汽车偏离车道预警控制系统设计

随着汽车使用量的不断激增,交通事故发生率急剧上升,成为困扰出行安全的主要问题,而根据数据统计多数交通事故均源于汽车偏离正道形式轨道而引发的,而车道偏离预警控制系统的开发与应用,可在汽车偏离车道之时及时发出预警,规避或减少交通事故发生,针对此,本文将以TMS320DM642多媒体图像处理器作为系统核心,设计了一款嵌入式车道偏离预警控制系统,给出了系统总体结构,软硬件配置等内容,以此满足车道偏离图像实时采集、提取及预警需求.     

基于ISO 26262的车道偏离预警系统设计

为了实现车道偏离预警系统(LDWS)在参与汽车辅助驾驶时的安全功能,按照道路车辆功能安全ISO 26262标准定制了系统的设计流程。根据车道偏离预警系统的安全目标和整车对其功能安全的要求,对系统架构进行了分层设计,并对安全子系统进行详细设计。在此基础上,基于TMS320DM8168对车道偏离预警系统的硬件和软件进行了安全设计规范开发,最后对系统的设计及规范进行检验。结果表明,该系统符合ISO 26262功能安全标准的要求,能实现整车的安全目标。     

基于小波分析与类内最小方差法的车道线检测

在车道偏离预警、防止及车道保持等基于机器视觉的驾驶安全辅助系统中。在道路图片中,为了能提取出完整的直车道线,本文提出了一种基于小波分析与计算梯度方向角类内最小方差法相结合的算法。该算法首先利用小波分析计算出边缘像素点的梯度幅值和梯度方向角,得到道路图像的边缘;然后将二值化处理过的图像用8领域面积去噪法去除噪声区域,并进行连通域的标记;在提取直车道线时,利用类内最小方差法计算各个连通域边界上点的梯度方向角最小方差,最后设定阈值分离出直线车道线,达到车道线检测的目的。实验仿真结果表明,本算法能够很好的检测出直线车道线,相比于目前其他文献的方法有较高的检全率。将有助于智能驾驶辅助系统研究技术的发展。     

车道偏离预警系统的研究

车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统提供智能的车道偏离预警,在驾驶员无意识(驾驶员未打转向灯)偏离原车道时,能在偏离车道0.5秒之前发出警报,或方向盘开始震动以提醒驾驶员目前车辆偏离的状况,为驾驶员提供更多的反应时间,大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故。     

基于单目视觉的行车环境安全预警系统设计

文中设计了基于机器视觉的行车环境安全预警系统,采用包含视频图像采集、行车环境检测以及行车环境安全预警3个功能模块的系统结构,重点研究并提出了新的行车环境识别方法,包含车道线提取和前方车辆检测方法,并对系统硬件架构及软件流程和算法进行说明,实现高速公路行车环境的识别并进行危险警示。实验结果显示,系统能够准确地对前方车道线和车辆进行检测,实现设计效果。     

基于FPGA的车道偏离预警系统的设计

介绍了一种以FPGA芯片为核心,基于数字图像处理技术和SOPC技术的车道偏离预警系统实现方案。系统通过CCD摄像头完成车辆前方图像的采集,利用Hough变换实现车道检测,利用边缘检测函数完成偏离预警的功能。系统具有良好的便携性、灵活性和通用性。详细的论述了该系统硬件结构和软件设计思想,并分析了系统具有的优点。     

基于嵌入式的车辆偏离预警系统研究

以嵌入式系统为平台对车辆驶离车道的预警进行研究.在采用改进的Hough变换对道路图像标识线识别的基础上,利用透视投影原理,完成车辆位置信息的重建,确定车辆在车道中的横向距离和横向偏转角,建立基于横向距离和横向速度的车辆偏离预警算法.车辆行驶实验表明,该算法能够对偏离车道的车辆给以准确的报警,并且充分考虑车辆的速度以及偏转角度对车辆偏离车道过程的影响.     

车道线信息的全面理解及偏离预警算法

为全面理解车道线信息,提出了一种车道线检测分类跟踪及偏离预警算法。首先利用动态感兴趣区域约束Canny算子的检测范围,基于扩展的Otsu算法改进Canny算子的阈值设定方式,并通过Hough变换进行车道线边缘拟合;然后依据车道线的颜色及线型特征进行分类,同时借助Kalman滤波器实时跟踪车道线,对检测失效区域采用Kalman滤波器的预测值进行替换;最后设定有效的偏离预警策略,确保行驶的安全性。实验结果表明,算法能全面地理解车道线信息并进行跟踪,同时具备对危险行驶状态下的车辆进行预警的能力。     

基于机器视觉的红外激光辅助车道线检测方法

车道线检测在车道偏离预警、车道保持、车道变换、前向碰撞预警、自适应巡航控制等驾驶辅助系统中发挥着重要的作用。传统的车道线检测算法存在算法复杂度较高、在路面变化时识别率低等问题。针对以上问题，提出了一种红外激光辅助车道线检测的方法。通过两道激光照射路面后激光光条在图像中的位置获取路面角度信息，以实现自适应逆透视变换；使用Canny算法完成二值化、Hough变换检测直线；利用激光照射位置处路面和车道线灰度差值明显的特点定位车道线，完成直线的筛选。实际路况的实验表明，所提算法能够有效地应对路面变换带来的视角变化并减少环境干扰，相比固定ROI提取方法和传统Hough直线检测方法效果更佳、鲁棒性更强，平均正确率达到97.24%,平均运算时间为28.7 ms/帧。     

