基于改进车底阴影提取算法的前方运动车辆实时检测

道路前方运动车辆检测是汽车安全辅助驾驶的重要方面，开发鲁棒性强的实时检测方法是实现主动安全预警的有效途径。基于单目视觉和车道线确定梯形感兴趣区域（Region of Interest，ROI），并根据车底阴影特征，提出一种变矩形窗口的自适应均值-方差差值法，用于计算车底阴影阈值；进而，提出一种基于车辆尾部宽度模版的横向遍历最小均值法，生成车底阴影与路面相交线假设；再利用车底阴影的灰度值特征，对车底阴影线进行验证，从而检测出车辆。将上述方法应用于自行开发的DSP实验平台进行验证，结果表明，该方法平均计算周期仅38.46 ms，且在不同的交通环境、天气情况下均能较好地检测出车辆，具有较好的实时性和较强的鲁棒性。 【车辆检测技术】 车辆检测是智能驾驶系统的关键组成部分，它能提供实时的前方路况信息，帮助驾驶员或自动驾驶系统做出安全决策。本论文关注的是基于改进车底阴影提取算法的前方运动车辆实时检测方法，该方法尤其适用于汽车安全辅助驾驶系统，以实现主动安全预警。 【基于车底阴影的检测原理】 车底阴影是车辆在道路上行驶时形成的独特特征，由于光照条件和车辆本身的遮挡，车底阴影通常呈现出与路面明显的灰度差异。论文中提出了一种结合单目视觉和车道线信息来确定感兴趣区域（ROI）的策略。ROI的选择基于车道线确定的梯形区域，这既减少了计算量，又提高了检测的实时性。 【车底阴影阈值计算】 为了准确提取车底阴影，首先需要计算阈值。论文提出了一种变矩形窗口的自适应均值-方差差值法。这种方法利用了车底阴影与路面之间的灰度差异，通过遍历ROI内的所有像素点，采用宽高比为5:1的矩形窗口，动态调整窗口大小以适应不同距离车辆的阴影。阈值计算公式考虑了矩形窗口内像素点的灰度平均值（M）和标准差（σ），旨在找到最佳的阴影分割点。 【车底阴影线假设生成】 接下来，论文引入了基于车辆尾部宽度模板的横向遍历最小均值法。通过模板匹配，可以生成车底阴影与路面相交的假设线，这有助于定位车辆的底部边缘。此过程结合了车底阴影的灰度特征，提高了检测的准确性。 【验证与鲁棒性】 提出的算法在自行开发的DSP实验平台上进行了验证，结果显示平均计算周期仅为38.46毫秒，表明了方法的高效性。在各种交通环境和天气条件下，该方法都能有效地检测出车辆，展示了良好的实时性能和鲁棒性。 【总结】 本文的贡献在于提出了一种改进的车底阴影提取算法，结合了自适应阈值计算和横向遍历策略，有效提升了前方运动车辆的检测能力。这种方法对于实时车辆检测系统具有重要的实际应用价值，特别是在复杂道路和环境条件下，能够提供稳定可靠的车辆检测结果，为汽车安全驾驶提供了有力的技术支持。未来的研究可以进一步优化算法，提高检测速度和精度，同时考虑更多因素如光照变化、遮挡等情况，以增强算法的通用性和实用性。