【摘 要】
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针对汽车的追尾碰撞事故，提出了基于OpenCV的前方车辆检测和多信息融合预警的方法。该方法首先利用Haar-like＋Gentle Adaboost实现前方车辆的快速识别，结合Kalman滤波原理跟踪车
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针对汽车的追尾碰撞事故，提出了基于OpenCV的前方车辆检测和多信息融合预警的方法。该方法首先利用Haar-like＋Gentle Adaboost实现前方车辆的快速识别，结合Kalman滤波原理跟踪车辆，实现前方车辆检测，然后基于几何模型实时计算前车与本车的横纵向距离，最后根据本车及前车车速、碰撞时间TTC、横向距离等信息与阈值进行比较，分级识别碰撞风险。试验结果表明，该检测方法平均耗时22ms／帧，检测率达到96％，并能较准确地测量车距，实现可靠的前方避撞预警输出。
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