1、在智能交通研究領域，車輛檢測與駕駛員疲勞檢測、車道線檢測、行人檢測一起構成智能車輔助駕駛安全防撞系統(tǒng)。前方車輛的檢測預警是其中一項關鍵技術，用于準確的檢測前方是否有車輛，并為主動安全系統(tǒng)提供有效地駕駛環(huán)境信息。
　　本文主要研究單目視覺的前方車輛檢測和預警算法，通過對比分析國內外的車輛檢測和預警算法，提出了一種基于陰影假設和分層HOG對稱特征驗證的前車檢測算法和障礙物的模糊預警算法，并實現(xiàn)了前方車輛的檢測預警系統(tǒng)。主要研究內容有兩

2、點：
　　(1)前方車輛的檢測算法研究。本文提出了一種新型的分層HOG對稱特征，并利用基于陰影假設和分層HOG對稱特征驗證的方法對前方車輛進行檢測。檢測過程分為假設階段和驗證階段。在假設階段，利用前方車輛車底陰影的特點，提取滿足特點的圖像子區(qū)域，并將此區(qū)域作為假設車輛圖像。在驗證階段，首先利用多層低維HOG特征來代替高維HOG特征，并對HOG特征進行對稱化處理，得到分層HOG對稱特征；然后提取訓練樣本的分層HOG對稱特征，并用于E

3、LM(ExtremeLearning Machine)分類器的訓練；最后，用ELM分類器對假設車輛圖像進行驗證，得到檢測結果。此算法避免了大量的多尺度變化運算，提高了檢測速度和精度。
　　(2)障礙物的模糊預警算法研究。本文采用模糊預警算法對前方障礙物進行預警，根據經驗以障礙物的大小信息、位置信息和前后幀障礙物的位置變化信息為依據，來判斷是否會出現(xiàn)危險，預警結果分為安全、注意、危險三個等級。模糊預警算法計算量小，預警速度快，能夠滿

4、足實時預警的要求，不僅適用于前方車輛的預警，同時還可以對前方行人等其他障礙物進行預警。
　　在系統(tǒng)實現(xiàn)中，硬件方面，本文設計了一個專門安裝在車頂?shù)南鄼C支架，用于采集車輛周圍環(huán)境信息；軟件方面，本文采用Visual Studio2008+OPENCV2.3.1作為編程編譯環(huán)境，開發(fā)語言選擇C++，軟件主要包括檢測模塊和預警模塊。對實驗結果分析表明：本文的車輛檢測和預警算法能夠準確的檢測出前方車輛并做出相應預警判定，能夠滿足系統(tǒng)的實時