基于圖像的智能雨刮控制方法研究.pdf

1、雨雪天氣情況下，汽車雨刮器是保證駕駛安全的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的汽車雨刮器均由駕駛員手動操作，容易引起交通事故?；谟炅總鞲衅鞯淖詣佑旯纹髂茉谝欢ǔ潭壬蠝p輕駕駛壓力，但是雨量傳感器具有測量范圍小、信號非線性、受使用環(huán)境限制等缺點(diǎn)，使得自動雨刮效果不甚理想。廣泛應(yīng)用于車輛安全輔助駕駛技術(shù)的視覺傳感器可以很好地克服雨量傳感器的缺點(diǎn)，提高駕駛舒適性和安全性，因此研究基于圖像的智能雨刮系統(tǒng)成為了一種趨勢。
　　 本文采用工業(yè)攝像頭采集多種情況下的

2、雨水圖像，對白天的車窗雨水圖像處理算法進(jìn)行深入研究和改進(jìn)，設(shè)計了一款適合于榮威550汽車的模糊邏輯控制器，使得自動雨刮器能夠根據(jù)圖像特征值自動選取雨刮電機(jī)速度和間隔時間，最后對控制算法進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了算法的有效性。本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　 1)設(shè)計了基于圖像的智能雨刮控制系統(tǒng)并基于MATLAB軟件搭建了其仿真平臺。平臺能夠控制工業(yè)攝像頭獲取圖像，進(jìn)行圖像處理并顯示處理過程和結(jié)果，調(diào)用模糊邏輯控制器實(shí)現(xiàn)雨刮模式的選取。此外，

3、用戶可在平臺上設(shè)計適合不同車款的模糊控制器。
　　 2)在分析雨天圖像的梯度圖像直方圖特性基礎(chǔ)上，提出一種基于梯度直方圖參數(shù)估計的自適應(yīng)閾值雨水邊緣提取法。在此基礎(chǔ)上，提出局部與全局自適應(yīng)閾值邊緣提取算法。算法首先將圖像劃分為多個子圖像，然后計算各個子圖像的自適應(yīng)閾值并與全局自適應(yīng)閾值進(jìn)行比較，從中選取較小閾值對圖像進(jìn)行閾值處理得到邊緣圖像，這種處理方法不僅有效解決了手動設(shè)置閾值問題，而且解決了因光線分布不均帶來的信息丟失問題。