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利用車燈的車輛近距離檢測和跟蹤

車輛的探測和追蹤已經成為高端駕駛員輔助系統(tǒng)中一項非常重要的功能。以往大多研究白天駕駛車輛的探測算法，很少研究夜晚駕駛車輛探測和追蹤的算法。在夜間能夠幫助駕駛員探測前方車輛的有用信息比白天少，諸如車輛輪廓、車身顏色和車輛運動等信息在夜間都不是現成可用的，即使在白天這些視覺信息也極大地依靠信號燈信息。所以當駕駛環(huán)境轉變?yōu)橐雇砗?，這類可用信息就會消失，直到駕駛員看到前車發(fā)出的信號燈信息。

夜間駕駛中，前車探測和追蹤的問題不像白天，因為白天環(huán)境提供的可用視覺信息很少，而在夜間協助駕駛員駕駛是一項很重要的任務，所以提出了一套探測和追蹤尾燈位置的算法。算法中計算了散射尾燈的強度，然后利用這個信息發(fā)現和追蹤車輛的位置。用攝像機在夜間拍攝整個試驗過程，驗證了該算法的有效性。

提出了一套車輛信號燈探測方法，結合了關于車輛信號燈探測散射信號燈密度圖的邊緣檢測算法，并利用光流追蹤車輛尾燈。該方法利用光源的數學模型來分析場景中的光線密度，然后利用邊緣檢測算法將車輛的燈光從非車輛燈光中區(qū)分出來。對所提出方法在夜間利用攝像機進行測試的結果顯示，夜視環(huán)境下該方法比車燈探測方法更加有效，特別在車輛裝有近距離攝像頭時效果更佳。

這種利用車燈探測車輛的方法即使在復雜和動態(tài)環(huán)境下也能從圖像中很好地除去非車輛燈源，并能夠減少諸如街燈和交通信號燈等非車輛燈源的影響。通過試驗得出結論，所提出方法能夠追蹤多目標車輛，且精確度接近90%甚至更高。

Jiann-Der Lee et al. 2014 11th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), Seoul-August 26-29, 2014.

編譯：張永赫