基于機(jī)器視覺的行車安全預(yù)警系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近些年來隨著汽車數(shù)量日益劇增，道路交通安全問題逐漸引起了社會(huì)的普遍關(guān)注，智能汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文基于當(dāng)前Android操作系統(tǒng)的開放性，使得智能移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用開發(fā)具有很強(qiáng)的靈活性和廣泛性，提出一種適宜于Android智能移動(dòng)設(shè)備運(yùn)行的行車安全預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)車道線檢測(cè)與車輛識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　論文在車道偏離預(yù)警方面，主要研究了結(jié)構(gòu)化道路建立的車道幾何模型和相關(guān)假設(shè)。在感興趣區(qū)域中通過Houg

2、h直線變換提取道路圖像邊界線段，從中篩選出符合車道線的部分。本文提出對(duì)左右兩側(cè)車道線設(shè)置多項(xiàng)式邊界曲線和斜率兩個(gè)分類特征，去除了大部分干擾信息，有效地提高車道線檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，減小計(jì)算冗余量。對(duì)與計(jì)算獲得的車道特征點(diǎn)集合，通過最小二乘法對(duì)車道線進(jìn)行擬合重建，完成車道線的標(biāo)識(shí)。為了實(shí)現(xiàn)車道偏離預(yù)警功能，本文對(duì)兩種方法進(jìn)行了研究：測(cè)量車輛與車道線間橫向距離，以及根據(jù)車道線消失點(diǎn)與車輛中點(diǎn)的相對(duì)位移判斷車輛行駛偏向角。
　　論文在車輛識(shí)別

3、方面，研究了一種通過機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)車輛進(jìn)行有效檢測(cè)的方法。首先獲取大量車輛圖像的正、負(fù)樣本，選用Haar-like特征用機(jī)器學(xué)習(xí)算法Adaboost進(jìn)行訓(xùn)練，最后獲得Cascade級(jí)聯(lián)分類器，利用實(shí)驗(yàn)證明訓(xùn)練所得的分類器對(duì)于實(shí)際道路環(huán)境中的車輛識(shí)別有效。為實(shí)現(xiàn)車輛碰撞預(yù)警，本文針對(duì)單目測(cè)距幾何模型以及車輛碰撞時(shí)間TTC模型進(jìn)行了研究。
　　本文所提出的行車安全預(yù)警系統(tǒng)經(jīng)過算法移植開發(fā)并在Android手機(jī)上進(jìn)行了測(cè)試，有效地實(shí)現(xiàn)了行車