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基于計算機視覺的動態(tài)障礙物檢測在汽車輔助駕駛系統(tǒng)中具有重要應(yīng)用價值，其利用車載攝像機獲取車前一定范圍內(nèi)的視頻圖像檢測障礙物，從而估計出潛在的危險以便采取安全策略避免交通事故。但在行車過程中，車速和天氣的變化以及開放的車行環(huán)境下視頻背景的復(fù)雜多樣性對障礙物檢測的魯棒性提出了較高的要求，同時由于攝像機隨車體運行，因此運動背景下動態(tài)障礙物的檢測以及檢測的實時性要求進一步增加了算法的設(shè)計難度。
針對汽車輔助駕駛系統(tǒng)中動態(tài)目標(biāo)檢測的復(fù)雜背景和實時性要求，提出一種基于改進尺度不變特征變換（ SIFT）算子和改進假設(shè)檢驗方法的動態(tài)目標(biāo)檢測方法。通過小波多分辨率分析和相鄰幀間特征點位置估計改進SIFT方法，實現(xiàn)快速全局背景運動補償參數(shù)估計，并在三幀差分圖像上優(yōu)化背景方差估計過程，解決因目標(biāo)分布在圖像邊緣導(dǎo)致傳統(tǒng)假設(shè)檢驗方法漏檢的問題。實驗結(jié)果表明，該方法不僅能夠保持SIFT算子的優(yōu)越性能，提高參數(shù)估計精確性，而且能加快特征配準(zhǔn)和檢測速度，滿足系統(tǒng)的實時性要求。
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