交通事故数据
在飞机着陆中,20世纪80年代末期至90年代初。
期,人们提出了视景系统(ＶＳ,ＶｉｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍ)概念。采用不同手段和不同综合方法构成的视景系统分为。
以下几个部分:。
景象。
3)增强视景系统(ＥＶＳ,ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎＳｙｓ— ｔｅｍ)。传感器视景和合成视景的叠合称为增强视景。
(ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎ)。既有实时探测到的自然视景, 也有数据库生成的虚拟视景,两者匹配叠合,即利用。
ＳｅｎｓｏｒＶＳ和ＳＶＳ两个系统,它们在恶劣的气象条件。
下可以增强窗外视景的可见性[1]。
中得到应用。如美国的Ｇａｌａｘｙ科技公司开发了由。
辆。近年来由于成像雷达传感器相对于前视红外成。
像传感器具有更好的云雾及恶劣天气穿透能力,国。
外开始全力发展用于恶劣天气条件下视景增强雷达。
系统,并且已取得了新的重大进展。美国波音公司。
用于低能见度条件下军用直升飞机降落导航和军用。
用的技术手段之一。
为探测雾天的能见度,开展了理论研究,提出了。
一些实用方法。
文献[3]研究了基于车载摄像机的能见度检测。
退化现象,文献[4]提出了一种景物影像清晰化的。
方法,用移动模板对不同深度的场景进行分割,以对。
模板中的区域进行块重叠直方图均化衡处理。根据。
图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近。
似正态分布,再由这个近似正态分布估计来得到分。
割天空区域的灰度值分布范围,以增强景物细节。
信息。
理过程来增强图像。在雾天能见度较差条件下,单。
像增强的效果不一定理想,因此,基于多源信息融合。
的图像增强得到广泛关注。美国国防高级研究计划。
局负责实施的战略计算机计划中的几个主要示范系。
统(如自主式地面战车,自动目标识别系统)都将多。
容;美国德克萨斯仪器公司研究将红外热图像和微。
光图像融合,来提高夜战能力。
文献[6]分析了环境和气候等因素对毫米波雷。
环境及气候模型。在该基础上,提出了一种基于各。
传感器性能模型的红外/毫米波复合自动生成算法。
文献[7]采用短波红外摄像机和长波红外摄像。
几何参数修正的方法。
文献[8]采用车载摄像机、ＧＰＳ等构建了视觉。
产品已实用化,如林肯领航者汽车安装有“夜眼”。
(ＮｉｇｈｔＥｙｅ)摄像机可在低照度条件下,在汽车处于。
倒档时工作,即使在近乎黑暗的情况下也能提供车。
后近距离内的细小影像。
璃上的雨水和霜、提高汽车前照灯的智能化等,达到。
目的[9]。该方法目前很多技术处于实际运用与不。
断更新阶段,例如:。
前挡风玻璃发出光束,当雨滴打在感应区的玻璃上。
时,光束所反射的光线强度,会因玻璃上的雨量或湿。
气含量而有所变化,改变雨刷的刷动频率;。
或透过红外线电子雨量传感器感应雨量的多。
寡,并随车速的变化自动调整雨刷速度,增进驾驶人。
准确判别前挡风玻璃面积雨量,是智能雨刷系。
积区域有限,文献[10]采用车载摄像机获取雨天中。
前挡风玻璃面积序列图像,设定感兴趣区域,利用模。
板匹配的方法对连续多帧图像进行雨滴识别,从而。
获取精确雨量信息。
2.1.2视觉扩展(ＤｒｉｖｅｒＶｉｓｉｏｎＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ) 视觉扩展是对驾驶员视觉进行补偿,运用视觉。
