基于计算机视觉的辅助驾驶系统设计.pdf

《基于计算机视觉的辅助驾驶系统设计》 辅助驾驶系统在当今智能交通系统中扮演着重要角色，其核心在于利用各种技术手段提升驾驶安全性。本文主要介绍了一种基于计算机视觉的辅助驾驶系统，该系统旨在通过实时分析摄像头捕获的图像信息，识别并预警车道偏离、红绿灯状态变化及周围车辆情况，以降低交通事故发生率。 系统结构主要包括高清摄像头模块、图像预处理模块、计算机CPU模块、车道线检测算法模块、红绿灯检测算法模块以及车辆检测算法模块。摄像头捕捉道路图像，然后图像经过预处理，包括灰度化、高斯滤波去噪、二值化和闭运算等步骤，以增强图像特征。接着，Canny边缘检测算法用于提取图像边缘信息，进一步通过霍夫直线检测找到车道线。在车辆检测方面，采用基于Darknet的YOLO网络模型进行训练，以识别出图像中的车辆。 车道线检测是关键部分，它由图像预处理和边缘检测组成。预处理过程中的灰度化和高斯滤波可以简化图像并消除噪声，而二值化和闭运算则有助于突出车道线的轮廓。Canny边缘检测算法通过对图像梯度的分析，找出边缘并抑制非极大值，再结合双阈值控制，确保检测出清晰的车道线。霍夫变换则用于从边缘信息中提取直线，从而准确识别车道线。 对于车辆检测，文章采用了YOLO（You Only Look Once）网络模型，这是一种实时目标检测系统，能快速地在图像中定位并识别物体。预训练模型由卷积层和池化层构成，初始训练阶段加载在ImageNet上预训练的模型，然后根据实际需求调整网络参数，以适应车辆检测任务。数据集的构建是通过行车记录仪视频截取，确保了训练数据的真实性和多样性。 该辅助驾驶系统利用计算机视觉技术实现高效、准确的环境感知，有助于驾驶者及时获取道路信息，提高驾驶安全性。系统识别速度快、准确率高，具有较强的鲁棒性，适用于各种复杂路况，为未来自动驾驶和智能交通的发展奠定了坚实的基础。在实际应用中，这样的系统不仅能够减少人为误判，还有助于缓解驾驶疲劳，对于提高道路交通效率和安全性具有重大意义。