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後視鏡行車紀錄器進入發燒排行的影片

使用輪胎偵測技術應用於行車紀錄器之車輛偵測系統

為了解決後視鏡行車紀錄器的問題，作者阮昱貹 這樣論述：

當車輛行駛於道路上都有可能會受到路上的人事物所影響，因此很難完全避免交通事故的發生。汽車雖然有後視鏡可以觀看左右兩邊的後方來車，但是在行駛中駕駛的注意力大多放在前方的車輛，因此當駕駛不專心時，假如有車輛從後方急速行來或是迅速地靠近車的左右兩旁時，往往會造成駕駛的反應不及，進而引發事故。而在道路上除了行駛中的汽車外，亦包含機踏車、腳踏車及等其他車輛，這些車輛往往比行駛中的汽車更加危險。因此一個穩定的vision-based駕駛輔助系統(driver assistance system)，應該要能對不同種車類進行偵測，並且不局限於前方車輛，亦也能對出現於兩旁的車輛進行偵測，並給與駕駛相對應的預警

。在本論文中，我們提出一個車輛偵測的系統，此系統能在行車記錄器的影片中同時進行不同類別(如:汽車、機車、腳踏車)的車輛偵測，其不僅能偵測前方的車輛，亦可同時對行經兩旁的車輛進行偵測。系統架構包括兩大區塊，第一個模組為車輛資料庫建立，我們從網路及現有資料庫中收集大量的車類圖片，並擷取MB-LBP與HOG的特徵擷取，然後使用AdaBoost algorithm當作分類器。第二個模組為車輛偵測演算法，此演算法為本論文的主軸，其主要可分為三個部分，第一部份ROI segmentation，是在一段行車影片上經由系統階層式地劃分出最適合的ROI區域。第二部份為Vehicle component dete

ction，此部分先對規劃的ROI進行的偵測，再將已偵測出的wheel part利用我們提出的filtering進行wheel的篩選，最後再將篩選後的wheel做兩兩的成對化。第三部份為Vehicle localization，我們利用簡易的規則對無法的pairing的wheel與已pairing的wheel進行車輛側面的定位，最後再將定位好的車輛側面與rear detection的結果進行結合，組成一個完整的vehicle。實驗分析主要分成四個部分來進行，我們除針對每個偵測器的效能作評估外，並將實驗環境分成白天（晴朗、陰天、下雨）及夜晚（光源充足、光源不充足、下雨）來進行評估。第一個實驗為輪

胎偵測器的效能評估，其主要是分析各種偵測器的precision和recall，其汽車的precision rate 可高達96%。第二個實驗車尾偵測器的效能評估，其兩種type的車尾precision也達到91%與87%。第三個實驗則對我們提出的研究方法所整合出來的車輛偵測演算法進行評估。最後一個實驗則是對於我們提出的filtering進行評估。實驗結果顯示，我們提出的系統能對行車紀錄器影片中的任何種類的車輛與各種環境中的偵測，都有良好的偵測效果。