机器视觉安全技术

1、LOGO机器视觉安全技术机器视觉安全技术Company Logo机器视觉安全技术机器视觉安全技术应用背景应用背景1技术组成技术组成2研究现状研究现状Company Logo应用背景应用背景v交通事故的产生交通事故的产生 直接原因：违章操作和疲劳驾驶 道路交通事故的诱发因素：超速行驶、疲劳驾驶、长时间占道行驶、越线行驶、压线行驶和安全车距不足。Company Logo应用背景应用背景LDWSABSEBDESPACC主动安全技术主动安全技术避免事故的发生避免事故的发生Company Logo技术组成技术组成数字图像处理技术数字图像处理技术前方车辆识别技术前方车辆识别技术视觉传感采集技术视觉传感采集

2、技术道路标示线识别技术道路标示线识别技术Company Logo视觉传感采集技术视觉传感采集技术v 视觉传感器视觉传感器 构成构成：视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。 产品产品：PMT视觉传感器、CCD视觉传感器、CMOS视觉传感器等。 优点优点：与超声波、激光、雷达等相比较而言，可以获得更加丰富多彩的道路环境、运行轨迹等信息。而且很多道路与交通环境信息，如交通信号信息、交通标志信息、道路标线信息、前方车辆信息等都主要是作为视觉信号起作用，其他感知手段难以有效获得其表现内涵，因此基于机器视觉感知理解技术的汽车主动安

3、全系统研究倍受关注。Company Logo视觉传感采集技术视觉传感采集技术vPMT视觉传感器视觉传感器 PMT是最早出现的视觉传感器，从上世纪五十年代发展到现在，技术已经非常成熟，是目前性能最好的传感器。 PMT就像一个圆柱体小灯泡，直径约一寸，长度约二寸；内置多个电极，将进入的光信号转化为电信号，即使很微弱的光线也可准确补捉。Company Logo视觉传感采集技术视觉传感采集技术vCMOS视觉传感器视觉传感器 CMOS视觉传感器又叫互补金属氧化物半导体，它本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所

4、做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电） 和 P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。Company Logo视觉传感采集技术视觉传感采集技术vCCD视觉传感器视觉传感器 CCD视觉传感器又叫电荷耦合器件，是按一定规律排列的MOS(金属一氧化物一半导体)电容器组成的阵列，用于实现光电转换、信号储存、转移、输出、处理及用作电子快门等。 CCDCCD优点：优点： 1）体积小重量轻、功耗低、可靠性高、寿命长； 2）空间分辨率高； 3）光电灵敏度高、动态范围大； 4）模拟、数字输出方便；与微机接口方便；Company Logo数字图像处理技术数字图像

5、处理技术v 数字图像处理器数字图像处理器 功能功能： 将视觉传感器传输来的图像信号，根据根据像素分布和将视觉传感器传输来的图像信号，根据根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信号亮度、颜色等信息，转变成数字信号, ,并进行运算处理。并进行运算处理。 产品产品： DSP处理器 DSPDSP优点优点：1）能够高速、实时地进行数字信号处理运算；2）对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部参与影响小；3）容易实现集成；3）可以分时复用，共享处理器；4）方便调整处理器的系数实现自适应滤波。Company Logo道路标识线识别技术道路标识线识别技术v 道路标识线识别技术道路标识线识别技术 首先利用道

6、路标识线的颜色或几何形状特征从图像中检测出可能包含道路标识线的区域，即感兴趣区域，再对车道标识线进行识别，从而判断车辆在道路上的位置。 存在的问题存在的问题：由于道路环境情况多变且异常复杂，充满了各由于道路环境情况多变且异常复杂，充满了各种不确定性因素，导致种不确定性因素，导致 CCD CCD视觉传感器采集的道路图像环境视觉传感器采集的道路图像环境信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、可见度高、可见度低信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、可见度高、可见度低及雨雪之类恶劣天气等大量的随机干扰因素，及雨雪之类恶劣天气等大量的随机干扰因素， 这些干扰因这些干扰因素增加了道路标识线检测的难度。素增加了道路标

7、识线检测的难度。Company Logo前方车辆识别技术前方车辆识别技术v 前方车辆识别技术前方车辆识别技术 基于车辆线性几何特征信息的方法，充分利用在图像信息中目标车辆的形状、灰度、对称性等客观存在的显著特征，进行目标的区域分割与信息识别。 存在的问题存在的问题：由于光线和周围环境的易变性，导由于光线和周围环境的易变性，导致获取信息量不足，容易产生误检或者漏检。致获取信息量不足，容易产生误检或者漏检。Company Logo研究现状研究现状v国外研究现状国外研究现状 国外科研机构及汽车企业不同程度地开展汽车视觉安全技术领域的探索研究。目前，汽车视觉安全技术的研究主要集中在前方障碍物探测，追尾

8、防撞预警，车道偏离预警和驾驶人状态监控等方面，作为车辆主动安全技术研究领域的一个重要组成部分，吸引很多国家投入大量的人力、物力、财力进行研究和开发。Company Logo国外研究现状国外研究现状 德国联邦大学在成功研制 VaMoRsP 智能车系统后，开始发展新一代的EMS-Vision 视觉系统。 该系统可以随着速度的变化，自动调节摄像机的焦距；对周围较宽范围内的物体感知，适应不平道路的颠簸环境，获得立体视觉的解释。 美国 CMU 大学机器人研究所研制的 NabLab8，装备便携式计算机、视觉传感器、GPS 全球定位系统，雷达和其它辅助设备。驾驶系统运行在 PANS 硬件平台之上，该平台为系

9、统提供了计算平台、I/O 接口、位置估计、方向盘控制和安全监视等功能。 法国帕斯卡大学研制的 Peugeot 系统，该系统充分利用单目机器视觉动态在线完成对道路标识线的检测与跟踪， 道路标识线的左、右两侧边缘信息通过高斯滤波和平均值估算灰度标准方差以及梯度计算获取， 并建立了道路多项式函数轨迹模型， 同时利用时空光滑方法降低噪声干扰，提高道路标识线检测的鲁棒性。 意大利帕尔马大学的 GOLD 系统，该系统包括 3 个 CCD 视觉传感器，其中一个视觉传感器用于检测道路标识线，另外两个用于检测前方车辆障碍物。CCD 视觉传感器获取的图像信息通过图像采集卡 PCI 总线采集，该系统架设了 PAPR

10、ICA-3 硬件结构，能够实现图像处理算法的并行运算，执行无人驾驶车辆的控制任务。Company Logo研究现状研究现状v国内研究现状国内研究现状 在汽车机器视觉主动安全技术领域的研究中， 与国外发达国家相比较而言， 我国仍处于理论研究和探索阶段，目前开展车辆安全辅助驾驶系统研究工作的科研单位和机构中最具代表性的主要有：清华大学、国防科技大学、吉林大学、东南大学、西安交通大学、同济大学和中科院沈阳自动化研究所等。 Company Logo国内研究现状国内研究现状 清华大学研制的 THMR 系列智能车，目前最具代表性的 THMR-V。THMR-V 已经能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪，复杂环境下的道路避障、道路停障，视觉临场感遥控驾驶等功能。 国防科技大学研制的 CITAVT 系列无人驾驶车，目前最具代表性的 CITAVT -IV，采用 A110DSP 自行开发的图像处理系统，基于 Unix 操作系统开发，利用两台 CCD 视觉传感器感知道路状况， 视觉感知结果交由一台计算机来完成道路特征和路面障碍的提取，