基于单目视觉的车辆碰撞预警系统

基于单目视觉的车辆碰撞预警系统能够发现道路前方的车辆并估算出与前方车辆之间的距离,利用预警机制及时提醒驾驶员危险状况。车道检测和车辆识别是该系统需要解决的两个主要难题，提出了利用边缘分布函数EDF检测车道标线，利用车辆底部纹理和对称性特征识别车辆，并根据图像坐标系和世界坐标系之间的几何映射关系测距。实验结果表明，提出的方法能够有效检测出车道标线，并能很好地测定与前车的距离。     

基于单视觉的车辆防碰撞预警系统研究

应用单目视觉车辆防碰撞预警系统能够发识别周围车辆并估算出与其之间的距离,利用预警系统及时提醒驾驶员。解决了车道线和车辆的检测识别问题,提出了新的边缘检测算法识别道路线,然后利用特征识别算法识别车辆,并根据车辆之间的距离判定危险等级。实验结果表明,系统能够有效的识别车道线和车辆,并能很好的测量车间距,实现预警输出。     

车路视觉协同的高速公路防碰撞预警算法

目的 基于视觉的前车防碰撞预警技术是汽车主动安全领域的一个重要研究方向,其中对前车进行快速准确检测并建立稳定可靠的安全距离模型是该技术亟待解决的两个难点。为此,本文提出车路视觉协同的高速公路防碰撞预警算法。方法 将通过图像处理技术检测出来的视频图像中的车道线和自车的行驶速度作为输入,运用安全区实时计算算法构建安全距离模型,在当前车辆前方形成一块预警安全区域。采用深度神经网络YOLOv3（you only look once v3）对前车进行实时检测,得到车辆的位置信息。根据图像中前车的位置和构建的安全距离模型,对可能发生的追尾碰撞事故进行预测。结果 实验结果表明,重新训练的YOLOv3算法车辆检测准确率为98.04%,提出算法与马自达CX-4的FOW（forward obstruction warning）前方碰撞预警系统相比,能够侧向和前向预警,并提前0.8 s发出警报。结论 本文方法与传统的车载超声波、雷达或激光测距的防碰撞预警方法相比,具有较强的适用性和稳定性,预警准确率高,可以帮助提高司机在高速公路上的行车安全性。     

基于霍夫变换算法的车载视频车道线检测

基于车载视频监控,围绕车道线检测及车道线模糊或缺失等应用进行研究,并将研究成果应用到道路巡检管理系统中,取得了良好的工程实践应用效果。采用了霍夫变换检测算法筛选当前车辆行驶所在车道的左右车道线,通过数量检测对车道线缺失进行判断预警。为了进一步提升应用的可靠性、减少因车辆变道或前方车辆遮挡而导致的车道线缺失误判,研究了车道线偏离和前方障碍物判断预警方法。以俯瞰视角,对车道线、摄像头成像及车辆姿态进行建模,计算车辆行驶偏移的角度和相对距离,判断车辆偏移情况。     

高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法

目的 基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法。方法 首先提出一种深度卷积神经网络SF＿YOLOv4(single feature you look only once v4)对前方车辆进行精准的检测跟踪;然后提出一种安全距离模型对车辆刹车距离进行计算,并根据单目视觉原理计算车辆间距离;最后提出多车道预警模型对自车行驶过程的安全性进行分析,并对司机给予相应安全提示。结果 实验结果表明,提出的SF＿YOLOv4算法对车辆检测的准确率为93.55%,检测速度(25帧/s)领先对比算法,有效降低了算法的时间和空间复杂度;提出的安全距离模型计算的不同类型车辆的刹车距离误差小于0.1 m,与交通法建议的距离相比,本文方法计算的安全距离精确度明显提升;提出的多车道安全预警模型与马自达6(ATENZA)自带的前方碰撞系统相比,能对相邻车道车辆进行预警,并提前0.7 s对前方变道车辆发出预警。结论 提出的多车道预警模型充分...     

基于光流法的快速车道线识别算法研究

为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法。首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动。然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法。最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息。该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度。在720*480像素下,算法实现了13.5Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39.6%的处理速度,且算法检测效果良好。实车实验证明了算法的有效性和实时性。     

一种快速的公交专用车道检测方法

为了提高车道线检测的准确性和实时性,提出了一种快速准确的车道线检测方法。首先根据道路的纹理特征求出道路的消失点,再采用改进的Hough变换检测出车道线,结合车道线的一些特征以及摄像头的参数,在不影响测量结果的情况下缩小检测空间,快速准确地检测道路的车道线,并结合BRT车道(快速公交车道)的一些特征识别车辆所在车道是否为BRT车道,从而实现对BRT车道内前方车辆的监督。将代码移植到DM6437平台,实验结果表明,该方法具备较好的实时性和鲁棒性。     

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.     

