基于智能前照灯控制的多目标跟踪



基于智能前照灯控制的多目标跟踪

夜间驾驶员对颜色的感知下降，使得夜间行车相对白天变得更危险。有研究表明，驾驶员较少使用远光灯来提高夜间对颜色的感知，原因是需要频繁地手动切换并担心影响到前方行驶和正在超车的车辆。最近已经开始研发一种由车载摄像头、高速处理器和机器学习技术组成的智能前照灯控制器（IHC），其可以自动调节前照灯的光束以尽可能多地照亮前方道路，同时避免影响其他驾驶员。此系统的关键为计算机视觉软件，其可以区分前方其它车辆灯光和交通灯以及反射灯光。

通过考虑光源的开关、合并和分裂，重点关注建立近、中、远距离光源或反射光源的跟踪问题。通过二进制变量反映出固定时间间隔不同帧的两个光点的相关性，它们的状态相关或不相关均须估计。在分析一个时间间隔的两帧图像之后，增加一个时间间隔以分析下一帧的相关性。通过所提出的跟踪算法，对应于远距离车辆和小反射光点的小光源分级性能也得到了改善。试验证明，所研究的方法可以成功跟踪90%的小光点，智能车灯控制符合实时性应用要求。

未来的研究需要增加训练数据的数量和建立更适合目标行为的概率密度。此外,在系统的光点分类阶段，光点跟踪可以综合分析运动特性与时空特征。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation System（英）

刊期：2012年第12期

作者：Jose C.Rubio

编译：陈健