式提 醒人类驾驶员即将到来的危险|41。
但是其在车 道属性上使用许多假设，例如路面平坦、天 气晴朗、能见度变化平稳等[51。
由于上述假设，现有的车道线检测技术的鲁棒性低，容易受到以下影响：车道线的复杂性、受污损程度以及磨损程度；道路上来往车辆对于车道线的遮挡程度；沿途建筑物、树木、高架桥、过街天桥等道路阴影的影响：夜晚光照的变化*车辆光照条件的突然变化等|2’61。
基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研究
基于视觉的车道标志线检测和跟踪方法研
究
ﻭﻭ全部：ﻭ
第1单位：ﻭﻭ航空航天大学
摘要：
本文针对车载摄像机拍摄的图像，为了得到较理想的车道的标识边缘,提出了1种车道标志线检测和跟踪方法,即首先使用反对称双正交小波实现图像边缘检测,完成车道线边界的识别。
在边缘图像中，利用Hoｕgｈ变换对噪声不敏感,能较好的响应直线的特点提取车道线参数，采用具有预测功能Kalman算法完成对序列图像车道线参数的持续跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的抗干扰性和较好的鲁棒性。
ﻭ
计算机视觉，图像处理，车道标志线,边缘检测，小波分
2０析，Hough变换,Kalman跟踪（浏览全文）ﻭﻭ发表日期：ﻭﻭ08年02月１5日
ﻭ同行评议：ﻭ
1)题目点名小波及Kaｌｍan可能更贴切些，目前题目偏大；2)英文摘要不准确的说法较多，建议重写；3）国际上车道
检测及跟踪有许多有价值的，请适当增加!4）对小波、Kａlma ｎ滤波等预备知识的介绍应更简洁些，重点介绍自己的工作及成果；5)给出的结果的理论值是如何得到的，需要说明！采用的算法和现有其他算法相比优点在什么地方，如有可能，请结合结果作对比!
综合评价:ﻭﻭ注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。
ﻭﻭ。
一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｌ ｎ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ； ａ ａ ｔ ｅ ｒ ｎ ｏ ｙ ｒｓ ａｅ ｅ ｅ ｔ ｄ ｐ ｉ ａ ｄ ｍ Ｈｏ ｇ ｏ ｖ ｕｈ ｔａ ｓｏ ｍａ ｉ ｎ ｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ；Ｔａ ｕ ｓ ａ ｃ ；ｍｕ ｔ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ；ｐ ｒｉ ｌ ｌ ｒ ｏ ｂ ｒｈ ｅ ｌｉ ｅ ｏ ｕ ｉ － ｏ ａ ｔ ｅｆ ｔ ｃ ｉｅ
２０９ ０ ０ ２，Ｃ ｉａ） ｈｎ
车道线区域检测法的核心思想是将 图像 中的所 有像素点标记为车道线点和非车道线点两类． 以 可 作为分类依据的称为特征量． 文献Ｅ３ ２ 是采用了 Ｈ Ｖ Ｓ
色 彩 空 问特 征 进 行 车 道 线 的识 别 的 ； 由于 车道 线 区
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｏ ｅ ｌｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ｎ ｖ ｌ ａ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｔａ ｋ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｏ ｕ ｏ ｔ ｒ ｖ ｙ ｔ ｍ ． ｅ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｒ ｃ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｈ ｆ ｒ ａ ｔ ｍａ ｉ ｄ ｉｅ ｓ ｓ ｅ Ｔｈ ｌｏ ｉ ｃ ｈ ｕ ｉ ｚ ｓ ｔ ｅ ｇ ｎ ｒ ｌ ｅ ｕ ｖ ｎ ａ ａ ｔ ｒｍｏ ｅ ， ｉｈ ｃ ｎ ｔｌ ｅ ｈ ｅ ｅ ａ ｉ ｄ ｃ ｒ ｅ ｌ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｄ ｌ ｗｈ ｃ ａ ｉ ｚ ａ ｄ ｓ ｒｂ ０ ｌ ｓｒ ｉ ｈ ｎ ｕ ｖ ｄ ｌｎ ｓ Ｔｈ ｓ ｒ ｍｉ ｅ ｔ ｅ ｃ ｉｅ ｂ ｔ ｔ ａｇ ｔａ ｄ ｃ ｒ ｅ ａ ｅ ． ｅ ｍｏ ｔ ｐ ｏ ｎ ｎ ｌ ｃ ｎ ｒｂ ｔ ｎ ｏ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｉ ｓ ｉ ｈ ｔ ｂ ｔ ｈ ｏ ｔｉｕｉ ｆｔ ｅｅ ｔ ｌｏ ｉ ｏ ｈ ｏ ｈ ｌ ｎ ｔａ ： ｏｌ ｔｅ ｅ １
基于单目视觉的道路检测算法的分析
差ｔＪｏ（ｘ，ｙ），在各个ｏ（０≤ｏ≤２Ⅱ）对应的０９【ｘ，ｙＪ中，方差为最小的一个窗口内灰度值变化最缓慢的，意味着其中边缘的可能性最小，那么就取该窗口的均值作为点（ｘ’ｙ）的新的灰度值，可取９个窗１：３，其中１个正方形，４个五角形及４个六角形窗口。
计算９个窗口内的像素平均值和方差，取方差最小值的那个窗口的平均值作为当前的新灰度值。
噪声滤波是必要的，特别是由于汽车抖动引起的边缘毛刺，以及汽车刹车对车道标识线的损伤和孤立的噪声点，这些噪声都会对以后的分道线的检测造成不小的麻烦。
由于图像中噪声和信号往往交织在一起，如果平滑不恰当会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变得模糊不清，从而使图像质量下降。
所以需要找到既能平滑图像中的噪声，又尽量保持图像细节的合理算法。
同时，在车辆视觉导航系统中，算法的处理速度也是一个比较重要的问题。
通过在计算机（ＣＰＵ为赛扬２．４Ｇ，内存２５６Ｍ，操作系统为ＷｉｎｄｏｗｓＸＰ，软件开发工具为Ｖｉｓｕａｌｃ＋＋６．Ｏ）上对像素大小３２０×２４０的图像进行仿真，在同等条件下，邻域平均滤波算法的平均耗时为３０ｍｓ左右，用快速中值滤波算法的平均耗时为８０ｍｓ左右，数学形态滤波平均耗时为１９４ｍｓ而边缘保持算法的平均耗时为２８０ｍｓ左右。
考虑到智能车辆的实时性要求，本文仅对邻域平均滤波算法和快速中值滤波算法进行实验效果对比，如图２．１所示：（ａ）经灰度化处理后的图像（ｂ）加入随机噪声图像（ｃ）对（ａ）图进行平均滤波后的图像（ｄ）对（ｂ）图进行平均滤波后的图像（ｅ）对（ａ）图进行中值滤波后的图像（ｆ）对（ｂ）图进行中值滤波后的图像图２．１邻域平均滤波和中值滤波实验效果对比图由实验看出，在有一定的噪声影响的前提下，中值滤波可以达到良好的去噪效果。
因此，快速中值滤波算法较为适合本系统。
§２．２．２阈值分割对图像进行二值化处理的关键是阈值的合理选取。
阈值设置过小易产生噪声；闽值设置过大会降低分辨率，使非噪声信号被视为噪声而滤掉。
基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术
基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域的应用越来越广泛，其中基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术在交通管理、公安监控等方面发挥了重要的作用。
一、技术原理计算机视觉技术是指通过计算机对图像、视频进行处理与分析，从而实现对图像、视频中的物体识别、跟踪以及目标检测等任务。
而基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术则是通过对视频中的车辆进行特征提取、车辆识别和跟踪，最终得到车辆的位置、速度等信息。
车辆识别跟踪技术主要包括以下步骤：1. 图像采集：通过摄像机、监控设备等采集视频图像。
