项目六智能网联汽车感知技术认知第三节视觉传感器的功能应用及

第三节视觉传感器的功能、应用及感知流程项目六

智能网联汽车感知技术认知具有车道线识别、障碍物检测、交通标志和地面标志识别、交通信号灯识别、可通行空间检测等功能。

1.提取车道的几何结构,如车道的宽度、

车道线的曲率等。

2.确定车辆在车道中的位置、方向。

3.提取车辆可行驶的区域。道路识别功能

通过前视摄像头监控车道线。监测到车辆即将偏离车道线时预警。车道偏离预警应用

行人识别是采用安装在车辆前方的视觉传感器采集前方场景的图像信息，通过一系列复杂的算法分析处理这些图像信息，实现对行人的识别。行人识别功能

行人碰撞预警PCW是对当前汽车前方行人状况进行判断，若判定为危险，则发出危险预警，这对于驾驶员来讲是一种有效的主动安全策略，可以有效的防范交通事故。行人碰撞预警PCW应用交通标志识别系统TSR图像采集交通标志检测分割交通标志特征提取交通标志标准特征库交通标志识别智能网联汽车交互输出结果输出

首先使用车载摄像机获取目标图像;然后进行图像分割和特征提取;通过与交通标志标准特征库比较进行交通标志识别;识别结果可以与其他智能网联汽车共享。

疲劳驾驶预警系统是一种基于驾驶员生理反应特性的驾驶员疲劳监测预警技术。

通过不断检测驾驶员的驾驶习惯，可以感觉到驾驶员在疲劳驾驶后及时向驾驶员发出警告，提醒驾驶员应适当在安全岛停车休息。驾驶员注意力监控，也称为疲劳监测系统或注意力辅助系统。

通过图像分析对驾驶员的面部和眼睛特征进行疲劳评估，也称驾驶员安全警告系统。该系统在车速超过65Km/h时会被激活。4G车载主机辅助安全驾驶主机防疲劳采集摄像头ADAS摄像头扬声器GPS4G天线抽烟警示打电话警示抽烟警示闭眼警示左顾右盼警示前车碰撞警示和车道偏离预警打哈欠警示车子离岗警示

通过机器学习的方法，智能网联汽车可以识别在行驶途中遇到的各种交通信息。1

比如行人、车辆、交通信号、交通标志、车道线、道路边界、自由行驶空间等。2

智能网联汽车中使用的图像处理算法主要来源于计算机视觉中的图像处理技术。与图像处理过程类似，视觉传感器的感知流程大致分为5个步骤：

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图像采集主要是通过摄像头采集图像，如果是模拟信号，要把模拟信号转换为数字信号并把数字图像以一定的格式表现出来。

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根据具体研究对象和应用场合，选择性价比高的摄像头。摄像头包括CCD摄像头和CMOS摄像头，同时要充分考虑车载的实际情况。○图像采集理想图像不理想图像像素不全边界反差不强○图像预处理图像预处理包含的内容较多，要根据具体情况进行选择。一般有:边缘增强对比度增强

为了完成图像中目标的识别，要在图像分割的基础上，提取需要的特征，并将某些特征计算、测量、分类，以便于计算机根据特征值进行图像分类、识别和理解。目标边缘的平行特征一、平行特征

有些物体边界具有平行特征，这种特性有时可作为对目标进行有效识别的一种判据。二、对称特征

有些物体具有对称性特征，这种对称性可能表现形式不同，但可作为对目标进行识别的一种有效手段。尾灯车牌对称性车辆尾部边缘对称性脸部器官对称性○图像模式识别

模式识别就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。○结果输出

通过环境感知系统识别出的信息，传输到车辆其他控制系统或者传输到车辆周围的其他车辆，完成相应的控制功能。把车道线识别结果输入到车道偏离预警系统中，可以对车道偏离进