智能车中基于单目视觉的前车检测和跟踪

• 作者: 史忠科 皮燕妮 黄金
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车 视觉导航 前车检测 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 220-223
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 4787字
• 语种: 中文

摘要

提出了一个改进的单目视觉方法,用于智能车在结构化公路环境下准确检测和跟踪前方车辆.该方法先利用图像灰度梯度检测前车,剔除可能的虚检测,建立新目标的二维模型;然后用卡尔曼滤波方法预测下一帧的目标位置,在预测位置附近用边缘投影方法定位目标;设计了一种新的四因素似然度函数,验证跟踪结果与检测结果的匹配度,当跟踪失败时,重新检测前车.利用长图像序列PETS2001进行实验,结果表明该方法可以有效的检测和跟踪本车车道前方视野中的车辆障碍物,为智能车的防撞预警和控制系统提供可靠信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠科	西北工业大学自动化学院	364	4467	30.0	49.0
2	皮燕妮	西北工业大学自动化学院	7	165	7.0	7.0
3	黄金	西北工业大学自动化学院	10	205	9.0	10.0