2. 车辆检测：利用目标检测算法，对视频中的车辆目标进行检测、定位。
3. 特征提取：对检测到的车辆目标进行特征提取，如车辆颜色、型号、车牌号码等。
4. 车辆识别：将提取到的车辆特征与预先建立的车辆数据库进行匹配，从而实现对车辆的识别。
5. 车辆跟踪：利用目标跟踪算法，对车辆目标进行连续跟踪、定位，并实时更新车辆信息。
二、应用场景1. 交通管理基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于城市交通管理。
通过对城市主干道和交叉口等区域安装摄像机设备，实时监测车辆的流动情况，并根据车辆的信息进行智能调度、限行、安全预警等措施，提高城市交通的效率和安全性。
2. 公安监控基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于公安监控领域，通过对路面行驶车辆进行实时监测和记录，从而实现对涉案车辆的追踪、抓捕和犯罪侦查等工作，提高公安执法水平和效率，维护社会治安稳定。
3. 物流管理基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以用于物流领域。
通过对车辆的识别和跟踪，实时监测货物的交接和物流运输，从而提高物流运输的效率和安全性，降低物流成本。
4. 智能停车基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术可以应用于智能停车场。
通过对车辆的识别和跟踪，实现车辆进出自动识别及指引，提高停车场的管理效率和用户体验。
三、技术优势1. 高度自动化：基于计算机视觉的车辆识别跟踪技术是一种高度自动化的技术，可以不需要人工干预，实现车辆的自动识别和跟踪。
基于计算机视觉技术的车辆识别及跟踪
基于计算机视觉技术的车辆识别及跟踪随着城市化进程的不断推进，车辆在城市交通中的数量也逐渐增多。
针对交通安全问题，跨越式的技术创新已成为发展的必然趋势。
而基于计算机视觉技术的车辆识别及跟踪，正是一种有效的解决方案。
一、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术是用人工智能和数字图像处理方法研究和处理图像的科学。
它主要包括图像获取、图像处理、分析和理解。
其中，图像处理是计算机视觉技术的核心，也是车辆识别及跟踪的基础。
二、车辆识别技术的研究背景在城市交通中，车辆的识别一直是交通管理和安全管理的一个难点。
以往，主要是通过警务人员手动记录车辆的信息实现车辆管理。
但是这种方式存在人工智能低、效率慢、易出错等诸多问题。
为了提高识别效率，降低人为出错，车辆识别技术应运而生。
三、车辆识别技术的基本原理车辆识别技术的基本原理是将车辆图像信息转换为数字信号，并对数字信号进行处理和计算。
在此过程中，主要涉及到车辆图像的特征提取及分类。
四、计算机视觉技术在车辆跟踪中的应用计算机视觉技术的跟踪算法主要包括背景减法法、帧差法、相机运动法、基于目标模型法等。
其中，背景减法法最常用，也是最基本的一种算法。
背景减法算法是把场景中的背景图像和前景图像通过相减的方式获取前景物体。
在实际应用中，背景减法算法可以通过改善前景图像的细节、光照、纹理等方面的特点，从而提高算法的识别精度和稳定性。
五、车辆识别技术实现的难点和问题车辆识别技术的实现过程中，会遇到许多难点和问题。
其中最主要的就是车辆的角度、灰度、分辨率等方面的变化。
这些变化会导致基于计算机视觉技术的算法的识别精度下降。
解决这些问题，需要加强算法的建模和改进算法的特征提取等方面的工作。
六、结论随着城市化进程的加速推进，交通管理和安全管理愈发重要。
基于计算机视觉技术的车辆识别及跟踪，为交通管理和安全管理提供了一个有效的解决方案。
不过，难点和问题的存在也预示着该技术的发展道路仍然漫长。
为了解决现实问题并提高技术的应用价值，需要更多的探索和研究。
