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宁波驾校 就思考 驾驶辅助思考 辅助思考 与辅助思考立体视觉 辅助思考立体视觉 辅助思考识别 辅助思考的 若干思考 目录：
1、目标明确提出引进运输科技的重要性2、它是在当代科学技术充分发展和进步的背景下产生的3、解析全球汽车产业的发展现况4、针对立体视觉识别的问题与研究现况深入探讨5、可以利用平行双镜头采集行车前方的路况场景图像6、通过本论文所提供的立体视觉图像处理技术和算法推导流程 交通部针对未来交通运输发展提出明确的政策目标,包含"提供公众优质的出行环境、提供产业健全的物流环境、提供社会良好的运输环境"三大目标,再拟定后续的运输政策发展主轴。
为提升整体运输系统效率与服务质量,辅助思考识别以解决日益严重的交通运输问题,期望减少交通事故并改善运输环境,世界各大先进国家在近年来,也纷纷投入更多资源促使运输系统的改善,积极研究将通讯、信息、电子、控制、感测、机械等相关技术与产品,整合并应用于现有或规划中的运输系统。
并从中创造新的营运、管理模式,开创新的运输系统概念,此类结合新的科技或现有技术应用于交通运输,即称为智能交通系统。
目标明确提出引进运输科技的重要性
目标明确提出引进运输科技的重要性,显示公路运输系统智能化的课题日趋重要,未来要能改善国内交通系统的运输环境与效率,智能交通系统正好扮演了重要角色。
随着公路智慧化运输的时代来临,智能车辆的概念日益普及,驾驶人针对车辆主动安全的功能诉求日益重要。
然而目前行驶于公路的车辆,仍须仰赖驾驶人全程操作行进。
尽管交通部不断倡导公路交通安全的观念,道路交通事故的肇事率仍然居高不下,辅助思考立体视觉显示道路交通安全的改善成效已达到瓶颈。根据交通部的统计信息指出,道路交通事故的肇事主因,以疲劳驾驶、酒醉驾驶、驾驶人分心、未注意四周路况等案例为大宗。此外,发现驾驶人随时受内在情绪与外在环境影响路况识别能力,若干思考难以每一分一秒都专注于留意四周路况,致使每一位驾驶人所留意的先后顺序不一,容易遗漏关键路况信息,充分显示道路交通安全仍有显着的改善空间。智能交通系统,简称ITS是目前世界交通领域研究之前沿课题。
它是在当代科学技术充分发展和进步的背景下产生的
它是在当代科学技术充分发展和进步的背景下产生的,宁波驾校旨在将先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于地面交通管理体系,建立起一种大范围、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的交通管理系统。计算机视觉技术在ITS中的应用大致可分为两类,即车载自动驾驶系统和路边视频监视系统。在车载处理系统中,摄像机跟随自主车辆运动,系统追踪的目标为车道、前方车辆及障碍物、道路旁设立的各种交通标志或交通信号、司机的疲劳状态等;在视频监视系统中,摄像机被安放在道边或道路上方,为智能交通系统提供车辆位置、速度、类型等数据信息。视觉服务控制应用于辅助车辆驾驶的概念,近年首先起于美国,美国国防部先后在2004年、2005年与2007年举办无人驾驶竞赛,报名参赛的团队,若干思考辅助思考的分别由各大院校的硕博士研究生与指导教授所共同组成。参赛团队接受的挑战,必须建立一套能在真实环境中,自动驾驶车辆的系统。且依照主办者提供的路线行驶,使车辆能自主性地抵达指定目的地。美国DARPA国防部以寻求各大院校师生共同参与挑战的方式,促使国防部在研发与科技领域能快速进展,可谓国防部寻求千里马而展开的计划。根据完成全程行驶的各参赛车队,所提供的系统研发报告中指出,车辆除了能自主性地朝向规划路径行驶,也能识别障碍、标线,辅助思考驾驶辅助思考在直线路段变换车道,并能在路口选定轨迹转弯,以及后退停车等行为。历经三届的无人驾驶竞赛,由第三届竞赛中,前三名参赛车队所显示的研发成果可以发现,除了对于美国DARPA国防部有卓越的贡献,更成为未来实现无人化自动驾驶技术的标竿,亦促使车辆产业更进一步将旗舰车款的研发迈向视觉辅助车辆驾驶领域。
