13、分布式移动计算机视觉与车辆尾灯跟踪算法解析

分布式移动计算机视觉与车辆尾灯跟踪算法解析

1. 分布式移动计算机视觉概述

如今，移动设备已成为社会中不可或缺的一部分。随着智能和微技术的进步，摄像头传感器成为所有移动设备的标准组件。这一创新吸引了研究界和行业的关注，大家致力于开发利用移动设备强大功能，并结合先进计算机视觉和图像处理技术的高级应用。

移动设备可基于GPS或WiFi定位估计的位置进行聚类。在分布式智能摄像头的研究中，涉及到移动计算机视觉的诸多进展，同时也面临着实时分布式智能系统的一些挑战。此外，还出现了将计算机视觉技术和分布式框架用于增强现实和安全目的的移动应用研究。未来，移动设备将成为视觉传感器网络的一部分，这也带来了新的挑战。

2. 车辆尾灯跟踪与警报信号检测算法

在碰撞避免、驾驶员辅助系统以及自动驾驶车辆中，车辆尾灯的跟踪和警报信号（转弯和刹车）的检测至关重要。下面介绍一种实时视觉系统的算法，它能利用车载嵌入式智能摄像头检测和跟踪车辆尾灯、识别常见警报信号，并统计车辆两侧经过的汽车数量。

2.1 算法背景

• 事故现状 ：据2009年美国国家安全委员会报告，约三分之一的汽车事故为追尾碰撞，其中30%会导致严重伤害。因此，各种检测系统在高级驾驶员辅助系统（ADAS）和潜在自动驾驶车辆应用中变得流行。
• 检测系统类型 ：目前研究和市场上的检测系统包括计算机视觉、雷达和激光等类型。计算机视觉系统能为其他高级应用提供视觉数据，具有一定优势。
• 法规依据 ：联合国和美国交通部对车辆信号灯