1、（3）市场份额迅速扩大一方面已经采用机器视觉产品的应用领域，对机器视觉产品的的依赖性将更强；另一方面机器视觉产品将应用到其他更广的领域。机器视觉市场将不断增大。（4）行业方面发展更加迅速机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。 更多功能的实现主要是来自于计算能力的增强,更高分辨率的传感器（10Mpixels）,更快的扫描率（500次/s）和软件功能的提高。PC处理器的速度在得到稳步提升的同时,其价格也在下降,这推动了更快的总线的出现,而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像
2、以更快的速度进行传输和处理。产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件,这意味着机器视觉产品变得更小,这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用.例如在工业配件上LED已经成为主导光源,它的小尺寸使成像参数的测定变得容易,他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备。智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势。智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网。电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机（RISC）的发展,这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样,现场可编程门列阵（FPGA）技术的进步为智能相机增添了计算功能,并为PC机嵌入了处理器和高
3、性能桢采集器.智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA,DSP和微处理器则会更具有智能性。小型化与集成产品正在一起为实现“芯片上的视觉系统”的最终目标而努力。尺寸更小、更密集的存储卡及成像器分辨率的提高有助于智能相机的开发和扩展。智能车辆（intelligentvehicles,IV）是智能交通系统（in2telligenttransportationsystems,ITS）的重要构成部分,其研究的主要目的在于降低日趋严重的交通事故发生率,提高现有道路交通的效率,在某种程度上缓解能源消耗和环境污染等问题。2智能车辆发展 智能车辆利用各种传感技术获取车体自身和车外环境的状态信息,经过智能算法对其
4、进行分析、融合处理,将最终的决策结果传递给驾驶者,在危险发生之前,提醒驾驶员做出必要的回避动作,避免事故发生;在紧急状况下,驾驶者无法做出反应时,智能车辆则自主完成规避危险任务,帮助驾驶人员避免危险发生。美国开始组织实施智能车辆先导（intelligentvehicleini2tiative,IVI）计划,欧洲提出公路安全行动计划（roadsafetyactionprogram,RSAP）,日本提出超级智能车辆系统。我国科技部则于2002年正式启动了“十五”科技攻关计划重大项目,智能交通系统关键技术开发和示范工程,其中一个重要的内容就是进行车辆安全和辅助驾驶的研究。预计在2020年之前进入智能
5、交通发展的成熟期,人、车、路之间可以形成稳定、和谐的智能型整体。3行人检测技术国内外研究现状3.1国内研究现状我国在汽车安全辅助驾驶领域的技术研究要比国外发达国家要晚,目前在视频监控、交叉路口等领域中对运动行人的检测与运动分析进行了相关研究工作,主要是研究基于摄像机固定的条件下的运动目标检测与跟踪，同时,也在积极探讨基于运动摄像机情况下的行人检测方法研究。中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,
6、它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。但是该方法只能检测出运动的行人。西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于
7、行人的窗口提取出来。尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构
8、建,模型求解也比较复杂。清华大学的黄深设计的实时夜间行人检测系统,系统首先,根据实际粗分割的候选区域特点进行分析,提出基于两种不同特征提取方法的双层结构形状识别分类器,将闺值化提取形状特征的方法和边缘特征有效地融合在一起。在这个设计思路和框架基础上,进一步提出了新的自适应边缘提取算法和阂值化方法,使得形状特征的提取效果得到改进。最后,利用Hausdoroff距离的度量原理加以改进,结合模板匹配的检测识别算法,分别构造实现了形状识别分类器的两层子分类器。多次实验测试结果显示,与原有形状识别分类器算法的性能相比,改进后的分类器对于分割算法的不可靠性具有更强适应性。同时,也使得整个系统的误识别率大幅
