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基于實時圖像的車道偏離預警系統(tǒng)

2017-12-05 13:36:03朱會
汽車文摘 2017年1期
關鍵詞:檢測信息方法

基于實時圖像的車道偏離預警系統(tǒng)

歐洲NCAP法規(guī)授權歐洲汽車制造商利用車道偏離預警(LDW)系統(tǒng)以獲得星級評價。LDW系統(tǒng)對車道的檢測完全能夠以圖像為基礎進行,但需要將如車速等其它信息輸入到車輛總線中。以前大多數(shù)采用邊緣提取方法并進行霍夫變換或道路模型擬合來檢測車道,但存在以下問題:①需要進行額外的后處理以刪除對道路的錯誤檢測,如十字路口、車輛等;②在車道外部和內(nèi)部邊緣都有梯度變化,但它們之間沒有明顯的區(qū)別;③對損壞的車道或虛線車道的檢測是不一樣的,因此需要跟蹤車輛所在的車道;④預警系統(tǒng)需要有額外的數(shù)據(jù)(如相機校準、車道寬度等)以確定給定車道內(nèi)的汽車位置。

本文提出了簡單的基于圖像的LDW系統(tǒng),該系統(tǒng)的輸入是一個尺寸為WXH的8位圖像。該系統(tǒng)對圖形進行精確的邊緣檢測以提取邊緣信息,將這些進行進行霍夫變換獲得車道邊緣線。在霍夫空間中獲得最大點,并確定該最大點處的邊緣以獲得車道信息和車道偏離信息。該方法能夠顯著減少所需邊緣圖像的像素大小和后續(xù)處理的數(shù)據(jù)、減小錯誤檢測。采用該方法有一定的限制,只能找出圖像中顏色顯著的部分,本文通過降低車道邊緣檢測閾值的方法可提高該方法對邊緣檢測的準確性。利用德州儀器(TI)C66x數(shù)字信號處理器(DSP)對獲得的圖像像素數(shù)據(jù)進行處理,優(yōu)化并提高了圖像處理能力。使用直接存儲器將圖像數(shù)據(jù)模塊轉移到內(nèi)部存儲器中,并利用乒乓數(shù)據(jù)處理過程處理數(shù)據(jù)。優(yōu)化結果表明。所設計的系統(tǒng)簡單且能解決以前方法所遇到的部分問題。

PrashanthViswanathetal. 2016IEEEInternational ConferenceonConsumer Electronics(ICCE),2016.

編譯:朱會

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