基于双CCD摄像技术的车辆安全预警系统研究

第 34 卷
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Vol． 34
No． 2
2013 年 4 月
JOURNAL OF TAIYUAN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Apr． 2013
文章编号： 1673 － 2057 （ 2013 ） 02 － 0112 － 06
［6 ］
可得： （ 1）
的缩写， 是一种金属氧化物半导体 （ MOS ） 集成电路 器件。它由许多以百万像素为单位的感光单元组 能把光线转变成电荷， 再通过模数转换器芯片 成， 转换成数字信号。 由于其具有灵敏度高、 抗强光、 畸变小、 体积小、 寿命长和抗震动等优点而得到广 泛应用。本系统采用的是日立制造所研制的单色 CCD 立体摄像头， 像素约为 30 万， 图像拍摄帧速 30 帧 / s， 识别范围为 0 ～ 100 m 和 0 ～ 100 km / h 的安全 时速。 当景物光照射到 CCD 表面时， 景物的图像经过 镜头聚焦至其芯片上， 并迅速将其按照光信号强弱 的不同转换为高低不同的电信号， 矩阵高速开关电 路逐行逐点地将每点的电信号按顺序输出 （ 将信号 读出） ， 便可完整地将整幅景物电信号扫描出来 。 2． 2 双 CCD 立体摄像测距原理 利用双 CCD 立体摄像技术进行障碍物测距， 是 模仿人类用双眼来观察客观世界而产生距离远近 的原理。它基本上类似于用双 CCD 摄像头同时拍 摄两幅图像组合而成。 由于物距远大于透镜焦距， 因此， 此模型可以用小孔成像原理代替透镜成像。 故而， 基于双 CCD 立体摄像头测距可以简化为如图 2 所示的平面模型。 虽然 CCD 摄像头拍摄的是空间立体三维图像 ， 但是， 可以把两个 CCD 和障碍物简化为三个点， 三 点确定 一 个 平 面， 故 而 是 一 个 二 维 平 面 图 形。 其 中， 物距为 L， 焦距为 f， 两 CCD 之间距离为 b， 以及 故而可得：
L b = L +f X1 + X2 + b bf X1 + X2
L =
（ 2）
根据几何关系： X1 = ftanθ1 ，X2 = ftanθ2 ， 带入 式（ 2 ） 式可得： L = b tanθ1 + tanθ2 （ 3）
在实际的应用中， 有下述两点事项必须在系统 设计中予以考虑： （ 1 ） 降低虚警率设计： 该安全系统设计的初衷 是检测车辆正前方的车辆和行人障碍物， 当遇到危 险发出警报来提醒驾驶员。 而由于摄像头视角的 问题， 摄像头拍摄车辆前障碍物时， 可能会拍摄到 其它车道上的车辆图像及其路边围栏和树木图像， 本不该报警的却出现报警的现象为虚警。 如此不 而且频繁报警还会干扰正常 仅降低系统的鲁棒性， 驾驶。由于摄像头检测到障碍物时， 是由两个摄像 头同时捕捉到的， 每个摄像头的照射视角范围一般 在 55° 左右， 所以在安装摄像头时， 只要能够保证正 常检测障碍物的距离与速度前提下， 应尽可能多的 把摄像头的视角范围控制在的车辆正前方， 这样可 以减少对车辆两侧虚警的捕捉， 降低虚警率（ 如图 2 中摄像头视角向车辆内侧偏移） 。 （ 2 ） 摄像头测距精度预估： 双 CCD 立体摄像头 采用左右两侧拍摄图像的视差来测距， 装配在汽车
图3
图像处理识别设计流程
Fig． 3 The design process of image processing and recognition
图像的预处理功能包括： 图像的变换 （ 如滤波 处理） ， 编码压缩， 增强和复原 （ 如去噪 ） ， 从而使图 像的清晰度和传输速度都得以提高。 图像分割是 将图像中有意义的特征部分提取出来， 其有意义的 特征包括图像中的边缘， 区域， 轮廓等。 这是进一 步进行图像识别、 分析和理解的基础。 特征的选择与提取是对物体进行量化的过程。 为图像的识别做好准备。 3． 2 图像识别与算法过程 CCD 立体摄像头主要检测的运动目标是车辆
基于双 CCD 摄像技术的车辆安全预警系统研究
余国亮， 连晋毅， 王飞龙
( 太原科技大学机械工程学院， 太原 030024 )
摘 要： 针对目前市场上车辆安全 预警 系统 价格 高 昂、 系统复杂和 虚警 频繁 等难 以 普 及 推 广 的 现
状， 提出了一种基于双 CCD 立体摄像技术的车辆安全预警系统。该系统通过双 CCD 摄像头进行图像获 取和相对车距的检测， 利用 FPGA 技术进行图像处理与识别， 并能实时监测 本 车 前 方的 车辆 与 行 人等障 碍物， 可有效 地 提 高 车辆 在 高 速 行 驶 时 的 主 动 安全 性 能。通过 MATLAB 在 计 算 机 上 对 图片 中 的 车辆 和 达到了预期效果。 行人等障碍物进行图像识别的模拟仿真， 关键词： CCD 摄像; 图像识别; FPGA; 主动安全; MATLAB 仿真 中图分类号： U461． 91 文献标志码： A doi： 10． 3969 / j． issn． 16732057． 2013． 02． 007
