基于计算机视觉的高速公路安全车距判定方法与系统设计是一种利用现代技术来提升交通安全的重要手段。随着汽车数量的快速增长，行车安全问题日益突出，尤其是在高速公路上，保持合适的车距是预防交通事故的关键。然而，驾驶员往往忽视了这一点，因此，研发一种能够实时监测和警告车距不足的系统显得尤为重要。
本文提出的方法基于计算机视觉技术，利用神经网络模型来处理图像中的车辆车牌位置、宽度与车距之间的非线性关系。系统硬件主要包括摄像头、视频ADC芯片、FPGA、DSP（数字信号处理器）、存储器和语音报警系统。摄像头捕捉前方道路画面，视频ADC将光学信号转化为数字信号，FPGA负责图像数据的暂存，DSP则处理图像数据并进行初始化工作。GPS模块提供车辆位置信息，用于结合车速计算车距，当检测到危险车距时，通过语音报警系统提醒驾驶员。
软件算法设计包括五个主要步骤：图像预处理、车牌宽度和中心点计算、车距估计、车速计算以及安全车距判定。图像预处理是首先对摄像头捕获的图像进行优化，以便更准确地识别车牌。接着，通过算法确定车牌的宽度和在图像中的位置，这些信息与实际车距存在一定的比例关系。车距估计是基于神经网络模型进行的，它能够根据车牌特征推算出与前车的距离。同时，通过GPS信息计算车辆的行驶速度。系统综合车距和车速数据，判断是否处于安全车距范围，从而决定是否触发报警。
现有的车距测量技术通常分为激光测距和基于计算机视觉的测量，前者成本较高，不易普及。相比之下，基于计算机视觉的单目测量技术更具成本效益，且能利用行车记录仪的视频流进行实时分析。尽管已有研究取得一定进展，但并未充分考虑车距与安全的关系。本设计弥补了这一空白，提供了一个实用且经济的解决方案。
总结来说，该系统通过计算机视觉技术，结合神经网络模型和GPS信息，实现了对高速公路上车距的实时监测与安全判定，旨在有效防止因车距过近引发的交通事故。系统设计考虑了硬件成本和性能的平衡，软件算法则充分利用了车牌特征，确保了车距测量的准确性。这一创新性的设计为车载安全系统的发展提供了新的思路和实践基础。
