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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)目標檢測的復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，解決因目標分布在圖像邊緣導致傳統(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和檢測速度，滿足系統(tǒng)的實時性要求。
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