基于单目视觉的车辆检测与跟踪研究的开题报告
基于单目视觉的车辆检测与跟踪研究的开题报告一、研究背景及意义车辆检测与跟踪技术是智能交通系统中的重要组成部分，其应用范围涉及到智能交通、智慧城市等领域。
而在基于单目视觉的车辆检测与跟踪技术中，相比于传统的基于激光雷达、毫米波雷达等传感器的方案，这种技术无需额外的硬件装置，成本更低，并且更加灵活和便捷。
然而，基于单目视觉的车辆检测与跟踪技术中面临的挑战也比较明显，主要包括识别率、跟踪效果、实时性等方面。
因此，本研究旨在探究如何利用单目视觉技术实现高效准确的车辆检测与跟踪，并且针对其中的问题进行针对性的优化，从而提升检测与跟踪效果。
二、研究内容本研究的主要内容包括：1.基础研究：通过深入了解单目视觉技术原理和相关领域的研究成果，建立起本研究的理论基础。
2.车辆检测方法研究：探究基于单目视觉的车辆检测方法，尝试提出一种新的方法，在数据预处理、特征提取、分类器设计等方面进行优化。
3.车辆跟踪方法研究：针对车辆跟踪中存在的问题，如跟踪丢失、目标遮挡等，研究车辆跟踪的优化方法，提高跟踪效果以及实时性。
4.系统开发：将研究成果应用于实际系统中，并进行实验验证和评估。
三、研究方法本研究主要采用以下方法进行研究：1.文献资料调研、分析：通过查阅大量相关文献和研究成果，了解单目视觉技术的发展和研究现状，探究车辆检测和跟踪的方法和难点。
2.算法设计和实现：在对现有算法进行分析的基础上，提出针对性的优化方案，并进行算法设计和实现。
3.实验验证和评估：利用开源数据集或自己采集的数据集进行实验验证，对比分析不同算法的性能差异，并进行评估。
四、预期成果与创新点本研究预期达到以下成果：1.提出一种基于单目视觉的车辆检测与跟踪方案，并进行优化，提高检测和跟踪效果。
2.设计并实现算法，达到较高的识别率和实时性。
3.实现一个完整的车辆检测和跟踪系统，并进行实验验证和评估。
本研究的创新点主要集中在以下方面：1.提出一种新颖的基于单目视觉的车辆检测与跟踪方案，同时结合车辆检测和跟踪的实际需求，进行算法优化设计。
智能车中基于单目视觉的前车检测和跟踪
E ( l) =
221
=-
的阴影具有明显的灰度特征 ,是道路中最暗的部分 ; ⑥ 车辆在 图像序列中的位置和运动具有时空连续性 。 上述特征 ,如对称性 [1 ] 、 纹理 [2 ] 、 形状 [3 ] 、 运动 [4 ] 、 阴影 ,都 可用来检测车辆 。车辆的出现会引起局部纹理波动 ,但道路 背景可能包含纹理 ,虚检测较多 ; 要进行局部对称性的检测 , 首先就要估计车辆的大致位置 , 这关系到对称性检测的精度 和复杂度 ,文献 [1 ] 中在较大的初选区域中计算对称轴 , 运算 量大 ; 文献 [3 ]中用哈夫变换检测车辆的水平和竖直边缘 , 构 成一个矩形结构 ,这种方法完全依赖于目标车辆与背景之间 的亮度关系 ; 我们观测到的运动是投影到图像平面的运动 ,在 远处 ( 接近消失点的地方 ) ,运动几乎不可见 ,且文献 [ 4 ] 中采 用的光流法对机械干扰十分敏感 。 我们将车辆检测分为两步 ,第一步是提出前车存在假设 , 第二步是验证假设 。
收稿日期 :2004 - 07 - 06 ; 修订日期 :2004 - 12 - 08 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 (60134010) 作者简介 : 皮燕妮 (1980 - ) , 女 ,湖南株洲人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 : 交通图像分析 、 多传感器信息处理 ; 史忠科 (1956 - ) , 男 ,陕西岐 山人 ,教授 ,博士生导师 ,主要研究方向 : 控制理论与工程 、 交通工程 ; 黄金 (1979 - ) , 男 , 湖南郴州人 , 硕士研究生 , 主要研究方向 : 图像处理和 分析 、 多传感器信息融合 .
