計算機視覺在汽車碰撞預警系統中的應用

TheApplication of Computer Vision in AutomotiveCollision WarningSystems

Zhao Shengtian，Zhang Qiang (Zhengzhou Shengda University，Zhengzhou ，China）

【Abstract】Aiming at the detection limitations of traditional automotive collsion early warning systems in complex scenarios，this study proposes a visual perceptionalgorithmbased onthe improved YOLOv5-DeepSort fusion architecture. The test verificationwascariedoutfrom three aspects：basic detection performance，environmental adaptabilityand reliabilityof human-computerinteraction.Thetestresultsshowthatthevisualalgorithmbasedonmulti-sensor fusion exhibitsa strong environmental perceptionabilityinconventionaldriving scenarios.Itcanefectively identifythemotion characteristics of typical traic targetsand achieve risk earlywarningina timely manner.

【Key words】computer vision；automobile colision warning system；object detection;YOLOv5；multi-sensor fusion

0 引言

歷經多年的發展與迭代，汽車碰撞預警系統已能有效降低事故發生概率。早期，該系統主要依賴雷達、超聲波等設備對車輛周圍環境進行監控，在應對車輛偏離車道、預防車輛追尾等情況時表現良好。然而，面對行人隨意橫穿馬路、駕駛員突然改變行駛路線等復雜道路場景，單一傳感器的局限性逐漸凸顯。例如，雷達在判斷靜止物體種類時容易出現誤判，而相機受光照條件影響較大，在光線不佳時難以準確辨識目標信息。因此，本研究聚焦于計算機視覺技術的優化，旨在為提升智能駕駛系統的場景泛化能力提供理論與實踐參考。

1汽車碰撞預警系統概述

1.1汽車碰撞預警系統的定義與發展

汽車碰撞預警系統是一種主動安全技術，通過實時監測車輛周圍環境，預測潛在碰撞風險，并及時向駕駛員發出警示。該系統的發展經歷了從單一傳感器到多傳感器融合的過程。早期的碰撞預警系統主要依靠雷達或超聲波傳感器，但這些傳感器探測范圍有限，誤報率較高，且無法準確識別目標類型。隨著計算機視覺技術的引入，攝像頭成為關鍵傳感器。通過圖像識別技術，系統能夠區分行人、車輛與非機動車等目標，并結合雷達的測距功能，大幅提高了檢測精度[]

1.2碰撞預警系統的工作原理

碰撞預警系統的工作原理如圖1所示。系統首先通過毫米波雷達持續發射電磁波，并接收前方物體的反射信號，以此探測周圍車輛的位置信息。雷達通過分析反射波的傳播時間計算本車與目標的實時距離，依據反射波頻率變化推算相對速度，同時結合多組反射信號的空間分布判斷目標的方位角度2。隨后，系統將獲取的車距、車速及角度等數據輸入安全車距預警模型。該模型綜合考慮當前車速、路面附著條件和駕駛員反應時間等因素，動態計算安全跟車距離閾值。當實際車距持續低于安全閾值，且兩車相對速度超過臨界值時，系統判定存在追尾風險。一旦確認潛在危險，系統立即啟動分級預警機制：處于低風險時，通過儀表盤圖標閃爍向駕駛員提示；中等風險時，疊加蜂鳴報警；高風險狀態下，則觸發急促警示音，并聯動自動制動系統預備介入[3]。

1.3基于計算機視覺汽車碰撞預警系統設計

計算機視覺技術為碰撞預警系統提供了非接觸式的環境感知能力。在系統設計過程中，需對硬件架構、算法流程與預警邏輯進行協同優化。如表1所示，系統采用模塊化設計理念，主要包含視覺感知層、數據處理層、決策層與人機交互層4大核心模塊，并通過多線程任務調度機制實現實時運算與資源合理分配。在設計過程中，著重解決動態目標跟蹤、深度估計精度、復雜光照適應這3大技術難題，確保系統在有限硬件資源條件下，滿足功能安全標準要求。

系統設計遵循3層技術路線：在感知層，雙目攝像頭與慣性導航單元構成空間感知基礎，通過立體匹配算法獲取目標三維坐標，在 10m 檢測范圍內，深度估計誤差可控制在 0.3m 內，相比單目視覺精度提升了 62% 。數據處理層采用輕量化的YOLOv5目標檢測網絡，在嵌入式平臺上可實現 80ms 級的處理速度，并配合DeepSort算法實現多目標的持續跟蹤，ID切換率低于 5% 。決策層將車輛動力學參數（如車速、橫擺角速度）與視覺感知數據相融合，基于碰撞時間（TTC）模型構建3級預警機制：當碰撞時間t_TTC<2.5s 時觸發1級預警； t_TC<1.5s 時啟動2級緊急報警； t_TC<0.8s 時則激活自動制動預備指令。測試結果表明，該設計在保持 95.2% 檢測精度的同時，系統功耗控制在28W以內，滿足車載ECU的供電約束條件。

