基于车载机器视觉的汽车安全技术概要

基于车载机器视觉的汽车安全技术1初秀民,严新平,万剑,毛喆武汉理工大学智能交通中心,武汉(430063E-mail:摘要:驾驶员80%以上信息通过视觉获得,开发基于车载机器视觉的汽车安全辅助驾驶系统有助于保障汽车驾驶安全。本文在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉分为:外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括:视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视线跟踪与驾驶疲劳监测,并综述国内外研究现状。最后分析了汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足,认为:低能见度驾驶员视觉增强方法、道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。关键词:道路安全,驾驶员视觉,汽车安全辅助驾驶,机器视觉中图分类号:X924.2文献标识码:A分类与代码:620.50300引言随着我国道路交通事业发展迅猛,汽车保有量已超过1.5亿辆,并且保持继续增长的趋势。道路交通运输的蓬勃发展为我国的运输事业提供了强有力的支撑,但同时也带来了巨大的交通安全隐患。以我国2006年的道路交通事故统计数据为例,全国共发生交通事故378718次,直接损失14.9亿元。道路交通事故已成为各种事故之首,是建立交通运输安全可持续发展的交通体系的重大阻碍。因此,通过技术手段建立道路交通安全保障系统以减少交通事故是是当务之急。在近几年国内外召开的智能运输系统、智能车辆等国际会议中,道路交通安全保障技术研究已经成为热点,特别是基于人和车的道路交通安全保障技术已受到广泛关注。本文在剖析驾驶过程中驾驶员视觉功能的基础上,对基于车载机器视觉的各种汽车安全技术的研究现状进行介绍与分析,并展望该领域的发展趋势。1驾驶过程描述根据人行为的刺激—机体一反应经典模式,驾驶汽车的行为可分为三个阶段,如图1所示,即感知阶段、判断决策阶段和操作阶段。在感知阶段,驾驶员对实时的交通状态信息进行获取和初步理解,通过感觉器官感知汽车的运行环境条件;在判断决策阶段,驾驶员结1本科题得到高等学校博士学科点专项科研基金(20050497009的资助。合驾驶经验和技能,通过中枢神经系统分析判断,确定有利于汽车安全行驶的措施;在操作阶段,驾驶员依据判断决策,通过运动器官作出实际反应和行动。汽车行驶时,驾驶行为是这三个阶段所组成的一个不断往复进行的信息处理过程,也就是感知作用于判断决策从而影响到操作。感知阶段是保证安全驾驶的基础。如果没有感知到准确和及时的环境信息,极有可能导致判断决策和动作的失误,酿成交通事故。在感知阶段获取信息主要靠视觉、触觉、嗅觉和听觉,其中80%以上是通过驾驶员视觉获取信息的。驾驶视觉直接影响感知信息量的广度、深度和准确性,因此,驾驶员的视觉特性与行车安全有直接的联系。基于车载机器视觉的汽车安全辅助驾驶技术旨在提高驾驶员视觉效能,通过改善视觉和驾驶行为的关系,并辅助驾驶以减少因视觉原因带来不当操作,从而使人-车-路系统更加稳定可靠,提高车辆的主动安全性。基于车载机器视觉的汽车安全技术从作用的范围划分:①车辆外部信息的机器视觉辅助驾驶技术,其实质是通过机器视觉系统弥补驾驶员视觉性能上的某些缺陷,并提高视觉感知理解能力或者矫正因驾驶员视觉失误带来的错误操作;②车辆内部部信息的机器视觉辅助驾驶技术,通过监控驾驶员的视觉行为与机能,保障驾驶员通过视觉准确地获取交通信息。2车辆外部信息的机器视觉辅助驾驶技术人眼的作用能力是有限的,获得通过一系列车辆外部信息的机器视觉辅助驾驶技术可以提高视觉适应性、增加视觉范围、增强视觉理解深度。从车辆操作过程来划分,车辆外部信息的机器视觉辅助驾驶技术的研究包括:(1驾驶环境的视觉增强与扩展;(2驾驶环境的机器视觉识别。2.1驾驶环境的视觉增强与扩展及显示2.1.1视觉增强(driver’svisionenhancement视觉增强系统是智能交通系统中先进车辆控制技术之一,能够提供在不同气候(雾天,雨天,沙尘、一天中不同的时间的增强驾驶员视觉。一般有两种增强方法:①通过传感器感知系统来监控道路交通环境,处理信息而得到实时道路交通状况,并将相关的视觉信息提供给驾驶员,从而达到智能视觉增强的目的;②通过改善驾驶员的视觉环境,提高驾驶员视觉效果。主要是...

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