结果的几何均值即为该点的梯度 ,阈值化提取边缘 。这种卷 积核和普通 Sobel 算子相比 ,位置加权系数更为准确 。 自底向上计算感兴趣区域内每一行的水平边缘投影 ,投影 图中的第一个极大值 (超过一定阈值) 对应的水平位置可能是车 辆阴影所在处 ,为保证算法的鲁棒性 ,将此行向下第 3 行作为检 测到的下边缘 ,提出前方道路中存在目标车辆的假设。 粗检测矩形框定义为以下边缘所在行位于左右拟和车道 线之间的线段为底边 ( 实验时分别向左右延长 10 个象素 , 以 减小车道拟和误差对车辆检测的影响 ) , 高宽比为 0. 3 的矩 形 。文献 [1 ]中未对车辆进行精检测 ,导致后续计算量增大 , 因此我们在粗检测矩形框内 ,做竖直边缘投影 ,找到投影图中 最大值和与最大值横向间隔不小于 10 个象素的次大值 ,若两 值相差不大 ,则分别对应检测目标的左右边缘 ,否则认为目标 不存在或足够小 ,不会对本车造成威胁 。 由于前车的上边缘往往和背景边缘交错 ,难以辨识 ,我们 考虑用固定长宽比的矩形代表假设的目标 , 这样上边缘可由 其他三边获得 。 2. 1. 2 验证假设 获得假设目标后 ,用目标矩形的信息熵值 [2 ] 及矩形中轴 灰度和边缘对称性测度 [5 ] 验证假设 。 从概率统计学的角度来看 , 一般将信息量定义为信息出 现概率的负对数 : I ( li ) = - lg p ( li ) , I ( li ) 可看作离散随机变 量。 信息熵定义为信息量的数学期望 , 在信息论中代表了平均 信息量 :
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第24卷 第12期2007年12月公 路 交 通 科 技Journal of Highway and Transportation Research and DevelopmentVol 24 No 12 Dec 2007文章编号:1002 0268(2007)12 0127 05收稿日期:2006 08 01基金项目:江苏省科技计划高技术研究项目(BG2005008)作者简介:胡铟(1973-),男,江西南昌人,博士研究生,研究方向为计算机视觉、目标检测及跟踪 (huyinyx@163 com)基于单目视觉的路面车辆检测及跟踪方法综述胡 铟,杨静宇(南京理工大学,江苏 南京 210094)摘要:首先介绍了车辆检测算法的3种基本组成部分:检测、验证、跟踪,然后根据算法的组成重点介绍了车辆检测以及跟踪的几种主要算法。
车辆检测算法包括基于特征的方法、基于光流场的方法和基于模型的方法,车辆跟踪算法包括基于区域相关的方法、基于活动轮廓的方法、基于特征的方法和MeanShift 快速跟踪算法。
根据试验结果对各种车辆检测和跟踪方法的优点、缺点以及实际应用中不同情况下适用范围的局限性进行了综合分析。
最后在结论部分总结展望了文中介绍的几种车辆检测和跟踪方法的应用前景,并提出了在实际应用时的一些建议和将来的主要研究和发展方向。
关键词:智能运输系统;车辆检测;单目视觉;跟踪中图分类号:TP391 4 文献标识码:AVeh icle D etection and Tracking Based on Monocu lar VisionHU Yin,YANG Jing yu(Nanjing Universi ty of Science &Technology,Jiangsu Nanjing 210094,China)Abstract :First,the three component of the vehicle detection algori thm including detection,verification and tracking arediscussed Then,the algorithm of detection and tracking are discussed with emphasis on composition The vehicle detection algorithm includes feature