基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究
基于机器视觉的车道偏离预警系统研究
基于机器视觉的车道偏离预警系统研究一、本文概述随着汽车工业的快速发展和智能化技术的进步，车辆安全性能的提升已经成为汽车工业发展的重要方向。
车道偏离预警系统作为智能驾驶辅助系统的重要组成部分，其研究和应用对于提高车辆行驶安全、降低交通事故发生率具有重要意义。
本文旨在研究基于机器视觉的车道偏离预警系统，通过对系统的工作原理、关键技术、算法优化以及实际应用效果进行深入分析，以期为车道偏离预警系统的进一步发展和完善提供理论支持和实践指导。
本文首先介绍车道偏离预警系统的研究背景和意义，阐述基于机器视觉的车道偏离预警系统的基本原理和技术框架。
在此基础上，重点分析车道线检测、车辆位置判定、预警算法设计等关键技术，探讨如何提高系统的准确性和实时性。
本文还将对车道偏离预警系统的实际应用效果进行评估，分析其在不同道路和交通环境下的性能表现，为系统的优化和改进提供数据支持。
通过本文的研究，旨在为车道偏离预警系统的研究和应用提供有益的参考和借鉴，推动车辆安全技术的不断创新和发展，为人们的出行安全提供更加可靠的保障。
二、相关理论和技术基础车道偏离预警系统（Lane Departure Warning System, LDWS）是近年来随着智能驾驶和车辆安全技术发展而兴起的一种车辆主动安全系统。
其核心功能是通过机器视觉技术，实时监测车辆行驶过程中车道线的位置，当车辆偏离正常行驶车道时，系统能够及时发出预警，提醒驾驶员采取相应措施，从而避免潜在的道路交通事故。
车道偏离预警系统的实现涉及多个相关理论和技术，主要包括以下几个方面：计算机视觉技术：作为车道偏离预警系统的核心技术，计算机视觉负责从摄像头捕捉的图像中识别出车道线。
这涉及到图像预处理、特征提取和车道线识别等多个步骤。
图像预处理可以去除噪声、增强图像质量，为后续处理提供清晰的图像数据。
特征提取则通过算法找出图像中车道线的显著特征，如颜色、形状等。
车道线识别根据提取的特征，确定车道线的具体位置和走向。
嵌入式车道跑偏告警系统设计
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ０ ８ １ ０ ６ ０ １０ ３８ ２ ０ ） １— ２ １－ ５
计
算
机
仿
真
２８ １ ０ 年ｌ月 ０
嵌 入 式 车道 跑 偏 告 警 系统设 计
陈清阳， 健 ， 李 安向京 ， 贺汉根
（ 国防科技大学 自动化研究所 ， 湖南 长沙 ４ ０ ７ ） １０ ３ 摘要 ： 为提高汽车驾驶的安全性 ， 减少高速公路上由于车道跑偏而造成 的巨大损失 ， 基于 Ｄ Ｐ计算和 Ｆ Ｇ Ｓ Ｐ Ａ计算 ， 构造 出一 套基于视觉的嵌入式 车道跑偏告警系统。重点介 绍了系统 的框架结构 以及硬件实现方式 ， 细研究并解决 了视 觉系统 中大 详 容量数据的传输、 存储 和处理而造成的带宽问题 ， 采用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ内部构造 ＦＦ ＩＯ及 Ｄ Ｐ上支持 的 Ｐ Ｔ传输方式 ， 快总线上的 Ｓ Ｄ 加 数据传输 ， 提高总线的利用率 ， 满足系统的实时性要求。最后 ， 于构造的系统 ， 基 设计 了典型的视觉处理算 法和应 用于车道 跑偏决策的软件算法 ， 验证 了系统的可行性。 关键词 ： 车道跑偏告警 ； 嵌入式系统 ； 计算机视 觉 ； 围设备传输 外
（Ｄ ） Ｐ Ｔ
１ 引言
随着汽车产业 和交通运输业 的飞速发展 ， 安全成 为了一
２ 系统设 计原理
在汽车驾驶中 ， 驶员 、 驾 汽车 和道路 是一 个紧耦 合 的闭 环系统。如 图 １ 示 ， 所 依据 预定的 驾驶 目标 ， 驾驶员 确定 最
佳 的驾驶路径 和驾 驶速 度 ， 通过控 制汽 车的刹 车、 门和 方 油
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ３ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｄ ｓ ｎｏ ｎＥ ｅｄ ｄＬ ｎ ｅａｔｒ ａｎｎ ｙｔ Ｌ Ｗ Ｓ ｅｉ ｆ ｍｂ ｄ ｅ ａ ｅＤ ｐ ｒ ｅＷ ｒｉｇＳ ｓ ｍ（ Ｄ ｇ ａ ｕ ｅ ）
结合机器视觉的车道偏离识别算法研究
结合机器视觉 的车道偏 离识别算 法研 究
刘 纪 红 ，康 小 霞 ，杨 丽
（ 东北 大 学 信 息 科 学 与工 程 学 院 ， 辽 宁 沈阳 １ １ ０ ８ １ ９ ）
ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ ｔ ｏ ｊ ｕ ｄ ｇ ｅ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｗ ｈ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｒ ｎ ｏ ｔ ｄ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｎ ｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ
素 代 窗 口 中 心
元 素 的灰 度 值 。 使 用 分 段 线 性 变 换 函 数 实 现 对 滤 波 后 的
ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｓ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｇ ｏ ｏ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ．
Ｋ ｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｌ ａ ｎ ｅ ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ｗ ａ ｎｉ ｒ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ；ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ；ａ ｕ ｔ ｏ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ａ ｒ ｅ ａ ｉ ｓ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｎ ｅ ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ．Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｕ Ｓ ｅ Ｓ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ — ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｉ ｔ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｆ ｔ ａ ｎ ｄ ｒ ｉｇ ｈ ｔ ｌ ａ ｎ ｅ ａ ｓ
基于机器视觉的车道偏离报警系统研究
Ａｂ ｔａ ｔ ｉ ｐ ｐ ｐ ｅ ｅｎ ｓ ａ ｍａｃ ｉ ｅ ｖｓ ｏ － ａ ｅｄ ｌ ｅ ｄ ｐ ｔ ｒ ｓ ｃ ； ｓ ａ ｅ ｓ ｔ ｒ Ｔｈ ｒ ｒ ｈ ｎ ｉｉ ｎ ｂ ｓ ａｎ ｅ ａｒ ｅ ｕ ｗａ ｎ ｎ ｓ ｓｅ ｉｇ ｙ ｔ ｍ， ｄ ｃ ｉ ｅ ｉ ｈ ｗａｒ ｂ ｓ ｏ ＣＰＣＩ ｒ ｅｓ ｒ ｓ ｔ ｂ ｓ ａｄ ｒ ｅ ａ ｅｄ ｎ ｂｕ ｉ ｓ ｎ ｄ ｔ ｉ ．Ｒｅ ｌ ｉ ｉｉ ｎ ｂ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ｅ ｇ ｉ ｓ ｕ ｉｄ， ｎ ｅａｌ ｓ ａ・ ｍｅ ｖ ｓｏ ・ ａｓ ｄ ｄ ｔ ｃ ｉ ｆｌ ｄ ＂ ｓ ｔ ｄｅ ａ ｄ ｔ ｏ ａｎ ｐ ｔｆ ｗａｒ ｓ ａ ｖ ｌ ｅ ｅ ｔ ｇ ａｌｏ ｉ ｍ ｆ ｌ ｅ ｕ ｏｒ ａｉ ｄ ｔ ｃ ｉ ｇ ｔ ｄ ｄ ｎ ｒ ｈ ｏ ａｎ
维普资讯
担鱼
文章编号： １ ７１１ ４ （ ０ ７０ －０ ４０ －０ １２ ０ ）５ ０ ０ ．２ ６
墨
（ 东南 大学 ，南京 ２ ０９） １０６
摘要：介绍 了一种基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器 视觉的车 道偏离报警系统中基于 Ｃ ＣＩ Ｐ 总线 的硬件架构进行了描述 ，研 究了基于机器 视觉的车道线实时检测问题，并提出了一种切实有效 的车道线检测算法 。
