摘要本文一开始介绍了当今社会智能交通的重要性以及分别介绍了国内外智能交通的发展现状，指出城市道路环境下车辆检测算法研究的背景和意义。接着，本文着眼于白天环境下进行车辆检测，在白天环境下，车辆底部会有明显的阴影，所以本文采用基于车底阴影的检测算法来对车辆进行检测。然后，将这个算法分为三个步骤进行讲解，这三个步骤分别为：一、找出有效的检测区域，即车道区域，消除明显不会存在车辆的区域或者不关心的区域；二、进一步在有效检测区域中找出ROI区域，即感兴趣区域；三、对上一步的ROI区域进行对称性检测，判断是否为真正的车辆存在区域，然后标记出来。最后，建立图像数据库针对这个算法进行实验，分两种实验，一个是整体实验，另一个是分类实验，找出问题并进行分析。28826
关键词：车辆检测；图像；车底阴影；阈值；对称性检测
毕业论文设计说明书外文摘要
Title  for urban road environment of the vehicle detection  algorithm design and implementation                                                 
Abstract
At the beginning of this paper, introduces the importance of intelligent traffic in today's society and respectively introduces the current situation of the development of the intelligent traffic in our country and abroad, points out the background and sense of vehicle detection algorithm of urban road environment. Then, this paper focuses on daytime environment for vehicle detection, in the daytime environment. At the bottom of the vehicle will clear shadow, so the shadow underneath vehicle detection algorithm for vehicle detection based on. Then, the algorithm is pided into three steps to explain, the three steps respectively: A, find out the effective detection area, i.e. Lane area, eliminate obviously not exist areas of vehicles or don't care about the region; second, further in the effective detection area find ROI region: region of interest; third, symmetry detection on a step of ROI, to determine whether the existence region of the real vehicle, and marked. Finally, the establishment of the image database for this algorithm experiments, two experiments, one is the overall experiment, the other is a classification experiment, identify the problem and analyze.
Keywords： vehicle detection; image; the car shadow; threshold; symmetry detection
目   次
1  引言    1
1.1  研究背景    1
1.2  研究现状    2
2  车辆检测中图像理论基础    6
2.1.  彩色图像、灰度图像、二值图像    6
2.2.  梯度图像和边缘检测算法    9
2.3.  本章小结    13
3  面向城市道路白天场景下的前方车辆的检测    14
3.1.  图像中路面有效区域的选取    14
3.2.  基于车底阴影的车辆检测    16
3.3.  ROI区域的对称性检测    23
3.4.  本章小结    25
4  实验结果展示与分析    27
4.1.  数据库的说明    27
4.2.  结果展示    27
4.3.  实验结果分析    28
结  论    33
致  谢    34
参考文献35
1  引言
1.1  研究背景
随着我国经济的快速发展，作为经济发展的一个重要支撑——交通运输，也急剧膨胀起来，各种交通线路不断加长，同时也不断增多，不仅是铁路表现明显，高速公路，各类城市道路的丰富也尤为显眼。尽管我们的城市道路发展惊人，但车辆的增长速度却更加让人震惊。经济的高速发展带给国民的是巨大的财富和生活水平的改善，对于手上有钱的城市民众来说，为了能够改善生活或享受生活，几乎每个人拥有或想要拥有自己的车辆，而目前我国人口接近14亿，大部分人口集中于城市之中，对于一个城市，这么多人口在其中生活，那得有多少辆车才能满足人们的需求？近年来[1]，我国机动车和驾驶人增长迅速，前五年，机动车每年增量都超过1500万辆，驾驶人每年增量超过2000多万人。到2014年底[1]，我国机动车保有量2.46亿辆，其中1.54亿就是汽车，同时，机动车驾驶人数量超过了3亿，单汽车驾驶人就至少2.46亿。所以，车辆一多，道路必然拥挤，道路拥挤了，那么，各种交通问题爆发的还少吗？尤其在城市中，交通安全事故发生频率很高，经常造成财产损失，甚至人员伤亡，从而使我们长期处于生命和财产安全的威胁之中，而这种威胁往往来自于与自身车辆相邻的其他车辆和路面上的各种障碍物，这时，如果我们的车辆能够智能地自动识别其他车辆或者障碍物，主动在危险来临之前避开它，那岂不是可以将这种威胁降到最低，减少交通事故的发生？因此，人们愈发重视这种智能的辅助驾驶系统，通过这种智能的辅助驾驶系统，我们可以大大地保障我们的生命安全和公共财物的安全。而在这种智能的辅助驾驶系统中，车辆检测技术作为这个系统的基础，就显得尤为重要了。 面向城市道路环境的车辆检测算法的设计:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_23811.html