基于毫米波雷达的车辆防碰撞预警

防碰撞预警是主动安全中的一项重要技术。提出了一种基于毫米波雷达的防碰撞预警技术。首先在MHT模型下使用毫米波雷达检测出前方车辆,然后利用毫米波雷达获取的目标的速度和距离提出了以碰撞时间(Time to Collision,TTC)作为参数的防碰撞预警机制。通过实验分析,所提出的方法能够有效地将本车与前车保持在安全不碰撞的状态,可以应用到现有的主动安全系统中。     

一种结合多特征的前方车辆检测与跟踪方法

车辆检测是汽车防碰撞预警的前提,为了提高前方车辆检测的实时性和鲁棒性,提出一种结合多特征的前方车辆检测跟踪方法。该方法不依赖车道检测,利用车底部阴影的梯度特征确定可能存在车辆的区域,使用差分盒子维计算对应区域的分形维数来排除噪声,根据车辆的水平边缘特征信息精确定位,通过卡尔曼滤波器跟踪检测到的目标,利用归一化转动惯量做车辆验证。实验结果表明,该方法能够在多种交通环境中实时有效地检测前方车辆。     

基于Haar-like和MB-LBP特征分区域多分类器车辆检测*

高级辅助驾驶系统中的预碰撞系统不仅需要检测前向车辆,预防追尾碰撞,同时需要检测临近车道斜侧向车辆,实现对其潜在换道、合流行为的预测,提供实时的预警功能.文中提出分区域融合多种特征的车辆检测方法,解决前向车辆特征与斜侧向车辆特征存在明显差异的问题.同时,文中方法分别检测远近不同的车辆,进行不同程度的图像降采样,提高检测系统的实时性.多种交通场景的实地测试表明,文中方法可以实时、稳定、准确地检测到前向车辆和斜侧向车辆,在行车环境良好的情况下,具有较高的召回率和准确率.     

基于PSO-IGA算法的高性能十字阵列的设计与综合

前碰撞预警系统是安全辅助驾驶领域的一项重要部分,通过计算机处理交通环境信息,当检测到潜在危险时,及时提醒并辅助驾驶员。采用计算机视觉方法,通过目标检测和跟踪算法,获取图像中目标车辆的位置和轨迹信息,并利用相机标定,计算当前车辆和前方车辆在世界坐标系中的距离、速度及轨迹等信息,综合该信息,实现前车碰撞时间预警、前车并线预警以及非机动车预警算法。在前车并线过程中,利用轨迹信息实时检测前车并线意图,及时提示驾驶员注意避让前方车辆。实验表明,本文提出的预警算法具有较高的准确性和鲁棒性,特别在高架或高速道路场景下,并线预警算法能检测到前车的并线意图,及时预警。     

一种基于行车区域改进的高速公路车辆检测法

在高速车辆速度的检测中,视频检测因其本身的优势得到了越来越多的人的青睐,而视频测速中的运动目标提取通常会采用背景差法来实现,但在实际应用中这种方法很容易受到周边环境的影响,特别是绿化带和其他车道车辆的影响显著。本文针对高速公路中车辆行驶在车道线中的特点,先提取车道线,根据车道线求出行车区域,再对行车区域进行背景差提取运动目标,消除了周边环境对运动目标的影响。实验证明,该方法很好地克服了周边环境的影响,消除了误检目标,可以准确地检测出所需的运动车辆。     

基于DSP的车道偏离检测与车辆前向车距检测

基于智能交通的快速发展,研究了在高速路段下基于机器视觉的车道偏离检测与车辆前向安全车距检测技术.首先固定车载相机,通过相机标定获取相机的内参数和外参数,进而设计车距检测模型.该模型不但能够检测出前方车辆与无人车的距离,还能计算出前方车辆相对于摄像机光轴的偏转角度.接着在CCP偏离检测算法的基础上,设定安全和报警区来建立车道偏离模型,并对当前车辆的偏离结果作出正常行驶的评判.最后借助TI的DVSDK组件包将算法移植到嵌入式平台DSP-DM3730上测试.实验表明,本文设计的车距检测模型和车道偏离模型在解决无人车的前向防撞检测和车道偏离检测等问题上具有较好的参考价值.     

汽车偏离车道线的图像分析与视觉计算方法

针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题,提出了一种快速可靠的视觉计算方法。利用方向滤波算子对路面图像进行5×5模板运算,得到边缘图像;采用Otsu自动阈值算法对图像进行二值化处理,并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点,减少后续处理运算量;在此基础上,根据车道几何特性引入约束条件,去除干扰点,并采用Hough 变换检测出车道线;依据针孔摄像机模型建立空间坐标系,用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离,估计驶离车道的时间,为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。     

梯度点对约束的结构化车道检测

车道检测是无人驾驶车辆及车道偏离预警等系统的关键技术。针对复杂道路环境中,阴影、路面破损及车辆遮挡等常造成车道检测不准确的问题,提出利用结构化道路两侧车道线上常具有相反方向梯度的性质,将两侧车道线的检测转化为梯度点对约束下的车道中线及宽度检测。然后分别采用平行透视投影模型及线性双曲线模型,通过Hough变换获得了对车道消失点、宽度及车道中线等参数的估计,最终实现了对不同形状结构化车道的检测。比较了本文算法与其他两种车道检测算法在不同复杂道路环境下的车道线检测性能,结果表明了本文算法的有效性。     

基于无线通信的车辆主动防撞预警系统设计

提出了一种基于无线通信的车辆主动防撞预警系统,利用梯度方向直方图特征与支持向量机配合单目测距模型实现前方车辆的实时检测与测距,并利用传感器无线通信网络获取相对车速信息,最后根据相对车距与相对车速配合TTC预警模型实现碰撞预警。试验结果表明,系统平均处理时间100ms,车辆检测准确率95%,单目测距误差小于±4m,实现了实时、准确的车辆预警。