车道偏离报警系统 （Ｌ ｎ ｐ ｒｕｅ Ｗａｎｎ ｙ ｔｍ， ａ ｅ Ｄｅ ａｔｒ ｒｉｇ Ｓ ｓ ｅ 简称 Ｌ ＤＷＳ 是指汽车在高速行驶 的过程 中，在驾驶员没有示意车辆变 ） 道的’ 睛况下，车辆偏离了正常行驶 的车道 时，利用报警方式提醒驾 驶员修正车辆方 向的汽车主动 安全装 置。车道偏离报警系统将会 是 继安全带、安全气囊后，在汽车 内安装的 又一项 安全装置 ［１ １ 。在 美 围， １９ ９４年由于车道偏 离引起 的伤 亡事故 占所有 车辆 伤亡事故 的 ３ ．％，００年 为 ４ ．％，ｏ） 年 则 上 升 到 ４ ．％， 均 每 年 上升 ７０ ２ ０ ２０ ２ （ １ ３０ 平 ０７ ．５个百分点 。车道偏离报警 系统在 车辆偏离车道线时 ，可 以 向驾驶员发出警示信号，提 示驾驶 员修正车辆 的方 向，提醒驾驶 员 集中注意力 有研究表明，车道偏离报警 系统可以减少至少 ２ ％ 的 ４ 车道偏离伤亡事故 Ｉ１ ３ 。世 界上一 些 国家已经成功研制 出一些各具 一 特色的车道偏离报警系统 ，如 ＡＷＳ 系统、 ＤＳ “ Ｓ系统 、 Ｓ ＣＡＲＦ 系统和 ＡＬ ＮＮ 系统等 【１ ＶＩ ４ 。在我国，车道偏离报警方面的研究起 步较晚，还没有相关的产 品问世，只有吉林大学的汽车动态模拟 国 家重点实验室 、东南大学仪器 科学 与 工程学 院进行 了一些探 索性 的 研究。经过探索性的研究表 明，基于视觉 的车道偏 离报警系统是一 种 切 实可 行的 方 案 ． 目前 圜 外 商业 化 的车 道 偏 离 报 警 系 统 部 是基 于 视觉系统的。本文就重点介 绍 了一种基 于机 器视觉 的车道偏离报警
基于机器视觉的车道偏离预警理论与算法研究的开题报告
基于机器视觉的车道偏离预警理论与算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着社会发展和生活水平的提高，交通事故频繁发生，而其中一大主要原因就是驾驶人员因各种原因导致车辆偏离车道，引发事故的危险。
因此，研究车辆的车道偏离预警技术是减少交通事故发生的重要途径之一。
近年来，随着机器视觉技术的发展，利用摄像头对前方路况进行拍摄和处理已成为实现车辆自主导航和安全行驶的重要手段。
基于机器视觉技术的车道偏离预警技术已经得到了广泛应用，成为了当前研究的热点之一。
本研究将基于机器视觉技术，结合车辆动态、车道和路况等因素，研究车道偏离预警理论与算法，旨在为实现车辆自主导航、提高道路安全性等方面提供技术支持。
二、研究内容和方法1.研究内容（1）车道偏离预警原理和机器视觉技术基础（2）车道偏离预警算法设计和优化（3）使用计算机模拟仿真和实际车辆测试验证车道偏离预警系统的可行性和效果。
2.研究方法（1）研究前沿技术和相关文献，梳理现有的车道偏离预警研究成果（2）理论分析车道偏离预警的基本原理，结合机器视觉技术特点并设计算法（3）使用MATLAB和OpenCV进行仿真实验（4）利用实际车辆测试验证车道偏离预警系统的可行性和效果三、研究期望和意义本研究旨在通过提出一种基于机器视觉的车道偏离预警理论与算法，解决车道偏离问题，避免事故的发生，提高道路安全性和驾驶体验。
实现该研究有以下期望：（1）研究车辆的车道偏离预警理论及算法，为实现车辆自主导航的技术提供支撑（2）提高车辆车道偏离预警的准确度和实时性，减少事故的发生（3）对于普通驾驶人员，增强其交通安全意识，降低交通事故率四、存在问题及解决思路1.问题：机器视觉技术的发展十分迅速，如何选择和优化合适的算法以提高车道偏离预警的准确性2.解决思路：（1）结合已有的车道线识别算法和车辆位置信息，优化车道偏离预警算法（2）进行仿真实验，验证算法的准确性和实时性（3）根据实测数据优化算法，提高车道偏离预警的准确度和实时性五、研究进展及计划1.进展：已完成文献调研，设计车道偏离预警算法，并初步进行了仿真实验。
基于视觉的车道偏离预警系统
基于视觉的车道偏离预警系统摘要：随着汽车的大量普及，由此而引来的交通事故问题越来越引起了人们的关注。
车道偏离预警系统是指一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或者减少车道偏离事故的系统，一个车道偏离预警系统不会试图控制车辆以防止可能发生的碰撞事故[1]。
首先通过分析预警系统的国内外发展状况，指出不同系统的优缺点。
其次本文针对道路图像的识别和处理进行介绍，车道线的信息主要包括车道图像的增强、车道线的检测和车道线识别等三个部分。
该系统能通过图像处理，判断车辆是否处于正常状态，从而发出警报。
关键词：图像识别；图像处理；车道线信息1 研究背景据公安部统计，至2012 年底，全国机动车保有量已达2.4亿辆，机动车驾驶人数量已经达到2.6 亿人。
虽然汽车数量的极大增长，有力的促进了经济的发展与繁荣，但是，与之而来的各类问题不得不引起人们的关注，据权威部门统计，2012 年1 到 8 月份，全国公安交通管理部门共受理道路交通事故43151起，造成9601 人死亡、45860 人受伤，直接财产损失1.8 亿元。
如此触目惊心的数字，不仅严重制约着社会的发展，也给无数的家庭造成沉重的打击。
