基于DSP的嵌入式车道偏离报警系统的硬件平台

目前普遍采用的车道偏离报警系统的硬件平台是工业PC.为了克服其体积大、功耗高、成本高、可靠性低的缺陷,设计了一种嵌入式车道偏离报警系统的硬件平台.利用基于DM642系统作为视频采集处理模块,采用C8051F040的数据采集系统作为汽车行驶参数采集模块,使用基于LM2576的电源系统为整个系统供电模块.试验表明,该系统具有良好实时性和抗干扰能力,满足了系统设计需要.     

基于图像处理的车道偏离的研究和实现

利用ADI公司的DSP评估板,结合数字图象处理技术,设计出了一套实用的车道偏离检测系统平台.该系统采用两个CMOS摄像头采集图像信号,输入到DSP评估板中,先利用图像平滑技术滤除噪声,然后采用边缘检测技术识别出车道识别线,结合速度传感器、转向传感器的信号判断汽车是否将要偏离跑道,在LCD模块中,并实时显示车的偏离状态.如果将要偏离或者已经偏离,就会有蜂鸣震动提示.     

车道偏离预警系统关键技术设计

车道偏离系统是一种安全辅助驾驶系统,针对传统车道偏离预警系统实时性不足,设计了基于改进Sobel算法和Hough变换识别车道线的实时车道偏离预警系统。系统将摄像机采集的道路图像经过改进Sobel算法处理,能更快得到车道线边缘像素信息,再应用Hough变换连接有效边缘像素确定车道线位置,最后通过与预警决策模块的匹配度实现车道偏离的预警判定。经测试系统性能良好。     

直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测

为了解决规格化道路上车道线跟踪及车道偏离检测的问题,利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置。首先,在小窗口内采用Hough变换方法进行车道线识别;同时,根据摄像机的成像几何性质,推导出车道偏离程度与道路图像中车道线斜率之间的函数关系,从而简化了摄像机标定过程。现场试验表明,完成一帧道路图像的预处理及车道线识别的所需时间小于30ms,车辆直行隋况下的车道偏离率相对测量误差小于5％,试验结果验证了该方法的实时性和正确性。     

基于视频的高速车道偏离预警系统

在驾驶过程中发生非意识车道偏离时,偏离预警系统采用报警方式保障行车安全。针对高速公路频发的车道偏离事故,设计和实现了基于视频处理的高速车道偏离预警系统(Highway Departure Warning System,HDWS)。算法处理上,分别进行感兴趣区域(Area of Interest,AOI)设定、图像预处理和Otsu自适应阈值二值化,应用直线模型和改进Hough变换提取车道线,采用像素距离与车道线斜率信息融合的偏离决策,并在MATLAB R2015a上仿真测试。仿真结果表明,该系统能提前1.2 s报警,准确率高于95%,漏报率低于3%,满足高速道路环境下偏离预警性能要求。     

车道偏离预警中车道线实时视频图像识别仿真

传统车道线图像识别与现实路况差异较大,提出了一种车道线实时视频图像识别方法.方法 对车道线图片进行逆透视转变,采用改进的Sobel算子对最近车道线边缘进行检测.在此基础上利用自适应双阈值对检测到的图像做二值化处理,增强图像信息.使用改进Hough变换算法减少拍摄图像与实际路况的差异,完成车道线实时视频图像识别.仿真结果...     

基于DSP的防撞雷达信号采样系统设计

针对线性调频连续波汽车防撞雷达回波信号的特点,选用串行差分ADC,设计了一种基于DSP的SPORT口的I、Q双通道采样系统,并通过实验验证了系统的正确性。     

车道偏离预警系统中图像处理方法的研究与分析

为了提高基于机器视觉的车道偏离预警系统的可靠性和实用性,对系统中的多个环节进行了研究,将多种图像处理方法进行对比分析,总结各种算法的优缺点并进行适当的改进.最终选择了车道偏离预警系统中几种常用的图像处理方法做了详细测试与分析,使用这些图像处理方法对图像传感器采集的道路视频进行了车道线检测,并且对得到的结果进行比较和分析...     

基于模型驱动的车线偏离警告系统

车线偏离警告系统(LDWS)是车载主动安全系统的一项主要功能,研究了LDWS中的关键技术,以车道模型为核心,采用基于模型驱动的方法探测车道,为解决弯道探测的问题,将车线探测区域划分为多个子区域,独立探测每个子区域中的车线段,为提高探测效率并减少误识别,每个子区域的尺寸根据每次探测的结果和车道模型的拟合值动态变化,为增加探测的稳定性,对近处子区域采用Sobel滤波处理,对远处子区域采用根据车道几何特征动态设置的Gabor滤波处理,实验表明,系统能准确探测弯道并精确测算车道偏离范围,在噪声环境中有良好的鲁棒性.     

