1、“.....本文涉及的识别任务分为部分第要识别前方是否有障碍物，旦有障碍物就算法识别障碍物属性，属性分为人于物体，然后决策无人驾驶小车下步行为。距离识别主要依靠无人驾驶平台的车载激光和超声波，障碍物属性识别主要依靠摄像头的图像识别算法，和人体传感器来实现。使用摄像头来识别物体特征属性，从而在编程上区分了物体与人。本文还加入了人体传感器，因为些仿真无人小车自动避障控制系统优化设计论文原稿化方面，美国和德国走在前列。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到世纪年代末年代初，各国都将研究的重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上......”。

2、“.....目前仍处于初级阶段，各种处理芯片和驱动电机的问世推动了反展，而无人据采集模块原理介绍本文所涉及的摄像头参数如表所示。树莓派支持市面上大部分的摄像头模块，树莓派支持两种与摄像头的图像传输方式协议连接接口连接。市面上的摄像头大多是成熟产品，产品参数选择余地较小且般体型较大，不适宜作为产品开发使用。使用接口的摄像头模块为些仿真模型也会导致摄像头的误判，加入了人体传感器之后大大减少了摄像头误判的可能性。本系统总体流程图如图所示。引言发达国家从世纪年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用化方面，美国和德国走在前列。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到世纪年代末年代初......”。

3、“.....特征是基础分类器的输入。使用分类器之前需对图像进行预处理操作，大致为以下几步。本文提供种自动避障系统，旨在解决无人驾驶汽车碰撞的安全和识别障碍物属性的问题。使用各传感器保证车辆直线行驶，识别障碍物距离的前提下利用摄像头图为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。分类器中的级联是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每级分类器检测的区体轮廓，或者识别人的特征部位如眼睛耳朵脸等。如果识别到有......”。

4、“.....否则反之。总体流程如图所示。人体轮廓识别的实现基于的人体特征检测，共分两步。第步就是训练人脸特征分类器，第步就是利用训练好的分类器进行人脸检测。目标分类器检测方法最初由将其集成到了电路板上，使得设计外观简洁明了。考虑到要做到尽量缩小体积最终选择树莓派这款单板电脑。其主要优势如下的位处理器性能更强劲适配器图像识别算法如何识别前方障碍物属性，图像识别算法是本实用新型的重点，好的识别算法应对识别区域背景有无物体遮挡。本文涉及的识别任务分为部技术有种。即指级联分类器的每层都可以从中选取个算法，并利用基础分类器的自我训练得到......”。

5、“.....目前支持这种分类器的技术有种。即指级联分类器的每层都可以从中选取个算法，并利用基础分类器的自我训练得器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测。检测到目标区域分类器输出为，否则输出为。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每个位臵来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以趣区域的检测。检测到目标区域分类器输出为，否则输出为。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每个位臵来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变......”。

6、“.....所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描提出，并由对这方法进行了改善首先，利用样本的特征进行分类器训练，得到个级联的分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归化为同样的尺寸大小。分类分第要识别前方是否有障碍物，旦有障碍物就需要停车减速，这个主要通过超声波来实现，目前已经实现米左右距离的物体检测。第是识别障碍物属性，属性分为人物体动物种，首先区分物体，这很容易，只要利用物体与人最大区别，用红外探测就可以实现。第即人与动物的区别，目前做法是利用摄像头识别原稿......”。

7、“.....本无人自动驾驶障碍识别防撞系统硬件部分主要由两大部分构成自动形式的无人小车和识别装臵两大块。小车平台采用模拟小汽车的轮驱动设计，电机驱动使用，这款芯片可以驱动两个电机，同时体积小巧，直接程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。分类器中的级联是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每级分类器检测的区域即为目标区域。目前支持这种分类器的无人小车自动避障控制系统优化设计论文原稿对这方法进行了改善首先，利用样本的特征进行分类器训练......”。

8、“.....训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归化为同样的尺寸大小。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感需要停车减速，这个主要通过超声波来实现，目前已经实现米左右距离的物体检测。第是识别障碍物属性，属性分为人物体动物种，首先区分物体，这很容易，只要利用物体与人最大区别，用红外探测就可以实现。第即人与动物的区别，目前做法是利用摄像头识别人体轮廓，或者识别人的特征部位如眼睛耳朵型也会导致摄像头的误判，加入了人体传感器之后大大减少了摄像头误判的可能性。本系统总体流程图如图所示......”。

9、“.....基础分类器是至少有两个叶结点的决策树分类器。特征是基础分类器的输入。使用分类器之前需对图像进行预处理操作，大致为以下几车的自动障碍识别并躲避是其中的关键技术问题，如何实现高效安全还需要做进步研究。无人小车自动避障控制系统优化设计论文原稿。本文提供种自动避障系统，旨在解决无人驾驶汽车碰撞的安全和识别障碍物属性的问题。使用各传感器保证车辆直线行驶，识别障碍物距离的前提下利用摄像头图像识别专为树莓派设计，与树莓派兼容性较好，驱动程序完善，市面上提供的摄像头模块各种参数型号都较为齐全，在同等价格的前提下，性能更优。在经过比较后选择了款接口摄像头模块。表所示是本设计中选用的摄像头模块的参数......”。