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Ｃａｒ,采用多个微小的摄像机和3个可切换的视频显。
示屏为驾驶员提供了前、后视线,方便停车时的操。
作,提高在拥挤的交通中行驶的安全性。ＣａｍＣａｒ的。
技术特点包括:。
1)前向摄像机系统。装在汽车的两侧,提供绕。
过障碍物的视野。覆盖角可达22°,在300ｍ的距离。
上相当于116ｍ宽的视场。
2)增强的侧面视野。ＣａｍＣａｒ摄像机系统的。
第二个部分由两台后向摄像机组成,这两台摄像机。
不间断地提供相邻车道的后向视野。其覆盖范围比。
传统的后视镜宽广得多。这样,驾驶员在换道前就。
能对后面驶来的车辆加以监测。这种后向视野事实。
上没有盲点。后向摄像机装在汽车侧面,和侧视镜。
差不多。其镜头可以提供一个较广阔的视野,每侧。
摄像机的覆盖角为49°。
3)车后全景视图。ＣａｍＣａｒ的后向视野是通过。
精确设计安装在车后的4个微型摄像机得到加强。
4个摄像机呈扇形展开,以4个分开的图像,来捕获。
车后一个很宽的区域内的路面情况。这些图像被送。
入一个复杂的计算机程序中进行比较和叠加,然后。
合成一个无缝的全景视图,总覆盖角可达。
160°[11—12]。泊车辅助系统(ＰａｒｋｉｎｇＡｓｓｉｓｔａｎｃｅＳｙｓ—。
ｔｅｍ)也是一种常见的视野扩展系统。在泊车辅助系。
包括倒车时后方障碍信息,如相对位置、距离、大小。
2.1.3显示技术。
员和车辆间交互的接口,其设计应具有良好的人因。
特性。目前车载的信息显示设备主要有两种:低头。
显示器(ｈｅａｄ—ｄｏｗｎｄｉｓｐｌａｙ)和抬头显示器(ｈｅａｄ—ｕｐ。
ｄｉｓｐｌａｙ)。
低头显示器主要应用在车载导航系统和多媒体。
系统中,其设计与应用比较成熟。如福特公司的。
ＣａｍＣａｒ的仪表板上设有3个视频显示屏,一个中心。
显示屏和两个侧面附加显示屏。显示的图像可以根。
据具体情况加以改变,以便为驾驶员提供最重要的。
信息。
中,可便于驾驶员在汽车高速行驶时,快速浏览屏幕。
阶段。
在国外,文献[13]在驾驶模拟器上模拟雾天高。
讨使用低头显示器和抬头显示器时的驾驶员的工作。
驶实验证明抬头显示器便捷性优于普通的车载显示。
器,同时研究了基于人体参数的抬头显示器位置设。
计方法。
在国内,文献[15]进行了汽车视野扩展显示系。
统设计;文献[16]介绍了汽车导航及汽车信息显示。
系统。
2.2.1车道检测。
车道偏离报警系统(ＬａｎｅＤｅｐａｒｔｕｒｅＷａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ) 和转弯减速调节系统。
旦有偏离车道的倾向,便会通过指示灯及蜂鸣器向。
意识地进行车道变更时,便会暂时停止报警。可切。
工作。车道偏离报警系统多采用单目摄像机探测道。
本汽车研究所ＩＴＳ中心探索利用双目ＣＣＤ摄像机。
情况。
在国内为提高不同光线下道路标线的识别精。
度,文献[17]运用神经网络方法识别道路标线;为。
提高道路标线识别的实时性,文献[18]研究了基于。
献[19]提出了一种基于不确定性知识的实时道路。
理解算法,该算法通过不确定性知识推理来融合多。
要求。
两种:。
·157·第5期初秀民等:基于车载机器视觉的汽车安全技术①主动式系统是通过车载传感器,如摄像机、。
日本的几家汽车公司在该领域进入深入研究,。
并取得了一些实用化成果。马自达公司的方案是采。
一个足够安全车速,以便处理转弯,并根据来自路标。
田公司与三菱公司使用引导式系统。本田公司的转。
选择合适速度。如需减速,则发出警告信号,道路曲。
