高速公路驾驶辅助系统：车道与车辆识别跟踪技术

"车载视频图像中运动目标的识别与跟踪方法研究" 本文主要探讨了车载视频图像中运动目标，特别是车道线和车辆的识别与跟踪技术。在高速公路上，这样的技术对于提高交通安全具有重要意义，因为它可以减少人为因素导致的交通事故。 首先，论文深入分析了高速公路的特性，并结合透视成像原理，提出了对近景车道线的直线型建模方法。通过基于颜色的图像分割技术，利用车道上的白色标记，结合边缘提取和Hough变换来识别车道标线。这种方法有效地从复杂的背景中提取出车道线，为后续的车道线跟踪打下基础。 接着，论文提出了一种基于3D特征的车道线跟踪算法。该算法依赖于车道线的起点位置、方向和灰度值这三个关键特征，使得跟踪过程更为稳定和准确。面对车道标记被遮挡的情况，论文还设计了智能跟踪策略，确保在复杂路况下的跟踪性能。 在车辆检测方面，论文采用了假设产生和假设确认的策略。通过路面阴影作为潜在车辆存在的初步假设，然后通过灰度对称性的验证来确认车辆的存在。这种方法能有效区分车辆和其他非车辆对象。 车辆跟踪则采用了“匹配-修正-预测”的循环策略。针对边缘图像中的模板匹配问题，论文引入了距离变换的概念和边缘特征模板，提高了算法对图像边缘变化的鲁棒性，以及模板动态更新和匹配效率。同时，论文还应用了Kalman滤波器来预测车辆在序列图像中的位置，缩小搜索区域，减少误匹配的可能性，确保车辆跟踪的连续性和实时性。 实验结果显示，所提出的车道线和车辆识别跟踪方法是有效的，满足了系统的实时性和准确性需求。关键词包括车道检测、车道跟踪、车辆检测、车辆跟踪以及Kalman滤波、距离变换和模板更新，这些都是本文研究的核心技术和概念。 该研究为车载视频图像处理提供了一套完整的解决方案，对于自动驾驶和智能交通系统的开发有着重要的理论和实践价值。