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1.研究背景
随着全球经济的飞速发展和人们生活水平的逐步提高，汽车已经成为众多家庭不
可或缺的常用交通工具。然而，人类在享受汽车科技带来的交通便利的同时，也面临
着日趋严峻的交通安全问题。据公安部统计，截至2021年底，我国汽车保有量达3.02
亿辆，超过美国稳居世界第一。全国汽车保有量超过百万辆的城市数量达到了79个，
机动车驾驶人数量达到了4.81亿[1]。汽车保有量的逐年攀升，使交通拥堵程度不断加剧，
道路交通事故频频发生，严重影响了人们的生活质量，阻碍了社会的进一步发展。
据相关统计数据显示，我国近五年每年交通事故死亡人数均超过6万人，仍是全球
交通事故死亡人数最多的国家之一，道路交通安全形势不容乐观[2]。研究表明，仅有10%
的道路交通事故是由车辆水平、道路条件等客观因素导致的，其余90%的道路交通事
故均来源于驾驶员疲劳驾驶、酒后驾驶、超速行驶以及未按规定让行等人为因素[3]。在
突发事件中，如果能够提前1秒提醒驾驶员采取有效的驾驶操纵，则可以大大减少交通
事故中不必要的人员伤亡。
2.研究意义
智能汽车是一个由环境感知、决策规划和运动控制三部分组成的综合系统，涉及
计算机视觉、模式识别、组合导航以及自动控制等多个领域，是我国大力支持的新型
交叉学科。其中，环境感知部分相当于车辆的“眼睛”，它直接影响决策系统和控制系
统的智能化水平，是智能车辆安全行驶的先决条件，是高级驾驶辅助系统（ADAS）中
极为重要的一环。环境感知部分主要利用多种车载传感器来获取车辆内外的环境信息，
并对其进行适当数据处理、分析及融合，从而实现对道路环境、车辆状态和驾驶员身
体状况的实时感知。当行驶车辆面临潜在的危险时，ADAS对驾驶员进行及时高效的反
馈预警，辅助或者代替驾驶员采取有效的驾驶操纵，有助于增强车辆的行驶安全性，
降低交通事故的发生率[8-10]。因此，对智能汽车环境感知技术进行深入研究，具有重要
的应用价值和实际意义。
相比于其他车载传感器，摄像头可以获得最为丰富的环境信息，且成本低廉，硬件技术成熟，在自动驾驶领域具备独一无二的优势。然而，摄像头易受环境因素的影响，当光照发生变化或者背景变得复杂时，视觉感知算法的准确性和鲁棒性明显下降，工作效率显著降低[14]。 智能汽车视觉感知关键技术是无人驾驶汽车研究的重点和难点。
复杂场景目标检测的复杂性不仅仅体现在复杂的环境上，而是第一方面复杂包括，复杂场景目标检测时的，环境复杂性如光照变化、相互遮挡、尺度变化、背景干扰、恶劣天气等，第二方面，包括检测对象的刚性物体、非刚性物体、几何物体、颜色特征、纹理特征等检测物体复杂性，第三方面，针对具体的复杂问题需要使用不同的处理方式的复杂性。
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除此外引言部分引用为：
吉林 大 学
博士学位论文
复杂场景下的智能汽车目标检测与跟踪算法研究
作者姓名：曹景伟
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