机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪

机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人

实时检测识别研究文献综述

1机器视觉发展

国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。

国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。

未来机器视觉的发展将呈现下列趋势:

（1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化

图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。

（2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位

智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，

在众多的机器视觉产品中，预计智能摄像机在未来会占据主要地位。

另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。目前许多国际著名的光电传感器生产企业，如KEYENCE，OMRON，BANNER等都将机器视觉传感器作为光电传感器中新型的传感器来发展与推广。

（3）市场份额迅速扩大

一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强；另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。（4）行业方面发展更加迅速

机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。

更多功能的实现主要是来自于计算能力的增强,更高分辨率的传感器(10Mpixels),更快的扫描率(500次/s)和软件功能的提高。PC处理器的速度在得到稳步提升的同时,其价格也在下降,这推动了更快的总线的出现,而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理。产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件,这意味着机器视觉产品变得更小,这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用.例如在工业配件上LED 已经成为主导光源,它的小尺寸使成像参数的测定变得容易,他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备。智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势。智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网。电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展,这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样,现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能,并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器.智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA,DSP和微处理器则会更具有智能性。小型化与集成产品正在一起为实现“芯片上的视觉系统”的最终目标而努力。尺寸更小、更密集的存储卡及成像器分辨率的提高有助于智能相机的开发和扩展。

智能车辆( intelligent vehicles, IV)是智能交通系统( in2telligent transportation systems, ITS)的重要构成部分,其研究的主要目的在于降低日趋严重的交通事故发生率,提高现有道路交通的效率,在

某种程度上缓解能源消耗和环境污染等问题。

2智能车辆发展

智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其进行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。

美国开始组织实施智能车辆先导(intelligent vehicle ini2tiative,IVI）

计划, 欧洲提出公路安全行动计划( roadsafety action p rogram, RSAP),日本提出超级智能车辆系统。我国科技部则于2002年正式启动了“十五”科技攻关计划重大项目,智能交通系统关键技术开发和示范工程,其中一个重要的内容就是进行车辆安全和辅助驾驶的研究。预计在2020年之前进入智能交通发展的成熟期,人、车、路之间可以形成稳定、和谐的智能型整体。

3行人检测技术国内外研究现状

3.1国内研究现状

我国在汽车安全辅助驾驶领域的技术研究要比国外发达国家要晚,目前在视频监控、交叉路口等领域中对运动行人的检测与运动分析进行了相关研究工作,主要是研究基于摄像机固定的条件下的运动目标检测与跟踪，同时,也在积极探讨基于运动摄像机情况下的行人检测方法研究。

中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别