9、度降低,达到设计目标。3.2国外研究现状目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在图像中找到感兴趣区域,然后提取垂直边缘,选择具有高垂直对称性的区域。通过计算边缘的熵值去掉图像中始终一致的区域。在剩下的具有对称性的候选区域中,寻找目标侧向和底部边界画出矩形方框,通过包含行人头部模型匹配定位行人头部。在市区试验表明,当视野中有完整的行人存在时能得到较好的效果,在10一40m的范围内都可以正确地进行识别,并且可以较好地适
10、应复杂的外界环境。由欧盟资助的 SAVE-U（Sensors and system ArchitecturE for Vulnerable road Users protection）项目于2002年开始实施，2005 年完成。该项目由 Volkswagen,DaimlerChrysler,Siemens VDO 等机构参与研发。SAVE-U 项目的目的在于开发一套完整的行人（包括骑自行车者）保护系统，该系统通过检测道路上的行人和骑自行车者，并向车辆驾驶员提供主动安全预警甚至是紧急安全制动等控制。SAVE-U系统融合了多种信息传感器，包括 CCD 摄像机、红外摄像机以及雷达等，通过多种信息的融
11、合能够较好的实现道路行人的检测和及时预警。可以对车辆前方 5m 到 25m，侧向 1.4m 到 4m 范围内出现的行人和骑自行车者进行一定的保护。美国 Maryland 大学研制的 W4实时监控系统，该系统能检测运动的人体并对其进行跟踪。其具体的算法流程为：系统首先从静止的视频图像中利用减背景法分割出行人轮廓，然后利用统计得到的行人形状模型建立行人线性点模型。该系统适用于民宅、银行、地铁站、停车场等场合。美国明尼苏达大学的 O.Masuoud 和 N.P. Papanikolopoulos 等人，利用静止的单目 CCD 摄像机对灰度图像视频序列进行行人识别与跟踪，并且建立了行人的轮廓模型，该方
12、法的成果主要用于道路交叉口行人的识别与跟踪控制。2007 年，德国 DaimlerChrysler研究机构开发了一套面向行人交通安全的车辆安全辅助驾驶系统，该系统通过计算实际道路的限制条件确定了图像感兴趣区域，在立体视觉条件下，运用行人形状特性、神经网络等一系列方法实现了对道路感兴趣区域内行人的检测。除以上应用于实际的行人检测系统之外，还有大量与行人检测、跟踪技术相关的学术研究成果。 美国麻省理工学院的 M.Oren 与 C.Papageorgiou建立了Haar 小波模板，并将其应用于行人检测当中，Haar 小波模板常用于表达简单的物体，具有有效、快速检测的特点，现已被广泛的应用于图像的物体
13、检测中，同样 Haar 小波模板行人检测算法也成为行人检测领域经典算法之一。2005 年，法国的 Navneet Dalal 和 Bill Triggs使用梯度方向直方图（HOG）来表示人体特征，并在 INRIAPerson 样本库上进行了验证。此方法检测率高，在人体检测方面有着很强的适用性，同样的该算法在道路行人检测也有很强表现力，现已引起很多学者的关注。2009 年，伊利诺伊大学的 Niebles. J.C等人，提出了一种使用 AdaBoost级联模型的行人识别算法，并将该识别算法应用到行人检测领域，使得行人检测识别效果有所改进。德国的 C. H. Lampert 和 M. B. Blas
14、chko提出了快速子窗口搜索算法（ESS），从而克服了物体识别与跟踪需要遍历整幅图像的缺点，加快了物体检测的速度，同时该算法成为当前物体识别流行算法之一。参考文献1 巩航军，李百川我国道路交通安全现状及对策研究 J交通与运输（学术版）,2006,7（01）：98-1002 刘强，陆化普等我国道路交通事故特征分析与对策研究 J.中国安全科学学报，2006，6（6）：123-128.3 徐友春智能车辆视觉与 GPS 综合导航方法的研究D博士学位论文，吉林大学，2001.4 顾柏园，基于单目视觉的安全车距预警系统研究D博士学位论文，吉林大学，2006.5 李斌智能车辆前方车辆探测及安全车距控制方法的
15、研究D博士学位论文，吉林大学，2001.6 游峰智能车辆自动换道与自动超车的研究D博士学位论文，吉林大学，2005.7 田广，戚飞虎，朱文佳等单目移动拍摄下基于人体部位的行人检测J系统仿真学报，2006，18（10）：2906-2910.8 汤义.智能交通系统中基于视频的行人检测与跟踪方法研究D.博士学位论文，华南理工大学，2010.9 王亮，胡卫明，谭铁牛基于步态的身份识别J计算机学报，2003，26（3）：353-36010孙庆杰.静态图像中人体检测技术研究:（博士学位论文）.北京:中国科学软件研究所,2004.11马奔. 图象检测与行为理解研究D. 西安: 西北工业大学博士论文, 200
