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          基于單目視覺的汽車追尾預(yù)警系統(tǒng)研究

          作者: 時(shí)間:2012-02-08 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

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          在陰影圖像中由下至上逐行搜索,尋找連續(xù)陰影點(diǎn)超過一定閾值的線段,并以此線段為底邊劃出一個(gè)矩形區(qū)域作為疑似車輛區(qū)域。為保證疑似區(qū)域包含車輛整體,矩形的寬度比線段稍寬,高度由寬度按比例給出。為避免重復(fù)搜索,將已搜索到的疑似區(qū)域內(nèi)陰影完全抹去。由于同一車輛的各個(gè)部分可能分別被檢測為疑似目標(biāo),因此還需要對各個(gè)相交的疑似區(qū)域進(jìn)行合并。由于前方車輛的遮擋,可能會將多個(gè)目標(biāo)認(rèn)定為一個(gè)目標(biāo),但是對本車的安全無影響。
          2.2.2 篩選驗(yàn)證
          如果單純采用陰影特征進(jìn)行車輛檢測,在保證較低“漏警”率的同時(shí),也造成了較高的“虛警”率,因此還需要對疑似區(qū)域進(jìn)行篩選和驗(yàn)證。
          對于結(jié)構(gòu)化道路,車輛寬度與車道寬度的比值應(yīng)該是大致固定的,那么當(dāng)攝像機(jī)的焦距、俯仰角等參數(shù)固定后,圖像上車道寬度(像素?cái)?shù))與車輛寬度(像素?cái)?shù))也滿足這個(gè)比例。根據(jù)之前檢測的車道方程,就可以計(jì)算出感興趣區(qū)域內(nèi)任意縱坐標(biāo)上車輛圖像寬度的范圍,并剔除寬度不在此范圍內(nèi)的疑似區(qū)域。
          在以往的車輛驗(yàn)證方法中,最常用的是對稱性測度驗(yàn)證。這種算法的計(jì)算量較大,且對于背景復(fù)雜,對稱度差圖像的驗(yàn)證效果不盡人意。為了解決這個(gè)問題,該系統(tǒng)采用了一種基于邊緣二值化圖像,通過搜索車輛左右邊緣進(jìn)行驗(yàn)證的算法。
          假設(shè)疑似區(qū)域的寬度為W,區(qū)域左邊緣的坐標(biāo)為(X1,Y1),右邊緣的水平坐標(biāo)為(X2,Y2)。定義函數(shù):
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          式中:f(x,y)為(x,y)點(diǎn)的灰度值。在區(qū)間(X1-W/4,X1+W/4)內(nèi)搜索g(u)的最大值點(diǎn),該點(diǎn)對應(yīng)的水平坐標(biāo)X1’就是車輛的左邊緣坐標(biāo)。同理也可以搜索到車輛的右邊緣X2’。如果左右邊緣的g(u)值均大于某閾值,那么就可以認(rèn)定該車輛確實(shí)存在。實(shí)驗(yàn)證明,該算法能排除掉大量的“虛警”區(qū)域并得到真實(shí)車輛的兩側(cè)邊緣。
          2.3 車輛跟蹤
          現(xiàn)關(guān)心的是前方車輛與本車相對的二維位置和速度,因此只需要使用卡爾曼濾波器預(yù)測橫坐標(biāo)x、橫向速度Vx、縱坐標(biāo)y、縱向坐標(biāo)Vy這四個(gè)狀態(tài)向量。此外由于x方向和y方向的狀態(tài)向量沒有直接聯(lián)系,所以可以將其分為兩組分別處理。
          在車輛行駛過程中,由于顛簸或遮擋等原因,系統(tǒng)可能會將路牌、灌木叢等物體誤認(rèn)為是車輛檢測出來,產(chǎn)生虛警。而這些虛警物體往往只能在連續(xù)數(shù)幀圖像中存在。如果不采取措施,系統(tǒng)就會時(shí)常產(chǎn)生短促的報(bào)警。
          當(dāng)圖像采樣間隔足夠短時(shí),相鄰幀內(nèi)同一車輛的位置會具有很大的相關(guān)性。
          系統(tǒng)采用檢測與跟蹤相結(jié)合的方法,根據(jù)第n幀圖像獲得的信息,預(yù)測車輛在第n+1幀圖像中的位置等信息,并與n+1幀圖像中實(shí)際檢測到的結(jié)果進(jìn)行比對。如果二者匹配度最大且超出一定值,則認(rèn)定為同一車輛,繼續(xù)進(jìn)行跟蹤、報(bào)警,否則認(rèn)為此車已被遮擋或消失,暫時(shí)不做處理,數(shù)幀后被剔除出去。
          2.4 測距報(bào)警
          車間測距通常采用幾何投影模型,采用了一種簡化的車距模型公式L×W=C,其中L為兩車間距,單位為m;W為圖像上目標(biāo)車輛處車道寬度,單位為pixel;C為常數(shù),可通過事先的標(biāo)定獲得。然而兩車間安全車距S采用文獻(xiàn)推導(dǎo)的臨界安全車距公式動態(tài)得到。
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          式中:Vr為相對車速,由對測出車距求導(dǎo)得到相對車速后進(jìn)行卡爾曼濾波得到;Vb為本車車速,由GPS得到。
          如果告警頻率過高,容易使駕駛員麻痹大意,過低可能使駕駛員來不及做出反應(yīng),因此該系統(tǒng)采用由遠(yuǎn)至近的三段報(bào)警。
          若車距d≥1.5S,判定為3級威脅,發(fā)出長而緩的報(bào)警聲,提醒駕駛員前方有障礙物,但暫無危險(xiǎn);若車距S≤d≤1.5S,判定為2級威脅,發(fā)出較急促的報(bào)警聲,提醒駕駛員減速;若車距d≤S,判定為1級威脅,發(fā)出短而急的報(bào)警聲,提醒駕駛員制動;3種狀態(tài)下的告警聲差異很大,駕駛員可以很容易地根據(jù)報(bào)警聲判斷威脅等級。



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