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觉效果。障碍物识别模块也是属于数字图像处理 技术的范畴， 进行图像分类识别， 并通过相应的算 法进行比较判断， 最终识别出是车辆或行人等障碍 物。路况信息显示模块是将拍摄到的实时路况信 经图像处理技术处理后， 将清晰的图像反映到 息， 液晶显示屏幕上， 既扩展了驾驶员的视野， 又能动 态及时的检测路况信息， 保障行驶安全。 声光报警 且 和紧急刹车模块是当系统判断出有障碍物出现、 其跟车行驶间距小于安全行车间距时， 通过声光形 式对驾驶员进行报警或采取的相应措施 （ 如触发车 辆自动进行紧急刹车来避免事故的发生等 ） 。
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驶条件下， 后车立即刹车到完全停下不至于发生碰 撞事故， 两车间行驶应保持的最小车间距离 。 影响安全车距的关键因素有车速， 驾驶员反应 时间和两车的制动性能等。 前导车 A 和后随车 B 之间的跟驰模型， 根据物理运动学关系车辆跟驰模 型为
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上应考虑如何保证其精度。 由式 （ 2 ） 可知， 用X = ［7 ］ X1 + X2 进行代换， 测距表达式即为公式（ 4 ） 。 L = bf X （ 4）
但是在拍摄图像里面也会含有路旁晃动的 和行人， 树木， 围栏和高架桥等。 因此需要剔除这些虚假信 息， 同时， 对于车辆和行人也要进一步确认， 即根据 各种图像信息特征的不同 （ 比如运动目标的面积大 小不同、运动速度高低不一、外形轮廓相差很大
由此可推出相对误差公式为： L △L = － △X L bf
（ 5）
等） 进行分析判断。在此， 我们设计了一种基于行 人和车辆运动特征的检测算法， 其前提条件 包括： 行人的速度比车辆的慢得多， 轮廓面积又比车 辆小很多， 况且两者在图像中的面积大小和长宽比 都有阈值范围， 是可以区别的。 行人和车辆与路旁 的其他障碍物相比， 在特征轮廓面积和运动的速度 方面有较大区别。 基于以上前提条件来确定算法： 首先， 车辆和 行人速度上的巨大差距， 可以设定速度阈值来将其 分开。其次， 车辆和行人的外部轮廓特征的长宽比 的差距之大， 也可以很好的将二者区别开来。 在人 的识别方面要强调的是人在正面拍摄时， 其脸部特 从而 征是可以直接捕捉的 （ 用 Roberts 算子检测 ） ， 其头部， 身 可以直接进行识别。在侧面或者背面时， 躯的长宽比可以用设定阈值方法来判定。 图像匹 配识别流程如图 4 所示。
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V B 可以由本车自带的速度传感器直接提供数 据， 则前导车瞬时车速即可求得。 （ 2 ） 相对加速度 △ a = （ △ V1 － △ V2 ） / T 又 a B － △ a = a A 后随车加速度 a B 可以由本车车速传感器直接 提供数据， 故前导车瞬时最大加速度即可求得 。 4． 2 计算机模拟仿真 以下仿真 （ 图 5图 7 ） 是在道路以及高速公路
与此同时， 随着近年来电子技术和计算机科学 — —CCD 摄像机在车辆智能 的飞速发展， 机器视觉—
图1
车辆安全预警系统实现总框图
Fig． 1 The block diagram of vehicle safety warning system
1101 收稿日期： 2012基金项目： 山西省自然科学基金（ 2008012006 － 3 ） Email： jinyilian@ 163． com 作者简介： 余国亮（ 1985 － ） ， 男， 硕士研究生， 主要研究方向为车辆主动安全； 通讯作者： 连晋毅，
起， 共造成 62387 人死亡， 直接财产损失数亿元， 其 “谈车色变 ” 令人有种 之感。 而交通事 数目之惊心， 故高发的重要原因之一就是汽车在高速道路上行 驶时， 驾驶员预测危险的潜意识以及应急反应能力 比较差， 反应速度相对滞后， 因而对车辆主动安全 预警防碰撞
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1
车辆安全预警系统概述
车辆安全预警系统包括图像采集预处理模块、
障碍物识别模块、 路况信息显示模块、 声光报警模 块和紧急刹车模块
［5 ］
等（ 如图 1 ） 。
系统的研发与应用势在必行。
图像采集处理模块是由 CCD 立体摄像机进行 实时监测、 采集车辆行驶前方的路况信息， 并通过 计算机图像处理技术， 改善图像质量， 提高人们的视
自从汽车成为寻常百姓的代步工 ” 以 2011 年
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防碰撞系统研究中不断崭露头角。 它以采集图像 反应灵敏， 体积小巧轻便， 性价比高等诸多 速度快， 优势越来越受到研究人员的重视 。
为 例， 全 国 共 发 生 交 通 事 故 210812