在所有的交通事故中，44%的比例与驾驶员的疲劳驾驶有关，所以开发出具有预警，并能在一定范围内有自适应能力系统是十分必要的。
2 预警系统的国内外发展国外对于车道偏离预警系统的研究起步较早，系统也较为完善，特别是最近几年，许多的科研部门和汽车厂商投入了很多的资金对此进行研究，并把此作为汽车下一步发展的一个重要方向。
为此，一些科研部门和汽车厂商开发出了许多比较完善的预警系统，并在一些领域有着广泛的应用。
其中比较有代表性有：美国卡内基梅隆大学机器人学院于1997 年开发成功的AURORA 系统；前DaimlerChrysler 公司和美国Iteris 公司联合开发的AutoVue 系统；荷兰的Mobileye 公司研制的Mobileye_AWS 系统；日本三菱汽车公司于1998 年提出，并与1999 年秋季应用于模型车上的DSS 系统等。
一种基于机器视觉的车道偏离报警系统
１ ６
技 术纵横
轻型 汽 车技 术
２０ （ ） ２９ ０７ １ 总 ０
一
种基于机器视觉的车道偏离报警系统
易 强 秦 文虎
（ 东南 大学仪 器科 学 与工程 学 院 ）
摘
要
本 文介 绍 了车道偏 离报 警 系统及 其 国 内外 的研 究现状 ，重点介 绍 了基 于机 器视 觉的 车道 偏 离报 警 系统 。对 基 于机 器视 觉 的车道 偏 离报 警 系统 中的 ＣＰ Ｉ Ｃ 架构 的硬件 结 构和 车道线 实时检 测 算法进 行 了描 述 ， 出 了一种切 实有效 的车道 线检 测 算法 。 提
具特 色 的车道偏 离报警 系统 ，如 Ａ ｔ Ｖ ｅ ｕ ｕ 系统 、 ｏ Ａ Ｔ 系统 、 Ｓ ＷＳ Ｍ Ｄ Ｓ系统 、Ｃ Ｒ Ｓ Ａ Ｆ系统 和 Ａ ＶＮ Ｌ ＩＮ系
统 等嗍 在 我 国 ， 。 车道 偏离 报警 方 面的研 究起 步较 晚 ，
还没有相关 的产品问世 ，只有吉林大学的汽车动态 模拟国家重点实验室 、东南大学仪器科学与工程学 院进行了一些探索性 的研究。经过探索性的研究表 明 ，基 于视觉 的 车道偏 离报 警系 统是 一种 切实 可行 的方案 ，目 国外商业化的车道偏离报警系统都是 前
了正常行驶的车道时 ，利用报警方式提醒驾驶员修 正车辆方向的汽车主动安全装置。车道偏离报警系 统 将会 是继 安 全带 、 安全 气囊 后 ， 汽车 内安 装 的又 在
一
项安 全装 置『 ｌ 美 国， ９ 由于车 道偏 离 引起 Ｊ 。在 １ ４年 ９
的伤亡事故 占所有车辆伤亡事故 的 ３ ． ２０ 年 ７ ％， ０ ０ ０ 为 ４ ． ２０ 年则上升到 ４ ． ２ ％，０ １ Ｏ ３ ％，平均每年上升 ０ ０ ５个百 分点 车道 偏离报 警 系统在 车辆 偏离 车道 ． ７ 。
车道偏离预警系统研究综述
10.16638/ki.1671-7988.2020.23.011车道偏离预警系统研究综述*田傲霜1，陈华清2，陈学文2（1.辽宁工业大学土木建筑工程学院，辽宁锦州121001；2.辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州121001）摘要：车道偏离预警系统（LDWS）是汽车安全辅助驾驶系统或智能车辆的重要组成部分，能使车辆在驾驶人无意识情况下偏离车道时发出警告，防止或减少因车道偏离而发生的碰撞交通事故。
利用机器视觉技术，研究车道偏离与校正控制是汽车辅助安全领域重要的研究范畴之一。
文章分析了利用视觉图像技术进行车道偏离预警研究的背景和特点，对国内外车道偏离预警系统研究进展进行了阐述，对预警系统的车道线检测及预警模型的搭建进行了总结与分析，并对其发展方向进行了展望。
关键词：车道偏离预警系统；机器视觉；车道线检测；预警模型中图分类号：U462.1 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2020)23-30-03Research Overview of Lane Departure Warning System*Tian Aoshuang1, Chen Huaqing2, Chen Xuewen2( 1.College of Civil and Architecture Engineering, Liaoning University of Technology, Liaoning Jinzhou 121001;2.College of Automobile and Traffic Engineering, Liaoning University of Technology, Liaoning Jinzhou 121001 )Abstract:Lane departure warning system (LDWS) is an important part of automobile