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                        車輛行駛偏離預警系統中圖像處理技術

                        添加時間:2019/04/19 來源:長安大學 作者:李善海
                        本論文主要做的是對車輛偏離的圖像處理和判斷偏離的算法,對于以后結合硬件設備如(攝像機、各類傳感器、控制模塊和預警裝置)有輔助作用。最后對本文做一下簡單的總結。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘 要

                          現今,我國的經濟飛速的發展,伴隨著經濟的騰飛,交通也越來越發達,汽車的保有量更是不斷的增長。但與此同時,出現的問題也很多,道路交通安全問題逐漸成為人們關注的焦點。道路交通事故的頻發發生,給人們的生活和家庭都帶來巨大的傷害。因此,車輛的安全行駛的研究越來越受到各界的關注。公路交通事故頻繁發生造成了驚人的人員傷亡和經濟損失。 研究表明,大約 15%的道路交通事故是由車輛駛離公路造成的,其主要原因是駕駛員注意力不集中或者疲勞駕駛。車道偏離預警系統能夠有效減少道路交通事故的發生,車道偏離預警系統是指一種通過報警的方式輔助駕駛員避免或者減少車道偏離事故的系統。由于車輛偏離報警具有顯著提高車輛行駛主動安全性的潛力,得到國內外研究人員的重視。因此該系統具有廣泛的市場潛力與應用價值。

                          在車輛偏離預警系統中,最重要的是通過采集道路的圖像信息,進而進行道路與車輛相對位置的分析,從而在車輛出現偏離的情況下進行報警,所以對圖像的采集分析是很重要的一個模塊,其性能的好壞直接影響了整個系統的靈敏度。

                          本文介紹了如何對一幅彩色圖像進行處理,得到對我們有用的圖像信息。一幅彩色圖像經過我們格式的轉換,灰度變換,圖像平滑,邊緣檢測,種子填充,圖像腐蝕和膨脹等操作后得到了清晰地車道線。再通過對車道線取點讀坐標,計算斜率判斷車道線的偏離,這是本文總體思路。本文的算法對車輛偏離是一種新的算法,計算簡單,經過進一步實驗驗證相信會有新的突破。

                          關鍵詞: 疲勞駕駛, 車輛偏離預警, 圖像采集 , 圖像處理

                        Abstract

                          Today, China's rapid economic development, along with the economic take-off, traffic is more and more developed car ownership is constantly growing. At the same time, however, the problems a lot of road traffic safety is becoming the focus of attention. Frequent road traffic accidents occur, have brought great harm to people's lives and families. Therefore, the safety of the vehicle traveling more and more extensive attention. Currently, road traffic accidents occur frequently resulted in staggering casualties and economic losses. Studies have shown that about 15% of road traffic accidents caused by vehicles leaving the road, mainly due to driver inattention or fatigue driving. Lane departure warning system can be effectively reduced the occurrence of road traffic accidents, lane departure warning system is an alarm the way assisted the driver avoid or reduce lane departure system of the accident. Departure warning as a vehicle has significantly increased the traffic potential of active safety, the importance attached by the domestic and foreign researchers. The system has broad market potential and valueVehicle departure warning system, the most important image information through the acquisition of the road, and then carry out the analysis of the relative position of roads and vehicles, the vehicle deviation alarm is very important, so the image acquisition and analysis module, whose performance directly affects the sensitivity of the system as a whole.

                          This paper describes how a color image processing, image information are useful to us. A color image through our format conversion, gray-scale transformation, image smoothing, edge detection, seed filling, image corrosion expansion after operation has been clearly lane. Then based on the lane from reading the coordinate calculation of slope, judge lane deviation, it is the overall train of thought. This algorithm on vehicle deviation is a new algorithm, calculation is simple, after further experiments that will have new breakthrough..

                          Key word fatigue driver , warning for the vehicle deviating , image acquisition , image processing

                          隨著我國經濟的不斷發展和城市化不斷增強,交通發展迅速,越來越多的汽車開始涌入家庭生活之中。伴隨著汽車持有量迅猛發展越來越多問題出現了,其中最受人們關注的還是汽車道路交通安全問題。安全是圍繞汽車的永恒主題。交通事故的頻繁所帶來的與日增多的人員傷亡和日趨巨大的財產損失使人們對汽車的安全性能提出了越來越高的要求。汽車已經逐漸成為人們心目中的必須品,安全問題自然也就成為人們關注的焦點。在對待交通安全的問題上,我國相關部門也給與了足夠的重視不斷出臺新的政策。

                          例如《年預防道路交通事故工作方案》、《道路交通安全法》等等一系列的交通安全方面的法規。經濟的迅速騰飛,汽車保有量的也持續增長,交通事故也越發頻繁起來。從相關資料顯示,越來越多的交通事故都是以由人為造成的。汽車行駛的安全問題從人為角度分析分為主動安全和被動安全,主動安全就是人為因素占主導地位,被動安全大多指的是汽車自身的安全性和一些無法估計的意外的發生。為了盡量的避免這種因為人為因素如精力不集中、疲勞駕駛等而造成的交通事故的發生,人們開始對汽車智能安全方面進行深入的研究。同樣隨著汽車電子的發展迅速也給智能汽車的實現提供了有力的支持。車道偏離預警系統作為汽車主動安全的新生成員也受到人們越來越多的重視。而智能車輛(Intelligent Vehicle)的概念也應運而生。作為汽車主動安全方面最新的發展方向,因其在公路交通運輸中廣闊的應用前景而受到世界各發達國家的普遍關注。

