（Object Detection and Classification for vehicle ADAS）

目標(biāo)檢測技術(shù)是一種通過檢測圖像或視頻場景，獲得特定目標(biāo)的具體位置和大小的技術(shù)。隨著以汽車檢測為主的安全和工業(yè)應(yīng)用的要求不斷提高，快速可靠的物體檢測方法已引起廣泛的關(guān)注。目標(biāo)檢測技術(shù)對軟件和硬件需求較高，隨著圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)硬件制造技術(shù)的進(jìn)步，目標(biāo)檢測技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展。

當(dāng)前，隨著各個(gè)領(lǐng)域的安全問題日益突出，在嵌入式平臺上開發(fā)出運(yùn)行更可靠、精度更高的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測程序十分重要。文中基于開放式計(jì)算機(jī)視覺（Open CV）庫，開發(fā)了對多個(gè)目標(biāo)檢測和分類的應(yīng)用程序。并基于嵌入式平臺實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序的移植和分析。

最后，文中設(shè)計(jì)出一個(gè)完整可靠的系統(tǒng)，能夠同時(shí)檢測圖像或視頻場景中的多個(gè)物體并實(shí)現(xiàn)物體分類。該目標(biāo)檢測和分類系統(tǒng)基于級聯(lián)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行目標(biāo)檢測，并以支持向量機(jī)（局部二元模式特征）作為分類器的物體分類依據(jù)?？蓪⒃撓到y(tǒng)應(yīng)用于汽車駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS），通過檢測和分類車輛和行人等物體輔助駕駛員駕駛。

文中通過試驗(yàn)，對提出的系統(tǒng)和常規(guī)平臺嵌入式設(shè)備性能進(jìn)行比較，表明該系統(tǒng)具有較大優(yōu)勢：可以針對不同情況下的任何類型的物體進(jìn)行訓(xùn)練；設(shè)計(jì)的分類器可以提高車輛和行人檢測精度及檢測速度。