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                        Android平臺車輛碰撞預警系統設計

                        添加時間:2019/01/10 來源:南京理工大學 作者:劉媛媛
                        隨著道路出行車輛的增加,交通事故頻繁發生,車輛碰撞預警系統能夠有效地預防因駕駛員注意力不集中而導致的交i事故,降低交通事故發生率,具有廣泛的應用前景
                        以下為本篇論文正文:

                        摘要

                          隨著社會經濟快速發展和人們生活水平的提髙,城市道路上幾乎到處是形形色色的車輛,方便生活的同時,給人們出行帶來了極大的隱患,交通事故的頻繁發生。為預防交通事故的發生,目前汽車輔助駕駛系統己經成為智能交通領域的研巧熱點,其中,車輛防撞預巧是重要的組成部分。與此同時,移動互聯網發展的大偉勢下,基于Android平臺的智能手機使用最為廣泛,智能手機集成了髙分辨率攝像頭、GPS、加速度傳感器使得它成為了汽車輔助駕駛最好的平臺。

                          本文主要研巧基于Android平臺的車輛碰掛預巧系統的關鍵技術,包括車輛檢測技術、車輛間的距離測量和防撞預警技術,具體的硏巧內容如下:

                          (1)研充并實現車輛檢測算法,基于感興趣區域對采集的道路圖像進行預處理,提取車輛底部陰影特征,根據陰影底部邊緣的位置生成車輛假設區域。

                          (2)對大量車輛的正樣本和負樣本提取Haar-1ike特征使用AdaBoost分類器進行訓練,對車輛假設區域提取Haar-like特征,并使用訓練好的模型進行分類,驗證是否為車輛,最終確定車輛的位置。使用車底陰影特征和Haar-like特征相結合進行圖像中車輛的檢測。

                          (3)根據檢測到的車輛使用單目視覺測距的方法進行車輛間距離測量,設置安全距離,當車距小于安全距離時發出警報提醒駕駛人員,并設計實驗進行車距測量。

                          (4)設計并實現了基于Android的車輛防撞預警客戶端軟件,包括圖像采集模塊、圖像預處理模訣、車輛檢測模塊、車距檢測模塊和防漁預警模塊,利用智能手機的攝像頭進行道路圖像采集并對采集到的圖像進行預處理、車輛檢測、車距測量,當車距小于安全距離時由智能手機發出警報提醒駕駛人員。

                          關鍵詞:智能終端,車輛碰撞預警,車輛檢測,Haar-like,AdaBoost,Android

                        Abstract

                          With rapid development of economy and improvement of people's living standards, there are all kinds of Vehicks on the city highway. It makes convenience for people, but it also brings hidden troubles for people's travel at the same time. Traffic accidents occur frequently. In ordstth prevent traffic accidents,vehicle driving assistance system has already become research hotspot in the field of intelligent transportation at present.

                          Vehicle collision warning system is the most important component among the intelligent transportation systhm. Meanwhile,under the trend of rapid development of the mobile internet,the smart phone based on Android platform are the most widely used. The smart phone based on Android system integrate camera with high resolution、 GPS and acceleration sensor which makes it become the best platform of vehicle driving assistance system.

                          This paper mainly researches the key thchnologies of vehicle collision warning system based on Android platform,including the 1:echnologies of vehicle detection、 distance measurement between two vehicles and collision warning. ConCrete research context is as follows:

                          (1)Research and implement vehicle detection algorithm. Pre-process the road images that are collected by camera based on region of interest. Extract features of the shadow at the bottom of vehicles and generate the vehicle region proposal according to those features.

                          (2)Extract Haar-1 the features of a large number of positive data and negative data of vehicle and train the classincation model using AdaBoost algorithm. Extract the Haar-like features of vehicle region proposal and classify it vehicle region proposal using the classification model th verify whether the region proposal is the vehicle region and confirm the location of the vehicles in the image finally.

                          (3)Measure the dstance between two vehicles according to the detected vehicle using monocular vision distance measurement method and set a safety distance. When the actual distance between the vehicles is less than the safety distance, the system raises the alarm to alert the driver. Design the experiment to measure the distance.

                          (4)Design and implement the client software of vehicle collision warning system based on Android,mcluding the modules of image acquisition、image preprocessing、 vehicle dethction、distance measurement and collision warning. Use the camera of the smart phone to collect road images and take preprocesing vehicle detection aBd distance measiirement between two vehicles based on the collected road images. When the actual distance between the vehicles is less than the safety distance,the smart phone raise the alarm to alert the driver.

