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2、。因此,本文提出了基于红外视觉检 测技术的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的 性能给予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、 低照度黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像 的特点和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红 外图像预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分 割。然后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区 域(AOI)。接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在 图像中的位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方
3、车辆的实时跟踪。最后基于 投影几何模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像 坐标系及帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公 式并提出安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地 检测到本车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。正文内容正文内容随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的 安全隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核 心部分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆 防撞预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测的系统在阴雨、大雾等较 为恶劣的天气
4、情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测 技术的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性 能给予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低 照度黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的 特点和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外 图像预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。 然后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域 (AOI)。接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在图 像中的位置;运用卡尔
5、曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投 影几何模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐 标系及帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式 并提出安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检 测到本车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全 隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测的系统在阴雨、大雾等较为恶
6、劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点 和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在图像中的 位置;
7、运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检测到本 车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全 隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测的系统在阴雨、大雾等
8、较为恶 劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在图像中的
9、位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检测到本 车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全 隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测的系统在阴雨、
10、大雾等较为恶 劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点 和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在图
11、像中的 位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检测到本 车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全 隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测的系统
12、在阴雨、大雾等较为恶 劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点 和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确
13、定其在图像中的 位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检测到本 车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于视觉检测
14、的系统在阴雨、大雾等较为恶 劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点 和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆
15、,并确定其在图像中的 位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列处理,本系统能实时、准确地检测到本 车道内的前方车辆并确定其位置,实现车辆防撞预警功能。 随着现代社会交通的发展,随之而来的日渐紧张的交通状况成为最直接的安全 隐患,各类交通事故明显增加。车辆防撞预警系统作为智能交通系统的核心部 分,正成为当今世界车辆工程领域的研究热点。 通过对国内外智能车辆防撞 预警系统的研究分析发现,现有的基于
16、视觉检测的系统在阴雨、大雾等较为恶 劣的天气情况下检测结果不太满意。因此,本文提出了基于红外视觉检测技术 的汽车防撞预警系统设计方案。 文中首先对几种红外图像采集系统的性能给 予分析,构建了主动式红外图像采集系统。该系统主要由红外 LED 灯、低照度 黑白 CCD 摄像头、截止型红外滤光片等构成。根据采集的红外道路图像的特点 和先验知识,本文提出用等腰梯形来分割图像,并在此基础上研究了红外图像 预处理方法,包括:中值滤波、Sobel 边缘检测和最大最小方差阈值分割。然 后在确定的范围内运用 Hough 变换检测车道线边缘,进而确定感兴趣区域(AOI)。 接着在感兴趣区域内运用灰度变化的原理搜索前方车辆,并确定其在图像中的 位置;运用卡尔曼滤波技术实现了对前方车辆的实时跟踪。最后基于投影几何 模型,利用道路平坦假设,建立了世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系及 帧存坐标系之间的坐标变换方程,推导出本车与前方车辆距离计算公式并提出 安全距离判断准则。 经过以上一系列