safety driving assistance system or intelligent vehicle because of it can make the vehicle give a warning when the driver is off the lane without realizing it, so as to prevent or reduce the collision traffic accident caused by lane departure. Using machine vision to study lane departure and correction control is one of the important research areas in the field of automotive auxiliary safety. This paper analyzes the background and characteristics of lane departure warning using visual image technology, and expounds the research progress of lane departure early warning system at home and abroad. This paper summarizes and analyzes the establishment of lane line detection and early warning model of the early warning system, and forecasts its development direction. Keywords: Lane departure warning system; Machine vision; Lane detection; Alarming modelCLC NO.: U462.1 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2020)23-30-031 前言根据2018年国家三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，智能网联汽车是以车、路、道路基础设施为基本节点和信息源，并融合现代通信与网络技术，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，从而实现“车－人－道路－城市”的和谐统一。
基于视觉的车道偏离预警系统
项目研究背景
• 根据(美国)国家公路交通安全管理局的定义，车 道偏离预警系统是指一种通过报警的方式辅助驾 驶员避免或者减少车道偏离事故的系统。 • 一个车道偏离预警系统不会试图控制车辆以防止 可能发生的碰撞事故。车辆偏离预警系统分为 “纵向”和“横向”车道偏离警告两个主要功能。 纵向车道偏离警告系统主要用于预防那种由于车 速太快或方向失控引起的车道偏离碰撞，横向车 道偏离警告系统主要用于预防由于驾驶员注意力 不集中以及驾驶员放弃转向操作而引起的车道偏 离碰撞。
研究现状与分析
国内外对车道偏离预警系统的做过许多研究， 主中在基于视觉的车道偏离预警系统上。 系统可靠性的最主要因素是系统应用的天气 条件以及光照变化的影响，这是所有基于视觉系 统目前面临的一个主要难题。目前，研究各种鲁 棒性强、能适应各种天气条件、克服光照变化以 及阴影条件的影响的车道偏离评价算法。 另一个研究是将高速的实时处理芯片应用到 视频图像处理中。
图像结果显示
系统设计与方法——判定 本系统涉及的车道识别偏离检测算法,包括以下步骤： (1)获取车道图像,并对所述车道图像进行预处理； (2)对进行过预处理的车道图像进行Canny算子边缘检测,得到 车道边缘图像； (3)根据得到的车道边缘图像基于卡尔曼预测器的车道跟踪方 法,确定出车道线的位置,选择卡尔曼预测区域,使用距离判 别法筛选出有效点集,最后在点集优化后的基础上提取车 道参数； (4)根据得到的车道参数,利用带直线拟合的Hough变换提取 车道线； (5)利用步骤(3)确定的出发点位置和车道的动态预测,在卡尔 曼预测区域内统计背景点与车道线点的个数,并求背景点 与车道线点之间的比值。本发明能够快速稳定地实现对车 道状况的监测。
系统设计与方法——警告
音响等进行声音报警
基于机器视觉的车道偏离预警系统的实现
