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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳宏宜
研究生(外文):Hung-Yi Chen
論文名稱:應用於車輛側邊安全輔助之影像偵測系統
論文名稱(外文):Image-Based Motion Detection System for Lateral Safety Assistance
指導教授:宋開泰
指導教授(外文):Kai-Tai Song
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:電機與控制工程系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:69
中文關鍵詞:側邊安全輔助智慧型車輛光流嵌入式系統
外文關鍵詞:lateral safety assistanceITSoptical flowembedded system
相關次數:
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本論文發展一套應用於車輛側邊安全之影像偵測系統。文中提出混合式光流法結合物體特徵點之影像運動偵測系統,此系統可在移動環境之連續影像中分割出疑似移動物體特徵,包括汽車和機車。本論文運用CMOS感測器作為低成本的側邊安全偵測之影像感測器,及採用Nios embedded processor將此偵測系統發展為一獨立式裝置。本文提出之影像動態偵測法則,能在移動背景中偵測移動物體特徵,在經由安全性分析使本系統能適時發出警示資訊(聲音、LED顯示)提醒駕駛者。我們將此獨立式系統置於車中進行實際測試。測試之結果顯示本系統具有在連續影像偵測出疑似移動物體特徵之位置和相對應的光流特性,並提供行車側邊之安全輔助。
In this thesis, an image-based motion detection system has been designed and realized for lateral driving assistance of a vehicle. We proposed a feature-based detection system, which combines with a mixed optical flow estimation algorithm for motion detection. The developed system can segment moving objects from a moving background. The objects contain cars and motorcycles. We have realized the system in a stand-alone image processing system, which can operate independently on the vehicle using a CMOS image sensor and Nios embedded processor. Experimental results show that the proposed methods are effective to segment features of moving objects from a moving background for lateral safety assistance.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖例 vi
表格 x
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 相關研究回顧 2
1.2.1. 防撞技術的現況 3
1.2.2. 車輛影像辨識相關研究回顧 7
1.3 問題描述 9
1.4 論文組織 9
第二章 運動偵測系統 11
2.1 光流估測(Optical Flow Estimation) 12
2.1.1. 光流估測法則 12
2.1.2. 混合式光流估測法則 16
2.2 特徵擷取(Feature Detection) 20
2.2.1. 特徵邊緣偵測法 20
2.2.2. Harris角點偵測 21
2.3 物體分割(Object Segmentation) 23
2.3.1. 道路場景分析 23
2.4 安全性分析(Safety Analysis) 26
2.4.1. 擴散焦點(FOE)估測 28
第三章 獨立式影像動態偵測系統 30
3.1影像動態偵測系統之硬體架構 30
3.2 CMOS影像感測器之介面電路 32
3.3 Harris角點偵測硬體電路 34
3.4 Nios發展介面之規劃與設計 35
3.5 Nios之軟體設計 39
3.5.1. 內部中斷向量設定與記憶體存取 39
3.5.2. 特徵擷取 39
3.5.3. 光流估測 40
3.5.4. 物體分割 41
3.5.5. 安全性分析 43
第四章 實驗結果 46
4.1 Matlab模擬結果 47
4.1.1. 安全偵測結果 47
4.1.2. 安全偵測之限制 51
4.2 獨立式系統驗證 54
4.2.1. CMOS影像感測器擷取之實驗結果 55
4.2.2. 特徵擷取之實驗結果 56
4.2.3. 光流估測之實驗結果 56
4.3 實車測試結果 58
4.3.1. 狀況一 59
4.3.2. 狀況二 60
4.3.3. 狀況三 62
4.4 實驗討論 63
第五章 結論與未來展望 64
5.1 結論 64
5.2 未來展望 65
參考文獻 66
附錄A Nios Development Kit, Stratix Edition 規格 68
附錄B ICM 205B 之規格 69
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