                          Key word: InteUigent terminal,Vehicle COthsion waming,Vehicle Detection,Haar-like,AdaBoost, Android

                          近年來,隨著我國經濟的高速發展和人民生活水平的提髙,越來越多的人駕駛汽車出行,與此同時出行的隱患也增加了,交通事故頻繁發生,毎年有大量的死亡和受傷人數來自于交通事故,如何預防交通事故的發生成為全世界巧同需要解決的問題。

                          從20世紀90年代起,電子、計算機、數字圖像處理等技術迅猛發展,值得-提的是,與汽車領域相關的智能交通系統以(ITS)也獲得了快速的發展。智能交通系統是一種將先進的科學技術如汁算機技術、傳感器技術、通信技術、人工智能技術等相結合并綜合應用于交通運輸管理系統,從而建立安全、商效、實時的綜合運輸管理系統,智能交通系統致力于改善道路擁堵狀況和提高車輛行駛的安全性,其中先進駕駛輔助系統(ADAS)是目前的研究熱點領域之一。ADAS系統的主要原理是在車輛上安裝一組設備,其中包括攝像機、激光雷達、傳感器等,利用設備的組合感知車輛周圍環境,根據周圍環境指導或控制駕駛,當車輛與周圍障礙物有碰掛可能時,由ADAS發出警報提醒駕駛人員或者直接使車輛減速或停止從而避免交通事故,因此使用ADAS系統能在一定程度上預防因駕駛員注意力分散而導致的交通事故。另一方面,ADAS系統實際上是一種汽車主動安全系統,與傳統的汽車被動安全系統相比具有更多優勢,它能在事故發生前就作出反應提醒駕駛人員,從而避免發生交通事故。

                          ADAS系統的主要研究內容包括;導航系統、車道偏離預警系統W(LDWS)、前方防撞預警系統W (FCWS)、行人檢測、自動泊車系統(AP)等,其中前方防撞預巧系統主要是前方車輛或行人檢測當有碰搶危險時發出巧報提醒駕駛人員。

                          目前,大多數車輛碰撞預警系統是基于硬件傳感器的,主要使用激光和雷這來檢測隋礙物,但是系統不能適應天氣惡劣的情況且檢測會有死角。此外,傳統的車輛碰撞預警系統通常采用專用的巧片架構,將處理器、傳感器、顯示器、揚聲器等相關設各安裝在車輛的固定位置,利用通信原理組建一個完整的車輛碰撞預警系統,這類專用系統形式具有比較好的穩定性但是靈活性差,且成本較高,不利于廣泛推廣。與傳統的車輛碰撞預警系統相比,基于智能終端的車輛碰撞預警系統具有成本低、方便易用、界面環境友好、易于發布和維護等優點,更易于實現工程化。

                          隨著智能手機的普及,基于Android系統的智能手機占據較大的市場份額,目前大部分人都在使用智能手機,Android系統是基于LinuxW內核的,具有開源性、功能完善的優點。目前絕大多數手機自帶高分辨率的攝像頭,其中多數分辨率在720P 、上,采集到的圖像具有較高的清晰度。另外,智能手機還集GPS、加速度傳感器、顯示器、揚聲器于一體,是作為車輛碰撞預警系統非常好的平臺。

                          綜上所述,基于Android平臺的車輛碰撞預警系統的研究具有較大的價值和現實意義并且有深遠的發展前景。車輛碰撞預警系統是先進駕駛輔助系統中的一個重要裝置,目前車輛碰撞預警系統的實現主要是基于兩車間的相對距離,當兩車間的距離小于安全距離W時發出警報提醒駕駛人員有碰撞危陰。因此實現車輛碰撞預警系統的兩個關鍵任務就是測量車輛間的距離和估計安全距離。按照測距方式的不同,目前常見的車輛碰撞預警系統分為基于雷達、超聲波、紅外線和機器視覺的車輛碰撞預警系統W。

                          測距傳感器的不同之處主要表現在工作原理和測距方式,雖然系統的實現方式不同,但是主要目的就是盡可能準確的測量出兩車間的距離,系統根據測量的距離與預先設定的安全距離進行比較,當實際距離小于安全距離時發出警報,因此,測量的準確性直接影響預警的效果。

                          基于超聲波、激光傳感器和毫米波雷達的車輛碰撞預警系統直接由距離傳感器測出本車與前車的距離,優點是比較快速方便,但也存在缺點,如:檢測會有死角,只能檢測傳感器前方的車輛。視覺傳感器可以獲取到車輛周圍豐富的環境信息,可以根據環境信息預測出與前方車輛的距離,此外,視覺傳感器成本較低,應用較方便,只需直接安裝在車輛上,因此基于機器視覺的車輛碰撞預警系統具有廣闊的發展空間,下面就基于機器視覺的車輛碰撞預警系統的研究現狀進行分析。

                          基于機器視覺的車輛碰撞預警系統主要分為四個單元:圖像采集單元、目標檢測單元、車距測量單元和報警單元。圖像采集單元使用視覺傳感器實時采集道路圖像并傳遞給目標檢測單元,目標檢測單元對采集到的道路圖像使用圖像處理算法進行目標檢測,車距測量單元基于檢測出的目標位置使用一定的測距模型進斤車輛間的距離測量,最后報警單元將實際測量的距離與安全距離進行比較,當小于安全距離時發出警報。車輛碰撞預警系統要求比較高的可靠性和實時性,因此對目標檢測單元的檢測速度有比較高的要求,是目前需要解決的一大難點。

