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宁波驾校[基于视觉的驾驶辅助系统研究]

2022-09-08 00:15:39

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目录：
1、在实际生活中
2、车辆摄像机拍摄的图像可能受到道路两侧建筑和树木等无关信息的干扰
　　近年来由于汽车堵塞严重,交通事故频发,污染等问题严重,因此,如何减少交通事故是当今世界面临的主要社会问题之一。

　　

在实际生活中

　　在实际生活中,马路上的情况绝大多数是通过车辆驾驶员的眼睛获取。

比如:与前方车辆车距或是否有障碍物和行人在马路上等。

因此利用视觉传感器检测路面情况,驾驶系统研究基于系统研究的可以帮助驾驶员观测,增强驾车安全系数,同时也降低了驾驶员疲劳程度,尽量避免交通事故发生。

本文开发了基于视觉的驾驶辅助系统,研究框架如图1。

　　

车辆摄像机拍摄的图像可能受到道路两侧建筑和树木等无关信息的干扰

　　车辆摄像机拍摄的图像可能受到道路两侧建筑和树木等无关信息的干扰,也可能受到光线强度变化不均的影响,这会影响到提取车道线的精度,系统研究因此,需要对原始图像进行预处理。

在P×Q的点阵上对图像加以量化(归为12n,则P、Q和n的值决定了图像的质量,值越大,质量越好。

同时P、Q和n值的乘积决定了图像的储存量,辅助系统研究驾驶系统研究因此,在有限的储存量中为了获得更好的质量选择合适的值。由于视觉传感器所采集的彩色图像中有些信息对车道线检测没有价值,白色的车道线与路面的灰度值相差又比较大,所以在灰度图中能更加方便地提取出车道线,宁波驾校因此,在灰度图像中提取车道线是最佳选择。参考文献,图像是由像素组成的,三通道彩色图像将有红绿色和蓝色通道,每个像素有三个强度值的组合,而灰度图像只有一个通道,每个像素只有一个强度值,基于系统研究视觉范围从0到255。通过使用灰度图像处理单通道的点比处理三通道彩色图像的点更快,并且计算强度更低。最初的图像往往受到了外部条件的影响,造成了图像噪音。天气恶劣,如经常出现的降雨和雪、设备本身的缺陷以及图像传输过程中信息的丢失等都可能让图像出现亮度过大的区域或产生一些亮点。在进行车道线检测之前,应对图像进行平滑滤波处理,基于系统研究以减少图像噪声的影响。同时,尽可能避免由于不适当使用该方法而造成的信息模糊,例如图像边界和其他有用的线条。