1、“.....图中越黑的区域表示存在汽车目标的可能性越大，全黑表示在帧图像中该区域均出现。因为只有在区域中可能存在车辆信息，针对感兴趣区域提取特征计算光流场，节省计算时间。如图所示，通过多帧信息的融合，确定在区域中有辆靠近主车的车辆，大小如图中所示黑色矩形框，它相阈值。通常情况下，车底阴影要明显比汽车所在行驶路面的任何部分都暗，可以通过分析路面区域的灰度值自动地估算出个上界阈值，且满足车底阴影区域灰度值小于这个上界阈值，从而分割出车底阴影区域。利用色彩信息或熵可以分割出图像中的行驶路面，虽然分割出的区域更精确但计算耗时多，因此选择种基于边缘的快速分割方法，首先采用算子计算原图像的边缘图，从基于车辆特征和光流的前方汽车图像信号识别论文原稿......”。

2、“.....如图所示。和区域属于水平线以上的场景，这两个区域中信息较为丰富，能较好地生成体现出主车运动状态的光流场结构。和区域属于水平线以下的场景，包含路面和可能存在的汽车。如图所示，显示了光流场的个区域平均光流矢量，圆圈代表光流矢量起点，线段长度代表光流矢等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。算法其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取关键点后对关键点附加详细的局部特征信息，生成描述器，通过特征点的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，从而建立了目标间的对应关系。摘要基于行车前方的场景图像，该文提出了种融合车底阴影车道线和光流的汽车识别方法。用是图像的局部特征，其对旋转尺度缩放亮度变化保持不变性......”。

3、“.....而对物体运动遮挡噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。通过对连续两帧图像的特征向量的匹配，得到稳定可靠致密的光流场。对生成的光流场同样采用种可视化表达方法，如图所示的中图和右图，用不同色度摘要基于行车前方的场景图像，该文提出了种融合车底阴影车道线和光流的汽车识别方法。用高斯拟合法算出路面区域的灰度阈值生成值图，结合水平边缘检测获得车底阴影，再根据车道线等场景信息建立候选汽车区域在设置的个感兴趣的特征区域中，用尺度不变特征变换匹配生成特征光流场，进而识别车道上汽车位置及行车状态。结果表明该方法检测情况稳定，准确率高，检务。本文方法将进步处理提取自身行车速度弯道上下坡等特征信息，以及处理夜间行车环境问题，进而更加完善地判定行车状态......”。

4、“.....全黑表示在帧图像中该区域均出现。因为只有在区域中可能存在车辆信息，针对感兴趣区域提取特征计算光流场，节省计算时间。如图所示，通过多帧信息的融合，确定在区域中有辆靠近主车的车辆，大小如图中所示黑色矩形框，它相对于主车的向后行驶，同时在这区域可能有两辆较远的车辆区域可能有辆车，距离主车较远区可灰度值自动地估算出个上界阈值，且满足车底阴影区域灰度值小于这个上界阈值，从而分割出车底阴影区域。利用色彩信息或熵可以分割出图像中的行驶路面，虽然分割出的区域更精确但计算耗时多，因此选择种基于边缘的快速分割方法，首先采用算子计算原图像的边缘图，从下往上考察边缘图中的每列，以遇到的第个边缘点为分割点，分割点以下的像素点归类为路面区域......”。

5、“.....和区域属于水平线以上的场景，这两个区域中信息较为丰富，能较好地生成体现出主车运动状态的光流场结构。和区域属于水平线以下的场景，包含路面和可能存在的汽车。如图所示，显示了光流场的个区域平均光流矢量，圆圈代表光流矢量起点，线段长度代表光流矢量的大小。根据图中区域的平均光流矢量的方向和幅值可以初步判断行车自运动状态为向前行驶基于车辆特征和光流的前方汽车图像信号识别论文原稿。速判断，不用实时检测，对于生成的目标假设区域，光流信息可以很好排除虚假车辆。对实际图像情况下的各种干扰能初步有效的排除，提高了检测效率。实验结果显示，该算法的正确识别率达到，白天环境能满足准确的识别要求。结语在行车前方的复杂情况下，全局方法获得的光流场稳定性差......”。

6、“.....非常靠近区域，距离主车较远。之所以在光流场分析中未见到有些车辆候选区域的明显光流特征是因为这些区域中的车辆相对于主车基本静止，作为局部的前景未见明显变化。实验结果准确检测前方运动车辆的位置等状态信息是车辆安全驾驶的前提，本文对连续的图像序列处理，在主车未变道的情况下，点和车道线的相对稳定，用帧间信息融合比对进行验证明，该法运算更快速，分割精度也满足后续操作的要求，见图。特征光流场及车辆状态判断如图所示，对车载摄像机在高架道路环境下所拍摄的行车前方连续帧的图像进行了车底阴影进行分析，车道线使用红色虚线表示，红色号为多帧图像检测到的位置。对于每帧图像都会生成候选区域，于是联合多帧中的信息对候选区域出现的可能性用灰度级别来表示......”。

7、“.....可初步判断在区域或区域中可能存在运动汽车。在下阶段计算中，仅考虑区域作为兴趣区域。目标汽车的行车状态通过车底阴影获得候选汽车区域车底阴影的灰度值依赖于图像中的环境光照强度，因此无法定量描述其灰度值的下界阈值。通常情况下，车底阴影要明显比汽车所在行驶路面的任何部分都暗，可以通过分析路面区域，。光流场是个维矢量场，可理解为维运动场在成像平面上的投影，反映了图像上每点灰度的变化趋势，是种对真实运动场的近似估计。基于车辆特征和光流的前方汽车图像信号识别论文原稿。行车环境光流场的特征区域设置基于和车道线的检测将图像分割成和个区域，如基于车辆特征和光流的前方汽车图像信号识别论文原稿流场稳定性差，采用融合车辆特征和光流场的方法可完成行车前方复杂场景下的汽车识别任务......”。

8、“.....以及处理夜间行车环境问题，进而更加完善地判定行车状态。参考文献马颂德计算机视觉科学出版社，对于主车的向后行驶，同时在这区域可能有两辆较远的车辆区域可能有辆车，距离主车较远区可能有辆车，非常靠近区域，距离主车较远。之所以在光流场分析中未见到有些车辆候选区域的明显光流特征是因为这些区域中的车辆相对于主车基本静止，作为局部的前景未见明显变化。实验结果准确检测前方运动车辆的位置等状态信息是车辆安全驾驶的前提，本文对连续往上考察边缘图中的每列，以遇到的第个边缘点为分割点，分割点以下的像素点归类为路面区域。实验证明，该法运算更快速，分割精度也满足后续操作的要求，见图。特征光流场及车辆状态判断如图所示......”。

9、“.....车道线使用红色虚线表示，红色号为多帧图像检测到的位置。对于每帧图像的大小。根据图中区域的平均光流矢量的方向和幅值可以初步判断行车自运动状态为向前行驶。将区域的平均光流矢量与区域对比后，可初步判断在区域或区域中可能存在运动汽车。在下阶段计算中，仅考虑区域作为兴趣区域。目标汽车的行车状态通过车底阴影获得候选汽车区域车底阴影的灰度值依赖于图像中的环境光照强度，因此无法定量描述其灰度值的下斯拟合法算出路面区域的灰度阈值生成值图，结合水平边缘检测获得车底阴影，再根据车道线等场景信息建立候选汽车区域在设置的个感兴趣的特征区域中，用尺度不变特征变换匹配生成特征光流场，进而识别车道上汽车位置及行车状态。结果表明该方法检测情况稳定，准确率高......”。