摘要：基于汽车辅助驾驶技术,文章旨在设计出一款能在一定程度上辅助驾驶者“观察”道路情况以及道路发生险情时及时预警的车载汽车辅助驾驶系统。系统采用OpenCV、YOLOv3算法以及语义分割模型,依赖开源学习库、程序库通过YOLOv3算法监测模型和语义分割算法完成车道线检测以及人物、车辆等障碍物的检测与识别,通过识别内容作为判断路况依据并做出相应的提示,达到辅助驾驶的目的。

摘要：生态界面融入汽车辅助驾驶系统交互设计,能够有效增强认知效率,均衡认知负荷;提升信息透明度,简化界面显示;提高信息接受度,反馈动态操作状态。它的界面设计策略是以SRK认知-控制分类法整合信息内容,以目的-手段组织信息架构,以语义映射实现信息可视化,这对可持续的数字界面人机交互设计具有借鉴意义。

摘要：随着汽车保有量的增加,汽车交通事故逐年增加,其中由于驾驶员疲劳驾驶、近视、红绿色盲,不熟悉路况等原因,无法及时识别交通信号灯而造成的交通事故屡见不鲜。本文设计了一种可用于汽车辅助驾驶系统的交通信号灯自动识别算法。首先对图像进行预处理,将图像的颜色空间从RGB空间转换到HSV空间;其次使用形态学开运算对图片中红、绿、黄色区域进行初步识别,去除掉图片中不为红绿黄色的噪声区域和毛边等无关信息,并得出红绿黄色三个区域的坐标;最后利用空洞填充法填充二进制的空洞区域,恢复待识别的圆形目标区域信号;接着利用区域检测的算法定位找出交通信号灯的具体位置并读取交通信号灯的颜色信息,最终利用目标区域中心点坐标判断出交通信号灯的颜色类型,完成了交通信号灯的识别。算法在MATLAB平台上对实际拍摄的交通信号灯图片进行识别,结果表明该算法对于圆形交通信号灯有较高的识别率。

摘要：为降低夜间行车导致交通事故的概率,在能见度不理想的行车环境中为车辆提供主动安全系统,依据汽车辅助驾驶系统的基本要求,基于远红外传感技术设计出夜间行人辅助模型。该模型通过远红外传感器来捕捉原始的数据源,利用灰度统计技术获取候选区域(Regions of interest),构造出多尺度概率模板,在此基础上对数据源进行匹配检测,通过多帧校验综合处理技术进一步改善模型的漏检率和检测率。实验结果表明:该模型的概率模板在匹配精度上相对于业内常用方法有了较大程度的提高,能在郊区和市区交通路况下使用,实用性较好。