16、612黄深.基于Hausdorff距离模板匹配的行人检测算法研究与应用:（硕士学位论文）.北京:清华大学,200613吴栓栓.基于单目视觉的行人检测算法的研究与实现D,沈阳:东北大学,2008.14 刘伟铭，伍友龙。一种在复杂情况下车辆的跟踪算法研究。计算机与现代化.2005（6）:7-9.15高璐，张大志，田金文红外序列图像目标跟踪的自适应 Kalman 滤波方法 J红外与激光工程，2007，36（5）：729-732，75716万琴，王耀南基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪 J湖南大学学报（自然科学版），2007，34（3）：36-4017 刘晓辉，陈小平基于扩展卡尔曼滤波的主动视觉跟踪
17、技术 J计算机辅助工程，2007，16（2）：32-3718 黎云汉，朱善安基于 Hough 变换和无轨迹卡尔曼滤波的眼睛焦点跟踪 J吉林大学学报（工学版），2008，38（4）：907-91219 朱兵，李金宗，魏祥泉融合多线索的目标跟踪 J计算机应用，2006，26（3）：601-60420 王江涛基于视频的目标检测、跟踪及其行为识别研究 D南京：南京理工大学，200821张秀兰.基于MATLAB的数字图像的边缘检测J.吉林化工学院学报,2010（4）:59-61.22王爱玲,叶明生,邓秋香.图像处理技术与应用M.北京:电子工业出版社, 2008（1）:287-312.23胡建华,徐健健.
18、交通监控系统中车辆和行人的检测与识别J.电子测量技术, 2007（1）:16-71.24竺子民.光电图象处理M.武汉:华中理工大学出版社,2001: 91-93.25代科学等.监控视频运动目标检测背景技术的研究现状和展望J,中国图像图形学报,2006,11（7）: 919-927.26常好丽,史忠科.基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法J,交通运输工程学报,2006,6（2）: 55-60.27王亮芬.基于Sift特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法J,计算机应用与软件,2010, 27（2）:267-270.28叶佳，张建秋基于 mean-shift 算法的目标跟踪方法 J传感技术学
19、报，2006，19（6）：2621-2624，262929 艾海舟, 吕风军.面向视觉监视的变化检测与分割J. 计算机工程与应用, 2000,37（5）:75-7730 吕国亮, 赵曙光, 赵俊.基于三帧差分和连通性检验的图像运动目标检测新方法J.液晶与显示, 2007（ 22）:87-9231 Rafael C.Gonzales 著, 阮秋琦译.数字图像处理（第二版）M. 北京:电子工业出版社,2003: 215-22132张海荣.视频图像中的行人检测算法研究与实现D,沈阳:东北大学,2009.33 贾慧星, 章毓晋. 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述J.自动化学报, 20
20、07（33）: 84-9034 黄鑫娟, 周洁敏, 刘伯扬. 自适应混合高斯模型背景的运动目标检测算法J. 计算机应用. 2010:1-435 郭烈.基于单目视觉的车辆前方行人检测技术研究D.吉林: 吉林大学博士论文,200736 田广. 基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究D. 博士学位论文, 上海: 上海交通大学, 200737 许言午, 曹先彬, 乔红. 行人检测系统研究新进展及关键技术展望J., 电子学报,2008, 5（36）: 962-96838 李斌, 史忠科. 基于计算机视觉的行人检测技术的发展J. 计算机工程与设计,2005, 26（10）:2565-256839 常好丽,史忠
21、科. 基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法J. 交通运输工程学报,2006, 6（2）:55-5940 黄琛. 基于 Hausdorff 距离模板匹配的行人检测算法研究与应用D. 硕士学位论文,北京: 清华大学, 200641 陈震, 高满屯, 沈允文. 图象光流场计算技术研究进展J. 中国图象图形学报.2002, 5, 7A（5）: 434-43942 National Highway Traffic Safety Administration. Traffic Safety Facts 2003DataR. Washington, DC, 2004, Publication Number
