【摘要】：汽車主動(dòng)安全技術(shù)是預(yù)防車輛發(fā)生事故、構(gòu)建人-車-路協(xié)同環(huán)境的有力技術(shù)手段,目前已經(jīng)成為了國(guó)內(nèi)汽車安全領(lǐng)域的主要研究課題之一。據(jù)相關(guān)事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明,只有6%事故死亡率與車輛本身的質(zhì)量和技術(shù)問題有關(guān),絕大多數(shù)事故死亡率則是由駕駛者安全意識(shí)不足導(dǎo)致的。汽車停車開門事故由于其發(fā)生頻率較高、事故傷亡嚴(yán)重、責(zé)任判定困難等特點(diǎn),成為政府、企業(yè)及廣大專家學(xué)者高度關(guān)注的焦點(diǎn)。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)此的研究尚不成熟。因此,對(duì)汽車停車開門事故預(yù)警系統(tǒng)的研究與開發(fā)是很有必要和具有應(yīng)用前景的。本文以行人及電動(dòng)車為研究對(duì)象,針對(duì)汽車停止?fàn)顟B(tài)開門這一特定工況展開討論,對(duì)汽車停車開門事故預(yù)警系統(tǒng)的三大核心問題進(jìn)行詳細(xì)的分析和研究,即行人與兩輪車的檢測(cè)、單目視覺測(cè)距、車輛控制。研究目的在于設(shè)計(jì)并開發(fā)出一款汽車停車開門事故預(yù)警控制器,當(dāng)行人或兩輪車輛處于預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi),系統(tǒng)能夠較好地實(shí)現(xiàn)汽車停車開門事故預(yù)警功能。本文主要完成了如下研究工作:首先,對(duì)攝像頭采集到的行人或兩輪車圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域(ROI)的選定和圖像處理操作。其中,圖像處理操作包括圖像灰度化、圖像縮放、圖像平滑、形態(tài)學(xué)處理以及閾值分割等,這是為后續(xù)的系統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。然后,基于多種序列圖像目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)行人或兩輪車進(jìn)行檢測(cè)。選擇檢測(cè)效果較好的一批圖片,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,對(duì)行人和兩輪電動(dòng)車進(jìn)行分類識(shí)別。接下來(lái),利用Zhang Z標(biāo)定算法對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定,獲得鏡頭參數(shù)和畸變參數(shù)。同時(shí),根據(jù)單目視覺的測(cè)距方法,建立系統(tǒng)測(cè)距模型,并通過多組實(shí)驗(yàn)對(duì)比系統(tǒng)測(cè)距距離與實(shí)測(cè)距離。實(shí)驗(yàn)表明:當(dāng)行人距離車輛30m以內(nèi)時(shí),系統(tǒng)測(cè)距誤差范圍為3%~6%,在6m~18m之間較為穩(wěn)定;當(dāng)兩輪電動(dòng)車距離車輛30m以內(nèi)時(shí),系統(tǒng)測(cè)距誤差范圍為4%~10%,在7m~22m之間較為穩(wěn)定。最后,進(jìn)行預(yù)警系統(tǒng)硬、軟件設(shè)計(jì)。
【圖文】：

圖 1-1 汽車停車開門事故頻發(fā)的交通事故和嚴(yán)重的事故傷害，我國(guó)政府和企業(yè)紛紛制定駕駛理念的傳播、部分地區(qū)禁止摩托車/電瓶車上路或者限行等城市部分道路）、事故責(zé)任的劃分、相關(guān)汽車輔助駕駛系統(tǒng)公安交管部門也多次進(jìn)行汽車、兩輪車交通違法行為整治工作度的不斷努力，汽車停車開門事故發(fā)生率正呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。安全一直是汽車科研人員十分關(guān)注的領(lǐng)域。據(jù)奔馳汽車公司駕駛員能夠在危險(xiǎn)事故發(fā)生前 1s 意識(shí)到并采取相應(yīng)的正確措多數(shù)交通事故[2]。智能汽車作為汽車主動(dòng)安全領(lǐng)域的最新研究、理解道路交通環(huán)境并準(zhǔn)確判斷、決策的能力，其最終的發(fā)展駛控制系統(tǒng)，具有廣闊的發(fā)展前景。，一個(gè)智能駕駛輔助系統(tǒng)由環(huán)境感知模塊、微控制器/微處理/執(zhí)行模塊組成。其中，環(huán)境感知模塊主要是各類傳感器，，比如感器等，它負(fù)責(zé)采集并對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；微控制器/微處理

圖 1-2 攝像頭模組及鏡頭檢測(cè)識(shí)別與分類模塊得到的圖像經(jīng)過一定的圖像處理，在設(shè)定的測(cè)。通過提取行人或兩輪車的紋理特征，利車的分類。定及單目測(cè)距模塊定板為攝像頭標(biāo)定的平面標(biāo)定工具，利用 Z的鏡頭參數(shù)和畸變參數(shù)。最后通過單目測(cè)距開門事故預(yù)警模塊事故預(yù)警模塊是本系統(tǒng)的最終實(shí)現(xiàn)模塊。通旦檢測(cè)到目標(biāo)物體處于危險(xiǎn)報(bào)警區(qū)域內(nèi)，便塊中，既要注重硬件的可靠性，同時(shí)對(duì)于移時(shí)性，應(yīng)該選擇實(shí)時(shí)性較好的算法。
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2676708