基于嵌入式的車輛偏離預警系統研究
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系統首先接收圖像傳感器傳送過來的圖像，將彩色圖像轉化為待處理的灰度圖像，利用中值濾波、Sobel算子邊緣檢測、自適應閾值分割等圖象處理的方法，消除噪聲并平滑圖像，經過邊緣檢測和圖像分割獲得二值化圖像。在二值化圖像和灰度圖像基礎上根據攝像機標定參數，通過模式識別對道路及道路標識線進行辨認，確定道路標線在整幅圖像中的直線方程及本車在道路中的位置。依據車道偏離預警模型檢查車輛是否在車道中正常行駛，是否偏離車道，并根據判斷結果發出預警信息。軟件流程圖如圖2所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/151368.htm
3．3 預警實驗
實驗車輛選用五菱之光6400C3加長版微型車，在高速公路及城市道路等結構化道路上進行道路標識線識別及車輛偏離預警試驗。系統能夠可靠地識別道路標識線，滿足后續處理的需要，當車輛偏離車道時，該系統能夠準確及時預警。例如系統某次報警發生時刻，車輛距道路標線距離為406 mm，橫向偏轉角為14．0°±2°，車速為85 km／h。
4 結束語
該設計是以嵌入式系統為平臺，以圖像傳感器獲取的道路信息為基礎，提出基于車輛橫向位置與橫向分速度的車輛偏離車道預警模型，并進行了實驗驗證。實驗表明，該方法能夠準確分析車輛在車道中的位置信息，正確判斷車輛的行駛狀態，當車輛偏離車道時及時給予報警。
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