解析全球汽车产业的发展现况
解析全球汽车产业的发展现况,发现国际各大主流汽车制造商,纷纷将研发焦点着眼于安全驾驶辅助系统的领域。显示行车智能化控制系统与安全驾驶辅助系统,已逐步成为汽车制造商开发未来车款并开创企业蓝海市场而锁定的目标。智能化车辆的安全驾驶辅助系统,欲根据感测信号自行识别四周路况,根据目前发展现况,需要将声纳、雷达、雷射、卫星定位与地图、图像处理等系统相互组合,以利于辅助识别路况。而本论文根据锁定图像处理,利用行车前方采集的图像识别路面与车道标线,重现驾驶人识别行车前方路况的过程与视觉信息读取行为,驾驶辅助思考就思考期望能节省其它类型系统采集路况信息的需求。GoldSystem所采用的视觉识别方法,首先将行车前方路面视为完全平坦,并直接利用矩阵算法将图像转为上视图。再凭借上视图识别车道标线的几何分布。此算法的基础需建构在路面完全平坦的道路场景,一旦路面有垂直分量的微幅起伏变化,或动静态障碍出现于道路场景中,将导致路面区域与车道标线的识别成效失真,并不适用于辅助立体视觉识别。
针对立体视觉识别的问题与研究现况深入探讨
针对立体视觉识别的问题与研究现况深入探讨,如何通过双镜头图像识别共同像素特征并获得特征景深信息,将是立体视觉识别算法过程的主要瓶颈。探索当前的发展现况,立体视觉可应用的范围已广泛延伸至生活周遭各领域,但若要将图像内所有的特征进行立体视觉识别,一来将带来繁杂却不必要的额外算法数据,二来过长的算法时间将难以达到实时化视觉识别与服务控制的系统要求。清华大学顾瑜研究团队已成功研究前方车道线与前车信息等侦测,并进一步将侧边盲点视野纳入侦测范围。此文献针对行车前方的道路识别,锁定车道标线的边缘检测,并以线性化的向量归类其标线特征;本研究则在白天道路场景采用HSV色系识别车道标线的色泽,亦或在夜间道路场景以SobelFilter的矩阵Sx识别车道标线边缘特征。另外,此文献所介绍的道路场景模式,将列为道路识别图像处理应考虑的重要变因。本论文识别路面与车道标线所选定的道路场景分配,根据交通部出版的《公路景观设计规范》中,与辅助思考立体视觉以常态的道路场景作为主要的图像取景目标,并尽可能避免图像取景范围内出现动态行人或车辆,以防止干扰图像处理的成效。如果重现驾驶人识别行车前方路况的过程与视觉信息读取行为,采取立体视觉图像应用于识别行车前方道路场景的算法处理方法,模拟并重现驾驶人的视觉识别处理模式。
可以利用平行双镜头采集行车前方的路况场景图像
因此,可以利用平行双镜头采集行车前方的路况场景图像,两侧图像同步采集路面与车道标线等有效特征信息。并将采集后的有效特征进一步转换为空间坐标信息,并分别在不同的气候环境下,识别路面上的标记标线和前方的各类指示牌,辅助驾驶人强化前方路况的视觉识别。所以从三个方面入手,首先介绍了系统的理论基础,主要是特征识别和成像理论;其次通过对不同气候场景模式的识别处理,分析和设计了行车途中对车辆前面的平行双镜头对路面标线和指示牌的图像识别;最后在实地行车途中采集图像数据进行测试比较,并得出结果。
通过本论文所提供的立体视觉图像处理技术和算法推导流程
通过本论文所提供的立体视觉图像处理技术和算法推导流程,除了将提供辅助识别行车前方路况信息外,也将融入无人化自动驾驶系统的视觉服务控制中,不可或缺的探讨领域,期望未来能进一步实现无人化自动驾驶的愿景。
