【摘要】：隨著社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人們生活水平的提高,城市道路上幾乎到處是形形色色的車輛,方便生活的同時,給人們出行帶來了極大的隱患,交通事故的頻繁發(fā)生。為預(yù)防交通事故的發(fā)生,目前汽車輔助駕駛系統(tǒng)已經(jīng)成為智能交通領(lǐng)域的研究熱點,其中,車輛防撞預(yù)警是重要的組成部分。與此同時,移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大趨勢下,基于Android平臺的智能手機(jī)使用最為廣泛,智能手機(jī)集成了高分辨率攝像頭、GPS、加速度傳感器使得它成為了汽車輔助駕駛最好的平臺。本文主要研究基于Android平臺的車輛碰撞預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),包括車輛檢測技術(shù)、車輛間的距離測量和防撞預(yù)警技術(shù),具體的研究內(nèi)容如下:(1)研究并實現(xiàn)車輛檢測算法,基于感興趣區(qū)域?qū)Σ杉牡缆穲D像進(jìn)行預(yù)處理,提取車輛底部陰影特征,根據(jù)陰影底部邊緣的位置生成車輛假設(shè)區(qū)域。(2)對大量車輛的正樣本和負(fù)樣本提取Haar-like特征使用AdaBoost分類器進(jìn)行訓(xùn)練,對車輛假設(shè)區(qū)域提取Haar-like特征,并使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行分類,驗證是否為車輛,最終確定車輛的位置。使用車底陰影特征和Haar-like特征相結(jié)合進(jìn)行圖像中車輛的檢測。(3)根據(jù)檢測到的車輛使用單目視覺測距的方法進(jìn)行車輛間距離測量,設(shè)置安全距離,當(dāng)車距小于安全距離時發(fā)出警報提醒駕駛?cè)藛T,并設(shè)計實驗進(jìn)行車距測量。(4)設(shè)計并實現(xiàn)了基于Android的車輛防撞預(yù)警客戶端軟件,包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、車輛檢測模塊、車距檢測模塊和防撞預(yù)警模塊,利用智能手機(jī)的攝像頭進(jìn)行道路圖像采集并對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理、車輛檢測、車距測量,當(dāng)車距小于安全距離時由智能手機(jī)發(fā)出警報提醒駕駛?cè)藛T。
[Abstract]:With the rapid development of social economy and the improvement of people's living standard, there are almost all kinds of vehicles on the city road. In order to prevent traffic accidents, the automobile assistant driving system has become the research hotspot in the field of intelligent transportation, among which, the vehicle anti-collision warning is an important part. At the same time, with the development of mobile Internet, smart phones based on Android platform are most widely used. Smart phones integrate high-resolution camera, and GPS, accelerometer makes it the best platform for automobile assisted driving. This paper mainly studies the key technologies of vehicle collision warning system based on Android platform, including vehicle detection technology, distance measurement and anti-collision warning technology. The specific research contents are as follows: (1) Research and implement vehicle detection algorithm. Based on the region of interest, the acquired road image is preprocessed to extract the shadow features of the bottom of the vehicle. The vehicle hypothesis region is generated according to the position of the shadow bottom edge. (2) Haar-like feature extraction from a large number of positive and negative samples is trained by AdaBoost classifier, and Haar-like feature is extracted from the vehicle hypothesis region, and the trained model is used to classify the vehicle hypothesis region. Verify that it is a vehicle, and finally determine the location of the vehicle. The vehicle detection in the image is carried out by combining the shadow feature of the vehicle bottom with the Haar-like feature. (3) the distance between the vehicles is measured by the method of monocular vision ranging, and the safe distance is set up according to the detection method. When the distance is less than the safe distance, the alarm is issued to the driver, and the experiment is designed to measure the distance. (4) the vehicle anti-collision warning client software based on Android is designed and implemented, including the image acquisition module and the image preprocessing module. Vehicle detection module, vehicle distance detection module and collision warning module, using the camera of smart phone to collect road image and preprocess the collected image, vehicle detection, vehicle distance measurement, The smartphone alerts drivers when the distance is less than a safe distance.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U463.6;TP391.41

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本文編號：2263848