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识别驾驶环境的机器视觉技术
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时间:2015-05-20 14:57:04

        驾驶环境的机器视觉识别是更高一级的汽车安全辅助驾驶技术,通过图像传感器识别道路环境参数并判别行车的安全性,主要包括:车道检测、车辆检测、行人检测、道路标志检测等。

        (1车道检测

        目前车道检测多通过道路标线、道路边缘的检测实现,在车道检测中典型的驾驶安全辅助系统有车道偏离报警系统和转弯减速调节系统。

        车道偏离报警系统由摄像机、速度传感器、信息处理系统、方向盘调节器、报警系统等组成。车辆一旦有偏离车道的倾向,便会通过指示灯及蜂鸣器向驾驶员报警。当根据驾驶员的转向灯操作断定为有意识地进行车道变更时,便会暂时停止报警。可切断系统开关,但车辆再次起动时系统便会自动开始工作。车道偏离报警系统多采用单目摄像机探测道路标线图像,为增加系统检测道路标线的可靠性,日本汽车研究所ITS中心探索利用双目CCD摄像机和实时差分GPS系统检测运行车辆偏离道路标线情况。

          (2车辆检测

        车辆检测是利用各种传感器探测前方、侧方、后方的车辆的信息,包括前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。与此相关的汽车驾驶安全辅助支持系统有自适应巡航控制系统、前向碰撞预警系统、横向碰撞预警系统,泊车辅助系统。在泊车辅助系统中采用超声传感器或雷达探测本车后方与侧方的障碍物信息,并显示给驾驶员。

        (3交通标志的探测

        道路交通标志为重要的道路交通安全附属设施,可向驾驶员提供各种引导和约束信息。

        驾驶员实时地正确地获取交通标志信息,可保障行车更加安全。在汽车安全辅助驾驶系统中交通标志的探测是通过图像识别系统实现的。该系统在道路标志方法上首先对形状进行判断,然后再读取上述形状中的文字和图形信息,以做出最终判断。在难以对标志进行判断时,驾驶员也可利用事先记录的道路标识相关电子地图数据进行识别。

        国外,许多研究人员在交通标志图像识别算法研究中进行了多方面的探索。交通标志图像识别包括交通标志定位(即确定感兴趣区域)、分类器设计等几个过程。交通标志与背景的颜色以及交通标志的形状在交通工程标准中有明确的规定,因此可根据交通标志颜色和形状进行定位研究。由于交通标志种类多,拍摄交通标志图像环境影响因素多,在交通标志模式分类器设计研究中多为非线性分类器。交通标志形态骨架,并利用匹配算法识别交通标志。

        (4 )行人检测技术

        车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息,然后从视频序列中检测出行人的位置。基于计算机视觉的行人检测系统一般包括ROIs分割和目标识别两个模块。ROIs分割的目的是快速确定行人可能出现的区域,缩小搜索空间,目前常用的方法是采用立体摄像机或雷达的基于距离的方法,其优点在于速度比较快。目标识别的目的是在ROIs中精确检测行人的位置,目前常用的方法是基于统计分类的形状识别方法。

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