全天候车载视觉之移动物侦测系统-NPUCSIE.PDF

全天候車載視覺之移動物偵測系統 1 1 1 1 2 陳昭和 、駱冠銘 、伍健和 、黃登淵 陳聰毅 、 1 2 國立高雄應用科技大學電子工程系、 大葉大學電機工程學系 chentso@.tw 、thouho@.tw 、andy800116@ 、 U100B235@ 、 kevin@.tw 摘要 本文提出一種適用於市郊區道路之全天候車 文獻探討 載視覺之移動物偵測系統。方法包含三個部分：(1) 習知移動物偵測方法可分為固定式攝影機與 影像前處理：使用者可自行設置一個感興趣區塊， 移動式攝影機兩種型式，在固定式攝影機方面，由 此區塊是用來設限移動物偵測範圍；並判斷目前狀 於背景固定，可以使用背景相減和相鄰相減方法， 態為日間或夜間以及車輛的行駛狀態為停駛或行 過濾掉背景部份，在結合影像處理的相關知識，使 駛； (2)特徵資訊擷取：系統將分成日間移動物偵 得在移動物切割方面來得容易許多，但是在移動式 測與夜間移動物偵測，若判斷為日間狀態，利用陰 攝影機方面，背景不斷更新與變化，且隨移動速度 影特徵來偵測前方移動物，並結合方向梯度直方圖 增加而提昇背景變化複雜度，這加劇了切割困難 支持向量機分類器來提高偵測的準確性；若系統 度因此無法使用， 習知的影像切割技術進行移動物 判斷為夜間狀態，在 HSV色彩空間進行車燈偵 偵測。 測； (3)移動物框選：將所擷取之特徵資訊使用形 近年來車輛偵測方法 [1]-[7]大都限於背景較 態學處理來濾除雜訊及增強特徵資訊，最後進行框 為簡單或結構化之道路例如快、高速公路( ) ，或市 選動作。實驗結果顯示本方法在日、夜間的偵測率 郊區道路之單車輛偵測，且左、右兩側的來車無法 約為80% 、60% ，如此顯示出本方法的可行性與價 進行偵測 ，如此較不切實際應用。習知方法 [3]利 值性。 用了移動向量估測的觀念，將影像中的背景去除， 保留出最後的移動物，這部分是值得參考的，因為 關鍵詞：車用型攝影機、移動物偵測、 方向梯度 只要光流部分是準確的，不管是在固定式或是移動 直方圖、支持向量機 式的攝影機上，區分前景與背景都是大同小異的觀 念，但使用光流法有個最大的問題，那就是誤判光 前言 流的存在，而誤判光流存在的原因在於雜訊以及移 科技的進步帶給人們生活更加便利，在交通 動式攝影機，因為移動式攝影機在移動的過程中， 方面，汽車的普及節省了兩地之間移動的時間，增 會不停的更新背景，導致前一張影像的部分資訊在 加人們的便利性提高生活的水準，而汽車數量的增 目前的影像中遺失掉，造成光流向量的誤判。習知 長雖然帶來許多好處，但隨之帶來的安全問題也不 方法[6]提出的一個應用在高速公路上的車輛偵測 容輕忽。根據內政部警政署 104 年警政統計資料顯 與追蹤技術，主要方式是先判斷道路環境為隧道或 示，交通事故發生數量逐年提升，民國103 年的交 是戶外，之後將所訓練好的 SVM 分類器針對所判 通事故更是高達 30.8萬件，交通事故不但造成交