通过应用用于车辆检测的局部特征和用于车辆验证的全局特征，提出了一种天气自适应的前方碰撞预警（FCW）系统。 在该系统中，分别计算了水平和垂直边缘图。 然后通过自适应阈值对边缘图进行阈值调整以适应亮度变化。 第三，将边缘点链接起来以生成可能的对象。 第四，根据边缘响应，位置和对称性来判断对象以生成候选车辆。 最后，提出了一种基于主成分分析（PCA）的方法来验证候选车辆。 所提出的FCW系统具有以下特性：1）边缘提取适应于各种照明条件； 2）局部特征相互处理，以提高车辆检测的可靠性； 3）车辆检测的分级方案增强了对各种天气条件的适应性； 4）基于PCA的验证可以严格消除没有车辆外观的候选区域。

本程序为近景摄影测量控制场定标的一部分，提供加密点物方坐标后通过量测像点坐标利用后交、前交法进行定标。 DLT直接结算结果将为后交提供初始数据。 函数重用率比较高，能用于航摄的后方交会与前方交会！ 另外带有批量处理算法！ 相关文档： http://hi.baidu.com/yiyiyis/blog/item/69858ec4628919da38db4934.html

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针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测

对同名像点，进行前方交会和多片前方交会； 交会的空间坐标是否与实验的模拟数据的空间坐标一致，以验证算法的正确性； 在像点上添加高斯噪声，再统计与模拟数据的空间坐标的差值，比较前方交会和多片前方交会的计算精度；

测绘中基本计算之一，已知两点坐标以及这两点与待求点距离，便可求得待求点坐标。此方位称为边长前方交会。

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