                          基于機器視覺的車輛碰撞預警系統除了對目標檢測之外還需根據視覺圖像信息預測本車與前車的距離,目前主要有基于單目視覺[9]和雙目視覺[10]的測距模型,其中雙目視覺測距模型主要是使用特征點的匹配來確定目標的三維坐標,計算的時間較長,實時性較差且只適用于特點的場合,靈活性也比較差。而基于單目視覺的測距模型結構相對簡單、成本低、安裝方便,更重要的是處理單幅圖像速度較快,具有良好的實時性,更利于產品化。測出兩車輛間的距離后需要將測得的距離與安全距離進行比較,判斷報警狀態。如何選取合適的安全距離也是具有研究意義的工作,針對選取合適的安全距離問題,有研巧者提出車輛臨界安全距離模型,該模型考慮前方車輛制動過程中駕駛員反應階段、制動協調階段和減速增長階段,但是模型對前車的分析相對復雜,使得安全距離的計算存在誤差。

                          針對該安全距離模型的誤差,另有學者提出考慮不同路面附著系數對最大制動減速度影響的安全距離模型[12],使用該模型可以得到不同路面下的安全距離,但是此模型沒有對前車制動過程進行分析,實際計算也存在誤差。文獻[13]考慮發生追尾的情況作了 H種假設提出臨界安全距離,考慮極端情況下前車突然發生追尾時的安全距離作為臨界安全距離,雖然這種方式計算出的臨界安全距離可保證車輛安全行駛,但是可能存在距離過大的情況。因此如何計算臨界安全距離也是具有研究意義的工作。

                          綜上所述,車輛輔助駕駛預醬系統領域還有很大的發展空間,這一領域結合了模式識別M、機器學習、圖像處理等各個學科領域,難度大,效果也不是很理想,離生活實際中的應用還有一段距離,需要眾多的科研院所和高校共同努力。

                          Android平臺車輛碰撞預警系統功能實現:

                        基于Android手機的車輛碰撞預警系統主界面
                        基于Android手機的車輛碰撞預警系統主界面

                        處于安全狀態示意圖
                        處于安全狀態示意圖

                        處于危險狀態示意圖
                        處于危險狀態示意圖

                        處于警告狀態示意圖
                        處于警告狀態示意圖

                        目錄

                          摘要
                          Abstract
                          1 緒論
                            1.1 課題研巧背景與意義
                            1.2 國內外研究現狀
                              1.2.1 車輛碰掛預警系統研究現狀
                              1.2.2 Android輔助駕駛研究現狀
                              1.2.3 車輛檢測技術研究現狀
                            1.3 本文主要研究內容
                            1.4 本文章節安排
                          2 道路圖像采集與生成車輛假設區域
                            2.1 基于Android Camera的圖像采集
                              2.1.1 Android Camera 框架
                              2.1.2 圖像采集流程
                              2.1.3 調用Android Camera得到實時圖像
                            2.2 圖像預處理
                              2.2.1 圖像灰度化
                              2.2.2 提取感興趣區域
                              2.2.3 濾波
                            2.3 基于陰影特征生成車輛假設區域
                              2.3.1 陰影分割
                              2.3.2 陰影初步提取
                              2.3.3 陰影的合并
                              2.3.4 確定陰影邊緣及生成車輛假設區域
                            2.4 本章小結
                          3 車輛檢測方法的研巧與實現
                            3.1 基于車輛假設區域的車輛檢測流程
                            3.2 基于Haar-like特征的AdaBoost車輛假設區域的驗證
                              3.2.1 Haar-like 特征提取
                              3.2.2 AdaBoost 學習算法
                              3.2.3 級聯分類器
                              3.2.4 分類器的訓練過程
                            3.3 實驗結果與分析
                              3.3.1 評價指柄
                              3.3.2 車輛假設區域驗證的實驗結果與分析
                            3.4 本章小結
                          4 前方輔距離測量與安全距離估計
                            4.1 基于單目視覺的車距測量
                              4.1.1 單目視覺測距模型
                              4.1.2 基于單偵靜態模型的前方車輛距離的計算
                            4.2 車輛安全距離計算
                              4.2.1 駕駛員反應階段分析
                              4.2.2 制動協調階段分析
                              4.2.3 車輛持續制動階段分析
                              4.2.4 危險情況下車輛安全距離的計算
                            4.3 實驗結果與分析
                            4.4 本章小結
                          5 預警系統的設計與實現
                            5.1 車輛碰撞預警系統總體架構
                            5.2 道路圖像采集模塊
                            5.3 車輛檢測模塊
                            5.4 車輛碰撞預警模塊
                            5.5 實驗環境
                              5.5.1 軟件環境
                              5.5.2 硬件環境
                            5.6 算法移植和實驗測試
                              5.6.1 算法移植
                              5.6.2 實驗測試
                            5.7 本章小結
                          6 總結與展望
                            6.1 本文工作總結
                            6.2 未來工作展望
                          致謝
                          參考文獻
                          附錄

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