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基于視覺的道路車輛檢測(cè)、跟蹤及行為研究

介紹了基于視覺的車輛檢測(cè)、跟蹤及行為研究。

（1）分析了道路車輛檢測(cè)和跟蹤時(shí)使用毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和視覺傳感器的不同優(yōu)缺點(diǎn)。圖像和視頻信息可以提供豐富的道路信息。攝像機(jī)較雷達(dá)具有更加寬廣的視角，因此可以檢測(cè)和跟蹤多車道。視覺傳感器相比雷達(dá)等主動(dòng)傳感器成本更低，而且目前已經(jīng)有應(yīng)用在車道線檢測(cè)上的基礎(chǔ)，因此系統(tǒng)集成性更好?；谝曈X的車輛檢測(cè)缺點(diǎn)是對(duì)光照和天氣條件比較敏感。

（2）分別對(duì)單目視覺和立體視覺檢測(cè)車輛方法進(jìn)行了研究。車輛檢測(cè)方法可分為基于外觀和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的兩類。一般來說，單目視覺大多使用的是基于外觀的車輛檢測(cè)方法。在車輛檢測(cè)初期，使用多種類的外觀特征來識(shí)別車輛。使用較多的外觀特征是相對(duì)于圖像中某個(gè)縱軸對(duì)稱的特征。近年來，基于外觀的車輛檢測(cè)使用的特征從簡(jiǎn)單邊界、對(duì)稱圖像特征逐漸向魯棒性更好的車輛檢測(cè)特征集發(fā)展，其中定向梯度直方圖和哈爾特征集是車輛檢測(cè)常用的檢測(cè)特征集。

（3）使用立體攝像機(jī)的基于車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行車輛檢測(cè)的方法，比基于外觀特征的車輛檢測(cè)方法更普遍。多部分研究都是將立體攝像機(jī)安裝在前擋風(fēng)玻璃上。道路圖像中的目標(biāo)點(diǎn)先從單目攝像頭圖像中提取出來，然后通過兩個(gè)攝像頭圖像的不一致性和立體攝像機(jī)獲得的深度圖像，定位出三維圖像。

（4）將車輛從獲取的道路圖像中檢測(cè)出來后，車輛跟蹤目的在于測(cè)量車輛的動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)特性，并估計(jì)出車輛下一步位置。

（5）對(duì)基于視覺的車輛檢測(cè)、跟蹤及行為分析的未來發(fā)展方向進(jìn)行了討論。

Sayanan Siyaraman. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, No. 4, December 2013.

編譯：路順杰