线图形显示在风窗玻璃显示器上。三菱公司的转弯。
减速调节系统利用车载信号接收器接收从路边发射。
献[21]分析了汽车在道路曲线行驶时的一些动力。
支持。
在国内,文献[22]利用图像识别技术研究高速。
公路道路曲线识别,提出了一种有效的基于区域生。
长和曲线拟合的道路曲线识别算法;文献[23]等在。
线信息。
障碍物的大小位置等。与其相关的汽车驾驶安全辅。
ＣｒｕｉｓｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ)、前向碰撞预警系统(ＦＣＷ,。
ＦｏｒｗａｒｄＣｏｌｌｉｓｉｏｎＷａｒｎｉｎｇ)、横向碰撞预警系统。
(ＬＤＷ,ＬａｔｅｒａｌＤｒｉｆｔＷａｒｎｉｎｇ),泊车辅助系统。在。
ＡＣＣ和ＦＣＷ中采用77ＧＨＺ微波雷达或摄像机采集。
作为汽车巡航控制的输入信号或显示给驾驶员。在。
ＬＤＷ中采用摄像机、前方探测雷达、侧向探测雷达。
超声传感器或雷达探测该车后方与侧方的障碍物信。
息,并显示给驾驶员。在日本的ＡＳＶ(Ａｄｖａｎｃｅｄ。
ＳａｆｅｔｙＶｅｈｉｃｌｅ)、美国的ＩＶＩ(ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＶｅｈｉｃｌｅＩｎｉｔｉａ—。
ｔｉｖｅ)、欧洲的ｅ—Ｓａｆｅｔｙ项目中ＡＣＣ,ＦＣＷ,ＬＤＷ,泊车。
辅助系统等均有研究。
2.2.3交通标志的探测。
戴姆勒·克莱斯勒公司目前正开展新一代图像。
状进行判断,然后再读取上述形状中的文字和图形。
信息,以作出最终判断。在难以对标志进行判断时,。
数据进行识别。
宝马公司在ＡＤＡＳ(ＡｄｖａｎｃｅｄＤｒｉｖｅｒＡｓｓｉｓｔａｎｃｅ。
Ｓｙｓｔｅｍｓ)项目研究中,也利用图像识别技术进行了。
交通标志的研究,此外日本丰田公司也积极进行交。
通标志自动识别系统的研发。
括交通标志定位(即确定感兴趣区域)、分类器设计。
的形状在交通工程标准中有明确的规定,因此,可根。
据交通标志颜色和形状进行定位研究。
文献[25]利用模板匹配算法确定交通标志位。
响因素多,在交通标志模式分类器设计研究中多为。
非线性分类器,如文献[26]等利用径向基神经网络。
结构设计标志模式分类器。
在国内,文献[28]利用数学形态学,提取交通。
标志形态骨架,并利用匹配算法识别交通标志;文。
献[30]在交通标志的识别研究中提出了基于集合。
变换(即数学形态学和二值有序统计)的交通标志。
形状几何特征的数值描述方法。文献[31]运用小。
实现其自动识别。
2.2.4行人检测技术。
ＲＯＩｓ分割和目标识别两个模块。
ＲＯＩｓ分割的目的是快速确定行人可能出现的。
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技术。
人眼的作用能力是有限的,获得通过一系列车。
驶技术的研究包括:。
2.1.1视觉增强(Ｄｒｉｖｅｒ"ｓＶｉｓｉｏｎＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ)。
技术之一,能够提供在不同气候(雾天,雨天,沙。
有两种增强方法:。
觉效果。主要是除去挡风玻璃上的雨水和霜、提高。
汽车前照灯的智能化等,达到增强低能见度、低照度。
区域,缩小搜索空间,目前常用的方法是采用立体摄。
像机或雷达的基于距离的方法,其优点在于速度比。
较快。目标识别的目的是在ＲＯＩｓ中精确检测行人。
的位置,目前常用的方法是基于统计分类的形状识。
别方法,其优点在于比较鲁棒。
由于它在行人安全方面的巨大应用前景,欧盟。