2 試驗設計

2.1 試驗場景

為全面驗證碰撞預警系統的實際性能，試驗場景涵蓋了典型駕駛環境與極端工況。在城市道路場景中，重點模擬行人突然橫穿馬路、電動車變道搶行等高風險行為，例如行人從視覺盲區（如綠化帶、停靠車輛之間）突然出現，或非機動車在路口違規穿插。此類場景要求系統能夠快速捕捉目標的運動趨勢，并準確判斷碰撞風險的時間窗口。在高速公路場景中，設計了長距離跟車、緊急制動等測試項目，如前車突然減速或相鄰車道車輛快速切入，以此驗證系統對高速運動目標的持續跟蹤能力及誤報抑制效果。此外，還增設了雨霧、逆光等惡劣環境場景，通過模擬低能見度條件（如暴雨天氣導致攝像頭圖像模糊、雷達反射信號衰減）和強光干擾（如隧道出入口的光照突變），評估多傳感器協同工作的魯棒性。所有場景均在封閉試驗場按照標準測試流程進行復現，確保試驗條件可控且貼近真實駕駛環境。

2.2 評價指標

碰撞預警系統的效能評估需要構建多維量化指標體系，該體系涵蓋基礎檢測性能、環境適應能力及人機交互可靠性3個層面。基礎性能指標主要關注算法核心功能的實現情況，環境適應性指標用于驗證系統在復雜工況下的穩定性，人機交互指標則反映預警信息傳遞的有效性。基于2.1節設計的試驗場景特征，本研究選取5類關鍵指標構建評價指標（表2），指標設計兼顧國際標準符合性（如ISO26262、SAEJ3016）與實際駕駛需要。

指標體系構建體現出3個技術關聯性。首先，目標檢測準確率(TruePositiveRate，TPR)與試驗場景中行人橫穿、電動車變道等高風險行為直接相關，通過目標跟蹤算法在連續幀間的軌跡一致性進行測量。其次，雨霧場景TPR衰減率專門針對低能見度環境設計，通過計算正常與惡劣環境下TPR的差值，驗證多傳感器融合策略的有效性。最后，預警認知時間通過眼動儀與操作記錄儀同步采集，量化駕駛員從系統告警到實際制動的時間差，該指標與人機界面設計密切相關。在高速公路長跟車場景中，對誤報率(FalsePositiveRate，FPR)設置了更嚴苛的閾值L (≤1.2s/h) ，因為誤報可能導致駕駛員頻繁緊張。所有指標測量均采用激光雷達基準系統進行標定，時間同步誤差控制在 ±5ms 以內，確保數據具有可比性。該指標體系不僅滿足功能安全標準要求，還通過細分場景指標揭示系統性能瓶頸，為優化決策提供量化依據。

3結果分析

3.1計算機視覺在碰撞檢測中的表現

作為碰撞預警系統的核心感知模塊，計算機視覺技術直接影響目標檢測與軌跡預測的準確性。試驗數據顯示，視覺算法在不同場景下的性能表現存在顯著差異，其性能與目標特征復雜度、環境干擾強度密切相關。如表3所示，視覺模塊在典型場景中的基礎性能滿足設計要求，但在極端條件下，仍需依賴多傳感器協同工作來提升可靠性。

數據分析表明，在城市道路場景中，由于目標輪廓清晰、光照條件穩定，視覺算法的目標檢測準確率TPR達到 98.2% 。然而，在暴雨環境下，TPR下降至 85.6% ，主要原因是雨水噪點導致圖像模糊，增加了目標邊緣特征提取的難度。在復雜路口場景中，FPR上升至 2.1s/h ，這與多目標相互遮擋引發的誤關聯有關。值得注意的是，在逆光場景下，視覺模塊的響應延遲RT延長至 165ms ，較基準值增加了 23% ，反映出光照突變對特征計算速度的影響。與毫米波雷達的對比試驗顯示，視覺模塊在橫向運動目標檢測中具有 12.7% 的精度優勢，但在惡劣天氣下的漏檢率是雷達的2.3倍，進一步驗證了多傳感器融合的必要性。

3.2系統整體性能評價

系統整體效能需要從感知精度、環境適應性與人機交互等多個維度進行綜合評估。如表4所示，系統在標準化測試中展現出較好的魯棒性，但在部分極端工況下，性能仍存在衰減，有待進一步優化。關鍵指標的表現驗證了硬件架構與算法設計的有效性，同時也指出了后續改進的方向。

從數據分布來看，系統基礎性能指標全面達到設計要求，其中TPR達標率為 100% ，表明多傳感器融合策略有效提升了檢測可靠性。雨霧場景TPR衰減率控制在 7.2% ，優于NHTSA標準（ ?10% )，但與理想值仍存在差距，主要瓶頸在于視覺與雷達的數據對齊精度不足。在人機交互維度，預警認知時間為 0.75s ，滿足行業標準，但駕駛員信任度評分僅為4.3分（滿分5分），說明部分用戶對頻繁預警存在疑慮。通過分析日志發現， 15.6% 的預警發生在駕駛員已主動制動的場景，這提示需要進一步對預警閾值進行個性化調整。在資源消耗方面，系統平均功耗為23W，滿足車載ECU的供電約束，但在復雜場景下，峰值功耗達到38W，可能影響硬件的長期穩定性。這些結果為系統的迭代優化提供了明確的技術方向。

4結論

本文通過試驗驗證了計算機視覺技術在汽車碰撞預警系統中的可行性與優化潛力。試驗結果表明，基于多傳感器融合的視覺算法在常規駕駛場景中展現出較強的環境感知能力，能夠有效識別典型交通目標的運動特征，并及時實現風險預警。未來研究可在增強環境適應性、優化人機協同決策以及推進輕量化部署等方向深入探索，從而推動碰撞預警技術從試驗室研究向大規模實際應用轉化。

參考文獻

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[3]王文宇.基于視覺選擇性注意的車載儀表盤界面交互設計研究[D].徐州：中國礦業大學，2024.

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(編輯林子衿）