基于双阈值分割的车道线检测方法

车道线识别技术是车道偏离预警系统(LDWS)的核心,为能有效识别出车道标线,首先采用双阈值分割提取图像中符合车道线特征的白色和黄色信息,然后在感兴趣区域(ROI)中建立动态搜索带以检测车道线像素信息,最后通过Hough变换完成对车道线的识别。实验结果表明该方法能较好地消除干扰,保留需要的像素信息,有效识别出车道线。     

车道线实时检测与偏离预警系统设计与研究

为保证交通安全,设计了一种基于单目视觉的车道偏离检测系统,利用 车载前视摄像 头获取图像,实时对动态图像进行处理,在驾驶员非主观偏离车道时进行报警。首先研 究了图像预处 理技术,包括灰度化、截取有效区域、滤波去噪、图像灰度增强、边缘检测和边缘修复功能 。其次对预处 理后的图像进行车道线检测,为有效识别具有车道线特征的图像,提出了一种改进的Hough 变换算法;对 没有车道线特征或车道线特征不明显的图像,采用了动态检测方法。在此基础上,提出 了一种车道线 纠正算法,即四点标定逆透视变换,将车道图像转化为俯视图,建立图像坐标系与实际俯视 坐标系之间的 关系,得到实际车辆的位置和偏移角度,判断该车辆的情况并作出指示。最后,在实际道路 中对设计中关 键技术以及整个系统进行了实验,大量实验结果表明,本文系统能在多种环境的道路中实现 车道线的准确识别和偏移判断,具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于FPGA的快速车道偏离预警系统硬件实现

针对现今采用PC机实现的车道偏离预警系统实时性低的问题,介绍了一种以FPGA为核心的车道偏离预警系统的纯硬件语言实现方法。整个系统由纯硬件语言设计,主要包含图像采集模块,中值滤波模块,Sobel边缘检测模块和Hough变换模块。每个模块均采用并行结构同时系统以流水线方式运行,充分利用了FPGA的并行处理优势,显著的提高了数据处理的速度。结果表明,系统边缘检测效果良好,能清晰地检测出车道线;同时系统响应速度满足实际需求。     

基于FPGA的车道偏移告警系统

为了解决传统的机器视觉处理系统在安全驾驶辅助系统的应用中遇到的成本和性能挑战,设计了一种以FPGA为处理核心的车道偏移告警系统,研究了车道线提取和车道偏移告警算法,并对其进行RTL级实现,实现了快速并行处理。通过搭建SOPC系统,集成了抬头显示系统,减少了额外的处理器成本,能够给驾驶员提供更加安全的驾驶体验。该方案成本低于传统的DSP视觉处理平台,系统的图像处理速率最高可以达到1157帧/秒,满足实时性要求。     

基于Gabor滤波器的车道线快速检测方法

针对在全景相机获取到的高交通信息量的复杂场景下传统Canny算子很难实时且鲁棒地提取车道线特征的问题,提出一种基于Gabor滤波器的最优方向区间快速检测算法。首先利用同心圆环近似展开法将全景图像展开成矩形图像,然后对展开图像进行不同相位角的Gabor滤波处理,快速得到使车道线边缘清晰度达到最高的方向区间。在Canny算子检测边缘过程中,只对处于该区间内的边缘点进行非极大值抑制及进一步处理,实现车道线的快速检测。最后算法在实拍的500帧视频样本上进行测试,识别率优于94.2%。结果表明所提算法不易受复杂环境影响,可用性强,有效地提高了车道偏离预警系统的实时性与稳定性。     

一种基于并行处理器的快速车道线检测系统及FPGA实现

该文提出了一种并行的快速车道线检测系统。该系统包含一个3232的处理器单元(PE)阵列和双RISC子系统。PE阵列实现车道线图像像素级并行预处理,获取图像边缘特征,双RISC核子系统根据边缘特征实现两条车道线直线参数的并行检测,从而使得检测过程的每一步都是并行进行,显著提高检测速率。该系统用FPGA实现。实验结果表明本系统具有良好的鲁棒性且可达到每秒50帧的检测速率,满足了车道偏离预警系统实时性要求,具备重要的应用价值。     

驾驶员辅助系统报警性能测试台架的研究

车道偏离报警和前撞报警是驾驶员辅助系统的两个重要组成部分,报警的正确率、误报率和漏报率不仅是评价系统性能优劣的重要指标,也是影响驾驶员对辅助系统主观感受的重要原因。使用NI公司的开发工具,设计和搭建了报警性能测试台架,能够将与实车采集的道路视频影像信息时间同步的车辆状态信息融合作为测试样本,回放给待测的驾驶员辅助系统,进行硬件在环仿真测试,人工对比实际行车状况判定报警是否相符合样本中的实际道路环境,形成测试结果分析报告。最后,通过实验初步验证了该测试台架的有效性。     

Vehicle counting based on double virtual lines

Traditionally, magnetic loop detectors are often used to count vehicles passing over them in intelligent transportation system. Real-time image sequences are captured by video surveillance system. Virtual loop, which emulates the functionality of inductive loop detectors, is placed on images. It is more convenient, but it occurs in false detection and discrimination when vehicles are lane departure due to overtaking or crossing. This paper presents an effective approach for vehicle counting based on double virtual lines (DVL). Double virtual lines are assigned on images, which are across bidirectional multi-lane. The region between DVL is the detection zone, rather than virtual loop zone in each lane, so as to reduce the proportion of false detection and misjudgment from lane departure for vehicles. Then, in the detection zone, the dual-template convolution is designed to detect and locate moving vehicles to eliminate the mapping of one to many, many to one. The effective rules are given in terms of the constraint of the horizontal and vertical distances to improve the accuracy of vehicle counting. Experimental comparisons with the other method demonstrate the performance of the proposed method.