摘要：首次将ARM技术应用于汽车的自动导航,使用Intel公司生产的基于ARM10的PXA255作为核心处理器,详细讨论了硬件平台与接口的设计。结合单目机器视觉实现了一种基于像素的图像处理算法,该算法能成功地提取道路中的白色车道线,为车辆自动导航提供了准确的图像信息,并将处理时间控制在70 ms以内,取得了很好的实时效果。同时,建立了一种简单有效的透视投影模型,实现图像坐标系与摄像机坐标系之间的映射,不仅为图像处理算法提供了有效的约束条件,而且获取了道路的深度信息。在沪宁高速南京段的实验结果表明该算法的实时性与精确性已基本满足安全行驶要求。

摘要：起重机攀爬机器人是一种代替人力检测起重机的机械设备。为解决起重机攀爬机器人自动寻路的车道识别问题,文中设计了一种针对起重机金属结构特点优化,将MobilenetV2作为特征提取部分与Unet网络相结合的M2-Unet卷积神经网络。用攀爬机器人在门式起重机上采集1979张图像数据,由专业标注软件Labelme制作成数据集进行训练与测试,并使用其他2种主流的语义分割网络在相同的数据集上作对比实验。实验结果表明,相较于其他2种图像分割网络,改进的M2-Unet卷积神经网络的分割准确率最高;M2-Unet网络对测试集479张图片的平均识别准确率在96%以上,平均运行时间远小于0.5 s,能同时满足起重机攀爬机器人车道识别任务的实时性和精度要求。

摘要：针对车道识别与偏离预警算法在准确性、可靠性和计算效率方面存在的问题,提出一种基于双曲线模型的车道识别与偏离预警算法。首先,在图像预处理基础上通过特征点搜索筛选道路边缘点,采用双曲线构建道路模型,利用最小二乘原理拟合道路参数,再根据拟合车道线及邻近点信息构建车道置信度函数,将置信度大于设定阈值的车道线作为最终检测结果;然后,根据相邻帧车道线连续变化的特点,在前帧拟合道路线附近使用粒子滤波算法进行道路边缘点筛选、拟合以及置信度计算,实现对车道线的跟踪;最后,在图像坐标系中建立时空联合预警模型,对车道偏离行为进行预警。在PC平台上进行的算法实现与道路实验结果表明:所提方法在一般路况下,具有92%的车道识别和偏离识别正确率和40 ms/帧的平均处理速度,满足车道偏离预警应用要求。

摘要：文章介绍了利用计算机视觉技术实现车载摄像头对车道识别分析、驾驶员驾驶状态实时监控的监测方法,并将监测方法结合具体应用场景开展实践研究;通过OpenCV实现了驾驶员人脸识别和道路直线检测,为驾驶员驾驶提供一定辅助功能;使用Yolov5进行疲劳检测和对手机、水杯等物品进行检测,以提高驾驶员专注程度和驾驶安全性。

摘要：针对采用传统位置偏差控制方法的车道保持系统横向控制精度不高以及鲁棒性差等问题,提出一种跟踪期望横摆角速度的车辆横向控制方法。在车辆当前行驶位置和道路预瞄点之间实时规划逼近目标路径的虚拟路径,同时分析当前时刻车辆以无偏差形式沿此虚拟路径行驶时决定车辆行驶位置的横摆角速度及速度之间的关系。结合车辆道路相对位置及车身状态信息,设计期望横摆角速度生成器。基于7自由度非线性车辆动力学模型,设计滑模控制器跟踪期望横摆角速度,使得车辆稳定地跟踪目标路径。根据车道线宽度和边缘点数量统计进行边缘检测,能有效识别模糊车道边缘和抑制噪声,并通过对消失点的检测来有效去除非车道线的干扰。仿真及试验结果表明,与传统的位置偏差控制方法相比,期望横摆角速度法不仅能提高车辆横向控制的精确性且跟随偏差随车辆速度及道路曲率的变化波动范围小,具有很好的鲁棒性和自适应性。

摘要：针对辅助驾驶系统的研究热点,提出了一种基于多核ARM嵌入式平台的辅助驾驶系统。系统基于NXP公司的*** 8QM嵌入式平台进行开发,通过两路摄像头分别采集前方路面以及驾驶员上半身的视觉信息,实现车道偏离预警与基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的驾驶员疲劳监测功能,并且能实时显示车道线以及驾驶员状态信息。结合多核ARM架构特性,利用并行计算等手段对系统进行了实时优化。使用实车采集的真实场景数据进行测试,验证了辅助驾驶系统功能的准确性与实时性。

摘要：设计了一套基于视频的机动车跨道违章监测系统,系统的硬件平台由工控机,摄像机组成.首先由平均算法得到良好的动态背景图像,并由Hough变换法提取车道线;在车辆检测过程中提出了背景差法与边缘提取法相结合,车道线辅助识别的两次目标轮廓提取算法,从而获得完整准确的运动目标轮廓;在违章判别中提出了简易准确的跨道违章判别算法;最后使用均值漂移算法对运动车辆进行跟踪,并结合卡尔曼滤波器预测车辆在下一帧的位置.通过实际道路测试,该系统具有一定的实时性、准确性和智能性,可应用于智能交通监控领域.

摘要：为智能车辆的轻量化、实时性检测,提高车道识别的准确度、鲁棒性,提出了一种利用全卷积网络(FCN)实现车道区域分割的方法。采用一种对称结构的全卷积网络对车道区域作逐像素预测:利用卷积、池化提取车道特征,利用池化索引辅助上采样,用卷积来恢复特征信息。在既定网络结构下,比较3×3、5×5和7×7尺寸的卷积核对模型性能的影响。基于FCN-32s和FCN-16s,分别设计混叠结构的FCN和无混叠结构的FCN与本网络作测试对比。结果表明:该算法对车道分割准确、鲁棒性强、实时处理能力优秀,分割效果优于传统FCN;在3种不同尺寸中,小尺寸(3×3)卷积核的实时处理速率最高,达53帧/s。因此,该算法适合自动驾驶道路感知任务。

摘要：智能交通系统中,车流量检测雷达射频前端和数字信号处理器的信号处理算法是影响车流量检测雷达性能指标的两个重要方面。文中从车流量检测雷达实时性出发,简要介绍了基于DSP技术的车流量检测雷达的系统设计,同时给出车流量检测雷达DSP软件算法的完整设计思想,并具体解决了车流量检测雷达中车道识别这个关键问题,实现了车流量检测功能。最后还给出本课题组研制的车流量检测雷达的测试平台和测试性能指标,达到了实际使用的要求。

摘要：本系统为一款基于树莓派3b+的骑行智能安全便携式头盔。本项目采用的技术是以树莓派为核心,加载操作系统以及连接各种智能模块为辅助。目的在于设计一款基于树莓派技术的骑行头盔,具有定位与导航功能、环境监测功能、车道识别监测及速度监测功能、音乐播放功能,提高了骑行头盔的智能性、安全性。