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新嵌入式系统应用《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注基于机器视觉的车道偏离预警系统的实现Architectural Implementation of A Lane Departure Warning System Based On Machine Vision（国防科技大学）陈清阳李健安向京贺汉根ＣＨＥＮＱｉｎｇ－ｙａｎｇＬＩＪｉａｎＡＮＸｉａｎｇ－ｊｉｎｇＨＥＨａｎ－ｇｅｎ摘要:目前高速公路上由于车道偏离而导致的交通事故造成了巨大的损失,从而使得车道偏离预警系统的研究成为了社会的一大热点。
本文基于DSP 计算和FPGA 计算,构造出一套基于视觉的车道偏离预警系统。
本文给出了系统的框架结构以及硬件实现方式,并基于所提出的系统详细研究了视觉系统中大容量数据的传输、存储和处理等问题。
最后,基于构造的系统,通过一系列典型的视觉处理算法和应用于车道跑偏决策的软件算法,验证了系统的可行性。
关键词:车道偏离预警;机器视觉;外围设备传输中图分类号:TP391文献标识码:A Abstract:Due to the traffic accidents caused by lane departure on the highway,design of lane departure warning system (LDWS)hasbeen paied tremendous emphasis.In this paper,a vision-based LDWS is introduced base on the DSP computing and FPGA comput -ing.The architecture of LDWS we proposed and its hardware implementation are presented in this paper.Research and experiments on image data transportation,storage and processing are also introduced.In the end,some typical image processing algorithms are chosen for the LDWS to certify the feasibility of the system.Key words:Lane Departure Warning;Machine Vision;Peripheral Device Transportation (PDT)文章编号:1008-0570(2008)10-2-0029-031引言汽车驾驶是涉及驾驶员、汽车、道路三方面因素的动作行为。
基才嵌入式的车辆偏离预警系统研究
（ 安 大 学 汽 车 学 院 ，陕 西 西 安 ７０ ６ ） 长 １０４
摘 要 ：以嵌 入 式 系统 为 平 台对 车 辆驶 离 车道 的 预 警 进 行研 究 。 采 用 改进 的 Ｈ ｕ ｈ变 换 对道 路 图像 标 识 线识 别 的基 在 ｏｇ 础 上 ， 用透 视 投 影 原 理 ， 成 车 辆 位 置 信 息 的 重 建 ， 定 车辆 在 车道 中的 横 向距 离和 横 向偏 转 角 ， 立 基 于横 向距 利 完 确 建
第 １ ８卷 第 ８期
Ｖｏ ．８ １１ Ｎｏ８ ．
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｃｒ ｎｉ ｓｇ ｅ ｔｏ ｃ Ｄｅ ｉｎ Ｅｎｇｎ ｅ ｉ ｇ ｉ ｅ ｒｎ
２ ０年 ８月 ０１
Ａｕ ．２ ０ ｇ ０１
基才嵌入 式的车辆偏 离预警 系统研 究
基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究
基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究在高速公路上,驾驶员操作失误或者注意力分散等引起车辆偏离车道行驶是造成重大伤亡事故的一个重要因素。
车道偏离预警装置能为驾驶员无意识偏离原车道时发出报警,从而大大减少因车道偏离而引发的交通事故。
本文基于机器视觉的方法，进行了车道偏离预警系统的嵌入式研究与开发。
主要研究工作如下：（1）设计了嵌入式Linux系统测试平台。
使用sonyeffio-p模拟摄像机的宽动态和强光抑制功能，获得清晰的道路图像。
图像数据经由tvp5150视频解码模块传输至基于armv7架构的s5pv210处理器,经过处理将结果输出至lcd显示屏,并控制蜂鸣器的预警。
(2)完成了在嵌入式linux系统下各设备的驱动开发。
对于每个设备模块，本文首先介绍了设备的工作原理，然后重点分析了其在Linux系统下的驱动架构，最后设计了驱动程序的开发流程。