based,op tical flow based and model based method The vehicle tracking al gorithm includes region correlation based,active contours based,feature based and mean shift based method The meri t and di sadvantage of these algori th ms is discussed accordin g to the result of experimentation Finally,some suggestions for fu ture research and application are presented Key words :Intelligent Transport Systems;vehicle detection;monocular visi on;trackin g0 引言近年来随着计算机视觉技术的发展,计算机视觉在智能交通系统中得到了广泛的应用,如交通事件及流量的监测[1]、路面病害检测以及智能车辆的自动导航等。
作为智能交通系统的一个方面,智能车辆利用检测和智能算法去理解车辆的即时环境,并且提示驾驶员部分或完全控制车辆的行驶。
智能车辆的应用领域可以分为:(1)为驾驶员提供建议或警告(碰撞报警)。
(2)部分的控制车辆,可以是持续的驾驶辅助,如行道线的维持,或者是紧急事件的干预,碰撞的紧急避免措施。
(3)完全的控制车辆(自动驾驶系统)。
在过去的几年中,为了研究改良安全性和防止事故的新技术,许多国家和国际间的项目开始启动。
车辆事故的统计数据揭示出其他车辆是驾驶员面临的主要威胁。
因此研究对驾驶员发出关于行驶环境和可能与其他车辆碰撞的警告辅助系统受到更多的关注。
利用光学传感器的车辆检测是一个极富挑战性的任务,具体说有如下需要解决的难点问题:(1)车型多样:各种形状,大小,颜色;(2)复杂且变化的背景:背景复杂并且随摄像机的运动不断变化;(3)光照变化:天气、环境影响;(4)遮挡:多辆车辆互相遮挡;(5)多目标跟踪:同时跟踪多辆车辆并达到实时性的要求。
本文对基于安装在车辆上的视觉系统的车辆检测和跟踪方法进行了综述,这里不包括用于交通监测的固定摄像机系统。
1 车辆检测算法的组成一般说来车辆检测可以分为两部分:检测和跟踪。
检测负责判断图像序列中是否有车辆出现,并得到车辆的大小,位置等基本信息。
由于车辆和摄像机自身的运动,车辆在图像平面成像的位置、大小、灰度等数据都在不停的变化中。
跟踪根据检测得到的初始信息,在图像序列中跟踪车辆位置、大小和灰度的变化。
检测一般说来需要对图像进行遍历性的搜索,由于车辆大小的变化还需要搜索不同的尺度空间。
所以说检测算法的时间复杂性一般都比较高。
跟踪算法根据一些时间空间的约束条件,可以把搜索空间限制在很小的范围之内。
另外由于有检测得到的先验知识可以利用,跟踪算法往往可以达到实时性的要求。
根据算法的组成,我们可以把车辆检测方法分为两类:(1)只包含检测的算法如果检测算法可以达到实时性的要求,可以对每帧图像都进行检测而不采用后续的跟踪。
一般来说,进行车辆检测时首先要确定感兴趣区域(Region of Interesting)ROI,只在ROI区域内进行搜索,以达到提高搜索效率的目的。
ROI的确定一般依靠一些先验知识,如车辆出现的位置一般都在摄像机前方的车道内,车辆具有一些明显的特征,如类似矩形的形状,底部的阴影等都可以作为确定ROI的信息。
还可以利用设置检测区域或检测线的方法进一步缩小搜索范围。
检测区可以利用车道检测的结果也可以是人为划定的摄像机前方的一块区域。
采用这种方法的缺点是只有当车辆的位置与检测区或检测线重叠时才能检测到车辆,但这并不影响实际的应用,因为我们对其他区域的车辆并不关心。
在文献[2]中,将ROI的确定称为提出假设HG (Hypothesis Generation)。
在确定的多个ROI中往往有些并不是包含有车辆的区域,这就需要进一步的验证HV(Hypothesis Verification)。