一种基于扫描线和区域生长的行车偏移检测算法

驾驶疲劳是引发高速公路车祸的重要原因之一,而根据行车偏移信息则可以评估疲劳状态。为了实时检测到行车偏移信息,提出了一种基于扫描线与区域生长相结合的视频图像分析算法,从而实现了多种道路车道标线和行车偏移的自动检测。该算法还采用自适应感兴趣区域选择方法以及根据车道状况确定帧处理策略的方法,使运算速度满足实时要求。采用该方法获得的行车偏移信息将给后续的驾驶疲劳分析提供必要的数据。     

基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统研究

该文设计了一个基于单目视觉的汽车防偏防追尾预警系统,应用于主要障碍物为车辆的结构化道路环境.利用视觉传感器提供的道路图像序列亮度、纹理、形状等丰富特征,对汽车前方道路和车辆进行检测和跟踪,根据其危险程度,向驾驶员提供可靠的防偏指令和防追尾预警信号,并辅以声光报警.介绍了系统软硬件结构,给出了主程序流程图.对定位前方道路及车辆的算法和预警方案等关键技术进行了研究,给出了系统可行性和有效性验证的仿真和初步试验结果.     

智能车视觉导航的道路和前车检测系统

设计了一个基于单目视觉的智能车自适应道路、前车检测系统,主要应用于结构化道路,可以根据输入图像的可见度自动在夜间模式和日间模式间切换。结果表明系统可以在不同可见度下,自动、快速、准确地检测前车。     

基于嵌入式Web 和DSP 的车辆信息检测系统

本文介绍了一种基于嵌入式的车辆信息检测系统的组成和工作原理。它以ARM和DSP处理器做为硬件架构,ARM有丰富的网络接口,易于实现联网,DSP可以提供了强大的运算功能,实现复杂的图像运算处理。本文结合这二者的优势,设计实现了该车辆信息检测系统。设计中结合实际情况,在充分利用现有资源的基础上,设计了符合要求的实际电路和相关程序,具有重要的理论和实际意义。     

高速路的车道检测与车辆跟踪

基于智能交通的快速发展,研究了基于高速路的车道检测和车辆跟踪技术.对于多车道检测,根据路面与分道线灰度级相差较大的特点来实现车道路面的分割,接着结合直线方程和Catmull-Rom Spline插值算法来拟合分道线.对于单车道检测,首先基于HSV颜色空间和Sobel边缘提取方法对其进行有效分割,接着在透视变换空间中提取分道线坐标点并用二次多项式拟合分道线.针对车辆检测,使用Hog+Gentle-Adaboost分类算法实现无人车前方路面车辆的检测,接着基于车底阴影的特征对车底阴影进行检测以验证学习算法检测到的车辆区域的真伪性.针对车辆跟踪,采用动态二阶自回归模型的方法预测车辆的状态.其中,对于粒子滤波固有的粒子退化问题,引入Thompson_Taylor算法改善了粒子退化和低多样性的缺陷.本文的车道检测和车辆跟踪算法能较容易地移植在嵌入式平台,可靠性和准确性较高,且有助于进一步实现车道偏离报警和前向防撞系统.     

基于多特征融合的前向车辆检测方法

针对传统车辆检测方法定位精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的前向车辆检测方法。采用基于直方图分析和自适应双阈值的方法分别实现阴影和边缘特征的准确分割,并通过阴影和边缘特征的综合分析,生成车辆假设区域。利用对称性、纹理和轮廓匹配度3个特征融合得到的综合特征对获得的车辆假设区域进行验证,剔除其中的误检区域。实验结果证明,该方法能在不同光照条件下自适应地进行车辆检测,检测率可达92%以上,且在检测率和误检率2项指标上均优于传统基于学习的方法。     

嵌入式车道偏离报警系统硬件设计

应对高速公路行驶车辆偏离车道造成重大交通事故这一现实问题,介绍了基于嵌入式视频信号处理器DM642的车道偏离报警系统,详细阐述了其硬件设计,简单介绍了决策软件框架.经多次高速公路实验表明:系统运行稳定、结构便携、误报率低,具有广泛应用前景.