在完成驱动程序开发的基础上，编写了应用程序对硬件设备进行测试，最终实现了蜂鸣器在不同频率下的鸣叫、tvp5150对图像数据的采集以及LCD上的图像显示。
(3)通过图像预处理消除不同行车环境下的噪声干扰。
根据车道线横截面的数学模型,对图像局部区域,采用不同尺度的关联滤波,实现不同场景条件下车道线区域的特征增强。
此外，通过high hat滤波进一步削弱背景噪声，并通过最大方差阈值分割提取各种环境下的车道线特征点。
（4）实现了快速准确的车道识别，建立了有效的预警和决策机制。
本文对图像预处理的结果首先进行hough变换,准确提取初始帧的车道线;然后采用基于箱形图和随机抽样一致性的方法快速拟合车道边界线,进行跟踪检测量此外，在车道线跟踪阶段，建立了车道线参数数据库，分析了当前帧车道线与数据库的匹配可靠性，并对数据库进行了动态更新，实现了各种典型场景中的车道线识别。
在获取车道线参数的基础上,建立基于角度偏置差和距离偏置差变化率的预警决策,并且验证了其有效性。
通过开展嵌入式系统平台下的车道偏离预警试验,结果表明嵌入式车道偏离预警系统具有良好的实时性、准确性及稳定性。
基于机器视觉技术的交通安全预警研究
基于机器视觉技术的交通安全预警研究一、前言近年来，随着人口和车辆数量的增加，道路交通安全问题日渐凸显，引起了广泛关注。
各国政府和实验室也纷纷投入巨大的人力和物力去研究交通安全预警技术。
其中，基于机器视觉技术的交通安全预警是最为前沿和有效的一种。
本文将介绍机器视觉技术的发展与应用，重点研究基于机器视觉技术的交通安全预警研究，并探讨其未来的发展方向。
二、机器视觉技术的发展与应用机器视觉技术可以理解为计算机对视觉信息进行处理和分析的过程。
伴随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展，机器视觉技术也得以快速发展。
机器视觉技术广泛应用于工业生产、医疗诊断、智能家居等多个领域。
在交通领域中，机器视觉技术同样有着广泛的应用。
比如在城市道路、高速公路等交通场景中，可以通过安装图像采集器和数据处理设备，实现对车辆行为的检测和分析，提高交通安全性。
此外，在智能交通系统、自动驾驶领域中，机器视觉技术也扮演着不可或缺的角色。
三、基于机器视觉技术的交通安全预警研究1.交通事故监测交通事故是影响道路交通安全的一个重要因素。
通过机器视觉技术，可以在城市道路或高速公路等交通场景中安装高清晰度摄像头，实时监测驶入该区域的车辆行驶情况，并利用计算机视觉算法和图像分析方法，检测和识别交通事故的发生。
2.非法停车行为检测在城市道路中，非法停车行为常常会导致道路交通拥堵，影响交通安全。
基于机器视觉技术的交通安全预警，可以及时检测到车辆的非法停车行为，并提醒驾驶员及时离开非法停车区域。
3.违规变道检测违规变道是一个十分危险的行为，也是造成交通事故的重要因素之一。
基于机器视觉技术的交通安全预警，可以对城市道路中行驶车辆的变道行为进行实时监测和分析，通过机器视觉算法和图像分析方法，判断变道行为是否合法，及时预警，提醒驾驶员注意安全。
4.交通拥堵预测交通拥堵是城市道路交通中的一个严重问题，也是影响道路交通安全的因素之一。
基于机器视觉技术的交通安全预警，可以通过采集道路交通数据，包括车辆行驶速度、车流量等，结合交通流理论和建模，对交通拥堵进行预测，并为城市交通管理部门提供决策参考。
基于嵌入式系统的车辆状态监测与预警技术研究
基于嵌入式系统的车辆状态监测与预警技术研究第一章:引言近年来，随着工业控制技术的不断发展，车辆状态监测与预警技术得到了广泛的应用。
作为嵌入式系统在工业应用领域的典型应用之一，基于嵌入式系统的车辆状态监测与预警技术也得到了迅速发展，并成为了车辆智能化方向的重要组成部分。
本文针对该技术的研究做一些探讨。
第二章:车辆状态监测技术2.1 车载嵌入式系统架构车载嵌入式系统通常由各种传感器、电子控制单元和人机交互界面等组成。
当车辆行驶时，这些传感器会采集大量的数据，例如车速、转向角度、油门开度、制动力等等。
2.2 传感器技术传感器是嵌入式系统中最为核心的部分，主要用于采集车辆状态数据。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、倾角传感器、光敏电阻器、磁场传感器等等。
2.3 数据采集与存储车辆状态监测系统中的大量传感器采集的数据需要进行统一管理和存储。
通常采用NAND闪存和SDRAM等技术，通过解决方案硬件实现，支持多个通道数据采集和处理。
第三章：车辆状态预警技术3.1 异常检测与判定当车辆各种状态参数的数据出现异常时，车辆状态监测与预警系统应该能够及时发现，将异常状态进行报警提示。
采用的监测预警算法包括支持向量机、神经网络等。
