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基于計算機視覺的動態障礙物檢測在汽車輔助駕駛系統中具有重要應用價值，其利用車載攝像機獲取車前一定范圍內的視頻圖像檢測障礙物，從而估計出潛在的危險以便采取安全策略避免交通事故。但在行車過程中，車速和天氣的變化以及開放的車行環境下視頻背景的復雜多樣性對障礙物檢測的魯棒性提出了較高的要求，同時由于攝像機隨車體運行，因此運動背景下動態障礙物的檢測以及檢測的實時性要求進一步增加了算法的設計難度。
針對汽車輔助駕駛系統中動態目標檢測的復雜背景和實時性要求，提出一種基于改進尺度不變特征變換（ SIFT）算子和改進假設檢驗方法的動態目標檢測方法。通過小波多分辨率分析和相鄰幀間特征點位置估計改進SIFT方法，實現快速全局背景運動補償參數估計，并在三幀差分圖像上優化背景方差估計過程，解決因目標分布在圖像邊緣導致傳統假設檢驗方法漏檢的問題。實驗結果表明，該方法不僅能夠保持SIFT算子的優越性能，提高參數估計精確性，而且能加快特征配準和檢測速度，滿足系統的實時性要求。
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