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产品名称：	1746-NR8 1746-NR8
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价格：	65
供货总量：	666
规格：	1746-NR8
更新日期：	2018年11月20日，有效期：360天
关键字：	1746NR8 1746NR8 1746NR8
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1746-NR8 1.3车辆识别技术

在车辆识别技术方面，目前许多专家学者都在研究多传感器融合技术。这是由于单一的传感器在复杂的交通环境下检测车辆的难度加大，且不同车辆具有各自不同的外形、大小和颜色，在物体之间的遮挡、杂乱且动态变化的背景下，多传感器融合可以达到作用互补的效果，是车辆识别技术的发展趋势。

雷达在检测车辆前方障碍物的位置、速度、深度等信息方面具有明显优势，种类主要包括激光雷达、毫米雷达、微波雷达，其中激光雷达又可分为单线、四线及多线。基于车载摄像头的视觉信息，可以对外部环境进行立体视觉或单目视觉的检测。立体视觉检测的目的在于获取障碍物的深度信息，但在实际应用中，较大的计算量难以保证高速行驶中的实时性，且由于车辆颠簸等影响，双目或多目摄像头的标定参数往往会有较大偏差，产生较多的误检及漏检情况。单目视觉在实时性方面拥有较大优势，是目前常用的检测方法，主要包括：基于先验知识的检测方法、基于运动的检测方法、基于统计学习的检测方法。

基于先验知识的检测方法：提取车辆的某些特征作为先验知识，原理与车道检测技术中基于特征的检测算法类似，经常作为先验知识的车辆特征包括：车辆的对称性、颜色、阴影、边缘特征、纹理特征等信息。该方法在图像空间中进行搜索，找到与先验知识模型匹配的区域，即可能存在车辆的区域（ROI）。对于确定出的ROI区域通常还会采用机器学习的方法进一步确认。

1746-NR8 基于运动的检测方法：由于在不同的实际环境中物体运动时产生的图像信息不同，基于此特点，通常需要对多幅差异较大的图像进行处理，积累足够的信息后对运动物体进行识别，实现对障碍物的检测。但此方法由于计算量大的局限，实际应用中实时性欠佳。基于运动的检测方法中，主要是光流法，该方法是机器视觉和模式识别中检测运动物体常用的方法之一，它利用了同一平面内运动物体的图像像素序列灰度分布的变化，建立坐标系检测并获取障碍物位置。

基于统计学习的检测方法：首先需要采集足够多的前方车辆样本，样本需涵盖不同的环境、天气、远近等情况。在训练样本数据的过程中，一般采用神经网络、Haar小波等方法。训练完成后，便可应用于要实现的具体功能上。

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