3.2 数据分析与决策基于分析和算法学习，车辆状态监测系统可以进行数据处理和预测，以提高其预测准确性和远程控制水平。
数据处理方法包括：最小二乘法、特征选择等。
第四章:车辆状态监测与预警技术应用4.1 智能交通系统车辆状态监测预警技术得到广泛应用于智能交通系统。
提高了城市交通运输的系统化智能化水平，提高了城市道路运输的系统运转效率。
4.2 车联网目前车联网的应用已经开始逐渐普及。
随着车联网应用场景的扩大，基于嵌入式系统的车辆状态监测与预警技术也逐渐成为实现车辆网络化的关键技术。
4.3 物流配送与管理基于嵌入式系统的车辆状态监测与预警技术能够提高车队的调度效率，为物流配送行业提供更好的管理服务。
基于视觉的车道偏离预警系统研究
基于视觉的车道偏离预警系统研究
何建辉 潘陈兵 奇瑞新能源汽车股份有限公司 安徽省芜湖市 241009
摘 要：针对目前车道预警系统中运用神经网络算法进行车道线识别导致硬件成本上涨的问题，本文通过运用车道 线感兴趣区域提取、图像灰度化和中值滤波操作一系列图像预处理技术，以及运用 Canny 边缘检测算法 和 Hough 变换实现车道线识别，从而降低硬件成本。根据识别的结果，本文设计了基于车辆横向位置和 偏航角度的预警模型。最终的实验结果表明，本文设计的车道偏离预警系统具有实时性良好、准确度高、 预警及时的特点。
本文针对在车道线识别方面存在的缺
பைடு நூலகம்
陷，首先设计了一套适合车道线识别的图像 预处理方法，其中包括车道线感兴趣区域提 取即车道线 ROI 提取、图像灰度化操作和 中值滤波操作。通过中值滤波操作可以有效 地降低图像噪声对车道线识别地影响；通过 车道线 ROI 提取和图像灰度化操作能够有 效地提高车道线识别的速度。其次，本文运 用 Canny 边缘检测算法实现车道线边缘检 测。最后，运用 Hough 变换对车道线进行 拟合。在完成拟合之后，本文运用车辆横向 位置偏移量及偏航角度相结合的方式进行车 道偏离判断。
经过实验研究发现，本文设计的车道线 偏离预警系统在保证实时性的前提下具有较 高的准确度。
2 车道线识别
能够准确快速地识别车道线时车道偏 离预警系统的关键技术之一，也是判断车 道偏离预警系统的重要指标之一。目前流 行的神经网络算法虽然在准确率方面处于 领先地位，但是在硬件成本方面却处于明 显的劣势，而且由于车道线识别不同于其 他的交通元素的识别，车道线识别具有目 标特征明显、位置固定、种类少的特点， 因此通过对图像进行合理的预处理以及运 用合理的图像边缘检测算法能够达到较高 的识别准确度。
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基于机器视觉的嵌入式车道偏离预警系统的研究在高速公路上,驾驶员操作失误或者注意力分散等引起车辆偏离车道行驶是造成重大伤亡事故的一个重要因素。
车道偏离预警装置能为驾驶员无意识偏离原车道时发出报警,从而大大减少因车道偏离而引发的交通事故。
本文基于机器视觉的方法,开展车道偏离预警系统的嵌入式研发,主要完成了如下的研究工作:(1)设计了嵌入式Linux系统的试验平台。
利用SONY EFFIO-P 模拟摄像头的宽动态和强光抑制功能,获取清晰的道路图像。
图像数据经由TVP5150视频解码模块传输至基于ARMV7架构的S5PV210处理器,经过处理将结果输出至LCD显示屏,并控制蜂鸣器的预警。
(2)完成了在嵌入式Linux系统下各设备的驱动开发。
针对各设备模块,首先介绍了设备的工作原理,然后重点分析了其在Linux 系统下的驱动架构,最后设计了驱动开发流程。
在完成驱动开发的基础上,编写应用程序对硬件设备进行测试,最终实现蜂鸣器在不同频率下的鸣叫、TVP5150对图像数据的采集及在LCD上的图像显示。
(3)通过图像预处理消除不同行车环境下的噪声干扰。
根据车道线横截面的数学模型,对图像局部区域,采用不同尺度的关联滤波,实现不同场景条件下车道线区域的特征增强。
另外,利用高帽滤波进一步削弱了背景噪声,并应用最大方差阈值分割提取出多种环境下的车道线特征点。
(4)实现了快速准确的车道线识别,建立了有效的预警决策机制。
本文对图像预处理的结果首先进行Hough变换,准确提取初始帧的车道线;然后采用基于箱形图和随机抽样一致性的方法快速拟合车道边界线,进行跟踪检
测。
此外,在车道线跟踪阶段,建立车道线参数数据库,分析当前帧车道线与数据库的匹配置信度,并动态更新该数据库,从而实现了多种典型场景下的车道线的识别。
在获取车道线参数的基础上,建立基于角度偏置差和距离偏置差变化率的预警决策,并且验证了其有效性。
通过开展嵌入式系统平台下的车道偏离预警试验,结果表明嵌入式车道偏离预警系统具有良好的实时性、准确性及稳定性。