验证通常采用模式识别的分类器将ROI分为包含车辆的和非包含车辆的两类。
(2)先检测后跟踪的方法如果检测算法无法达到实时要求时,可以采用先检测到目标然后再利用跟踪算法进行跟踪的方法。
采用这种方法可以进一步缩小检测时所需要的搜索空间。
跟踪方法利用在前一帧图像中检测或跟踪到的车辆位置等信息,将搜索空间限制在很小的范围之内。
采用跟踪方法的好处是实时性强,但是对于目标的大幅度变化往往不能适应,如车辆快速大幅度的位移,光照条件的剧烈变化等。
2 检测方法2 1 基于特征的方法基于特征的方法又称为基于知识的方法(Knowl edge Based Methods)。
公路上行驶的前方车辆在灰度图像中具有一些明显的特征:(1)形状特征。
大体为矩形,而且满足特殊的形状比例。
(2)边界特征。
底部水平线、左右两侧的垂直边、后车窗、保险杠、车牌在图像中呈明显规则的水平边界和垂直边界特征。
(3)灰度特征。
一般情况下车辆在图像中与背景灰度有显著差异,车辆底部存在灰度数值较小的阴影区域等。
(4)对称性特征。
车辆的对称特征包括灰度对称、水平边缘和垂直边缘对称。
(5)位置特征。
一般位于车道线内。
对称性[3,4]、阴影[5,6]、边缘[7,8]等是进行车辆检测常用的特征。
在白天较好的光照条件下,车辆底部留下的阴影区域的亮度值明显区别于图像的其他部分。
阴影作为特征只能确定车辆的可能出现的大致位置和宽度。
利用车辆具有良好的对称性的特点,可以从对称性映射图中得到车辆的位置。
利用车辆边缘具有的特点可以很好的将图像中的车辆分割出来,边缘特征强于阴影和对称性特征。
阴影和对称性一般用作辅助性的特征,单独使用阴影和对称性往往不能得到确切的结果。
通常的做法是将阴影、对称性和边缘特征结合起来使用,这样可以得到较好的检测结果[9~12]。
2 2 基于光流场的方法光流是空间运动物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场,包含了物体3D表面结构和运动的重要信息。
一般情况下,光流由摄像机运动、场景中目标运动,或两者的运动产生。
当场景中有独立的运动目标时,通过光流分析可以确定运动目标的数目、运动速度、目标距离和目标的表面结构。
光流场的计128公 路 交 通 科 技 第24卷算一直以来都是计算机视觉领域中的一个研究重点。
光流分析可以分为连续光流法和特征光流法。
连续光流法一般采用基于帧间图像强度守衡的梯度算法,其中最为经典的算法是L K(Lucas&Kanade)法和H S(Horn&Schunck)法。
特征光流法是通过特征匹配求得特征点处的光流,可以采用图像边缘和角点作为特征点。
特征光流法的主要优点在于:对目标在帧间的运动的限制较小,可以处理大的帧间位移;对噪声的敏感性降低;只处理图像中很少数的特征点,计算量较小,主要缺点是:得到的是稀疏光流场,导致难于提取运动目标的精确形状;特征匹配问题尚未得到较好地解决。
另一种计算稀疏光流场的方法是块匹配法。
块匹配法假设图像序列的运动最小单位是若干相邻像素的集合(即块,Block)。
根据先验的运动模型在相邻帧间进行匹配,计算最优匹配下的块运动参数,从而得到光流场的估计。
光流法能够较好的处理背景运动的情况,无需障碍物的先验知识,但对噪声、光线变化较敏感。
而且光流方法计算量较大,实时性较差。
在车辆检测中,距离摄像机较远的区域的两帧之间的位移可以小于一个像素,靠近摄像机的区域位移可以超过60个像素[13],连续光流法基本上不适用,而采用特征和块匹配的方法进行光流分析通常需要在不同尺度下进行。
另外由于前方车辆和摄像机的相对运动速度较小,其光流几乎淹没在由摄像机自身运动造成的背景光流中,所以使用光流分析检测前方车辆往往得不到可靠的结果。
但是由于从旁边超越的车辆和安装摄像机的车辆之间有较大的相对运动速度,所以基于光流的方法较适用于检测从旁边超过的(overtaking)车辆[14~16]。
2 3 基于模型的方法这种方法的核心是建立的已知车辆对象的精细三维或二维模型与待检测图像之间的匹配操作。