                          正如大家所設想的那樣,若汽車的能智能自動駕駛并且隨時指出和提醒駕駛員的不良駕駛行為,那樣交通事故將會大大的減少。而且汽車的主動安全性的提高,將大幅度的減輕了駕駛員的負擔,使汽車的的舒適性也有明顯的改善。這對于長時間的駕駛的人們的安全駕駛給與了有力的保障。汽車在行駛過程中,駕駛員需要時時刻刻的觀察道路情況,不能有半點松懈,但這對于那些長時間駕駛的司機人員又不是很容易做到。根據先關資料顯示,由于駕駛員的注意力不集中或駕駛疲勞而引起的的車輛偏離車道的交通事故越來越多,并且這種交通事故的發生都是重大事件。所以,智能交通,智能車輛的發展刻不容緩,目前很多高校研究機構所都對汽車智能化給與了足夠的重視。所以,在我國開發能夠有效的防止交通事故發生的車道偏離預警系統是非常有必要的,也具有極強的現實意義。

                          車道偏離[1],即 ROR(Run Off Road)是指將車輛簡化為一個四角邊的矩形,當其中任何一個點接觸或者超過車輛正在行駛的道路線,那樣我們就可以認為車輛處于車道偏離狀態。車道偏離預警有助于輔助駕駛,減少因為駕駛員精神不集中而使汽車偏離事故的發生。

                          目前車輛偏離預警系統采用的是機器視覺感知系統;究梢詣澐譃槿齻模塊:狀態感知模塊,車道偏離算法和信號顯示。車道偏離預警系統運行的模式:首先感知模塊(如攝像頭、傳感器)接收道路圖像特征并對圖像進行處理,記錄由車輛的傳感器獲取的運行參數如車速、加速度等,然后再根據車道偏離算法,對車道偏離進行判定預測,最后通過顯示界面向駕駛員提出警示。識別車道線是最常用的工具是用計算機。本論文也將著重分析通過 PC 機識別道路線的方法。

                          最近,車道偏離預警系統開始成為智能的獨立的系統,逐漸的受到了汽車生產廠商和研究人員的重視,全世界的汽車公司也展開了深入的研究,隨著智能交通越來越受重視,人們希望電子系統來保證駕駛安全的意識更加強烈。

                          目前針對一些復雜路面或高速公路,國內外設計智能車電子導航感知系統大多采用視覺傳感器,簡單地說就是在車輛上安裝車載攝像機獲取圖片再根據圖片信息進行視覺導航。最近幾年這一領域也取得了一定的研究成果如輔助換道系統、輔助導航系統、自適應巡航控制系統等。下面簡單介紹國內外對車道偏離的研究成果和發展。

                          車輛行駛偏離預警系統中圖像處理技術:

                        TLC 原理示意圖
                        TLC 原理示意圖

                        車輛與道路的關系示意圖
                        車輛與道路的關系示意圖

                        坐標讀取按鈕的設定
                        坐標讀取按鈕的設定

                        車道線坐標讀
                        車道線坐標讀

                        車道線坐標讀取二
                        車道線坐標讀取二

                        目 錄

                          第一章 緒論
                            1.1 論文的研究背景及意義
                              1.2.1 國外車輛偏離系統的研究
                              1.2.2 國內車輛偏離預警系統的發展
                            1.3 車道標線圖像處理發展
                            1.4 本文研究的主要內容
                          第二章 車道線數字圖像的采集及格式調整
                            2.1 數字圖像的含義及采集
                              2.1.1 數字圖像
                              2.1.2 數字圖像的采集
                            2.2 圖像的格式屬性調整
                          第三章 圖片的處理及道路標線的提取
                            3.1 圖像灰度化
                              3.1.1 灰度直方圖
                              3.1.2 灰度的線性變換
                            3.2 平滑處理
                              3.2.1 圖像的噪聲
                              3.2.3 圖像平滑的分類
                            3.3 二值化閾值及圖像分割
                              3.3.1 閾值分割定義
                              3.3.2 閾值分割的分類
                              3.3.3 圖像處理后的結果
                            3.4 種子填充
                              3.4.1 種子填充的定義
                              3.4.2 種子填充原理和算法
                            3.5 圖像的腐蝕與膨脹
                              3.5.1 數學形態學
                              3.5.2 腐蝕運算
                              3.5.3 膨脹運算
                            3.6 本章小結
                          第四章 道路標線的偏離的判定
                            4.1 TLC 判斷車輛偏離算法分析
                              4.1.1 算法 1—一階 TLC 算法描述:
                              4.1.2 算法 2—基于運動學的 TLC
                            4.2 圖像的坐標關系轉換
                            4.3 道路標線坐標讀取
                              4.3.1 鼠標點擊獲取坐標
                              4.3.2 邊界跟蹤讀取坐標
                          第五章 總結與不足
                            5.1 小結
                            5.2 本文的不足
                            5.3 展望
                          參考文獻
                          致謝

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