基于信息融合的夜间行人检测技术研究

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夜间环境下行车,驾驶员仅依靠车灯照射的局部范围观察道路和行人,当驾驶员遇到突发情况时反应时间较短,难以及时作出决策,极易引起交通事故的发生。因此,增强驾驶员在夜间驾驶时的道路环境感知能力,提高驾驶安全性成为重要的研究内容。本论文基于毫米波雷达和红外夜视信息融合技术,针对夜间行人进行检测和识别研究,工作内容包括如下:利用毫米波雷达采集车辆前方道路目标信息,通过设定雷达探测范围、目标运行速度及目标反射截面积进行数据预处理,得到初选目标。采用有效周期性方法对初选目标进一步过滤,获取毫米波雷达有效行人目标信息。利用红外图像采集设备采集车辆前方行人信息,并采用预处理方法提高图像质量,通过图像滤波、图像增强及阈值分割三个方面进行优化。在图像滤波中基于中值滤波和优化自适应中值滤波改进自适应优化中值滤波算法;图像增强中基于自适应直方图均衡化和显著性检测利用二者融合来提高目标对比度;在阈值分割中针对Otsu算法进行改进,提出分层分割方法来调整阈值。基于机器学习对红外夜视行人进行识别,利用PCA算法对HOG行人特征进行降维处理,结合优化PSO算法对SVM分类器进行行人检测识别。基于红外夜视与毫米波雷达信息融合,构建空间和时间融合模型,建立融合框架,通过融合策略,利用毫米波雷达和红外夜视系统依据拟定的算法分别对行人进行识别,将毫米波雷达检测的有效行人数据通过搭建的空间坐标转换模型映射到红外图像中,且根据行人的高宽比例在红外图像形成感兴趣区域R1,对于红外图像中目标检测,采用机器学习方法进行识别,获取感兴趣区域R2;最后进行R1和R2匹配研究确定行人目标。
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