22、809762.43 C.Mertz, D.Duggins, J.Gowdy, J.Kozar, et al. Collision Warning and SensorData Processing in Urban Areas Collision Warning and Sensor DataProcessing in Urban AreasC. Proceedings of the 5th international conferenceon ITS telecommunications, June, 2005: 73-78.44 Massimo Bertozzi , Alberto Bro
23、ggi , Gianni Conte , Alessandra Fascioli , RaFascioli. Obstacle and Lane Detection on the ARGO Autonomous VehicleC.IEEE Intelligent Transportation Systems Conf, 1997: 1010-1015.45 Massimo Bertozzi ,Alberto Broggi， et al. Vision-based Pedestrian Detection:will Ants Help？J. IEEE Intelligent Vehicle Sy
24、mposium, 2002（1）:1-7.46 Meinecke, Marc-Michael; Obojski, Marian Andrzej. Approach for protectionof vulnerable road users using sensor fusion techniques C. InternationalRadar Symposium, Dresden/ Germany, 2003.47 P.Marchal.SAVE-U:Sensors and system Architecture for Vulnerable roadUsers protection C.Br
25、uxelles: ADASE II-3rd Concertation meeting: 19-20.47 Haritaoglu I，Harwood D，Davis L W4：Real-time surveillance of peopleand their activities JIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2000，22（8）：809-830.49 O. Masoud, N.P. Papanikolopoulos. Robust pedestrian tracking using amodel-
26、based approach,in ProcC. IEEE Conference on IntelligentTransportation Systems, Boston, Nov,1997: 338-343.50 D. M. Gavrila and S. Munder. Multi-cue pedestrian detection and tracking from a moving vehicle D. IJCV, 73（1）, 2007:4159.51 M.Oren, C.Papageorgiu, P.Sihna,et al. Pedestrian Detection using Wav
27、elet TemplatesC. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,1997:193-199.52 N avneet Dalal and Bill Triggs. Histograms of Oriented Gradients for Human53 C. Stauffer, E. Grimson, Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking,ProcA. Computer Vision and Pattern Recognition C
28、onferenceC, 1999:21-26开题报告1研究背景及意义随着我国机械工业的迅猛发展,汽车行业也实现了新的跨越。汽车的普及带来了许多危害,诸如:“汽车尾气”对环境的污染、消耗汽油造成能源的紧缺、交通拥挤、交通事故等等。目前,我国的交通安全形势日益严峻,交通事故频繁发生,财产损失和人员伤亡惨重。虽然我国仅拥有全世界约2.5%的汽车,但是引发的道路交通死亡事故占世界的15%,己是交通事故多发的国家。据调查统计,2009年,全国共发生道路交通事故238351起,造成67759人死亡、275125人受伤,直接财产损失9.1亿元. 2008年,全国共发生道路交通事故265204起,造成73484人死亡、304919人受伤,直接财产损失10.1亿元2007年,全国共发生道路交通事故327209起,造成81649人死亡、380442人受伤,直接财产损失12亿元。由此可见,交通事故是全球性关
