基于改进SUSAN原则的车辆检测方法

• 作者: 吴晴 田炳香 郑榜贵 高德芝
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 车辆检测 阴影特征 SUSAN算法 Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 1792-1794,1808
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为解决汽车辅助驾驶系统中目标车辆检测的实时性和鲁棒性问题,提出一种基于单目视觉的车辆检测系统,将改进的SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,即最小核值相似区)算法应用到车辆边缘检测中;采用自适应双阈值法检测车底阴影,结合车道线参数动态规划车辆初始检测区域;在检测区域中,采用改进的SUSAN算法定位车辆边缘,生成车辆假设;最后根据车辆的纹理、形状和位置特征来验证车辆假设;为改善系统性能,采用Kalman滤波算法对检测到的目标进行跟踪;使用实际采集的道路图像序列对系统进行测试.实验表明,该系统能够及时准确地检测前方目标车辆.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晴	北京工业大学电子信息与控制工程学院	23	265	9.0	16.0
2	高德芝	北京工业大学电子信息与控制工程学院	10	279	7.0	10.0
3	郑榜贵	北京工业大学电子信息与控制工程学院	21	337	12.0	18.0
4	田炳香	北京工业大学电子信息与控制工程学院	7	138	6.0	7.0