从2000年到2005年连续资助了ＰＲＯＴＥＣＴＯＲ和。
ＳＡＶＥ—Ｕ项目,开发了两个以计算机视觉为核心的。
能车也包括一个行人检测模块;以色列的ＭｏｂｉｌＥｙｅ公司开发了芯片级的行人检测系统;日本本田汽车。
内西安交通大学、清华大学、吉林大学也在该领域做。
了许多研究工作[32—34]。
技术。
必要的安全保障措施,包括驾驶员视线调节以及驾。
驶疲劳检测等。
3.1视线调节。
同样的相对高度上,保证提供一个对路面和周围车。
道的无阻碍视野和最好的视见度,从而保障驾驶安。
全。该技术包括:。
后据此确定、调节座椅的位置。
2)电机将座椅自动升降到最佳高度上,为驾驶。
员提供能够掌握路面情况的最佳视线。
3)电机自动调整转向盘、踏板、中央控制台甚。
至地板高度,提供尽可能舒适的驾驶位置。
在一些高档轿车上视线调节系统已经得到应。
用,如沃尔沃视线调节系统,由位于风窗上饰板内的。
一个视频摄像机扫描驾驶员的座椅区域以查找一个。
描以确定其眼睛的位置,然后再找出各眼的中心,完。
成这3步工作时所需要的时间不到1ｓ。
3.2疲劳与分神检测。
外研究机构纷纷开展该领域的研究。疲劳的与清醒。
的驾驶相比,较有特异性的指标是:方向盘的微调,。
头部前倾,眼睑的眨动甚至闭合。在目前驾驶疲劳。
人体姿态和操作行为信息,判别疲劳状态。在欧洲。
的ｅ—Ｓａｆｅｔｙ项目中开发了ＡＷＡＫＥ驾驶诊断系统。该系统利用视觉传感器和方向盘操纵力传感器实时。
的状态(清醒、可能打瞌睡、打瞌睡)。当驾驶员处。
于疲劳状态时,通过声音、光线、振动等刺激驾驶员,。
使其恢复清醒状态。文献[34]通过自行开发的专。
用照相机、脑电图仪和其他仪器来精确测量头部运。
动、瞳孔直径变化和眨眼频率,用以研究驾驶疲劳问。
题。研究结果表明:一般情况下人们眼睛闭合的时。
间在0.12～0.13ｓ之间,驾驶时若眼睛闭合时间达。
到0.15ｓ就很容易发生交通事故。在国内,也有多。
家研究单位开展驾驶疲劳的研究,文献[35]利用机。
而判断驾驶员的精神状态。
疲劳状态,一些研究人员从驾驶行为的角度研究驾。
驶疲劳监控。法国从2000年开始已联手研制基于。
频传感器(不间断地测量并分析汽车与旁侧车道白。
线间的距离)、方向盘传感器(监控方向盘的活动情。
况)、刹车传感器(监控脚踏板上的压力状况)等;文。
的运动参数来判别驾驶员的安全因素。
4结论。
中对该领域技术现状进行综述,结论如下:。
段进行描述。
为,视线跟踪与驾驶疲劳监测,综述汽车安全辅助驾。
·159·第5期初秀民等:基于车载机器视觉的汽车安全技术技术需进一步开展研究。
由于汽车安全驾驶是一个人车路相互藕合的复。
杂过程以及各种先进技术的应用成本等问题,目前。
以下几个方面的不足:。
系统研究多集中在低照度方面,而低能见度方面研。
研究。
其次,驾驶环境理解方面。尽管有些基于车道。
检测和车辆周边信息检测的汽车安全辅助驾驶支持系统技术已经实用化,但如何采用多传感器信息融合、人工智能等提高车道、车辆周边信息感知的准确性与鲁棒性仍需探索;同时交通标志与行人检测汽。
标志与行人动态图像识别算法需完善。
融合技术提高驾驶疲劳的准确性。
5建议与研究展望。
针对基于车载机器视觉研究不足,随着机器视。
觉、汽车电子等技术的发展,建议开展以下几方面的研究:。
像增强算法与实时实现方法以及基于可见光与红外视觉传感器的道路图像融合技术研究,解决低能见。
度道路图像增强问题;利用ＧＰＳ获取道路参数、利用车载毫米波雷达获取前方车辆运动信息、采用虚拟现实技术并结合视觉传感器的信息,实现道路场。
景的合成技术。同时,开展基于车载机器视觉的道。
路能见度与雨量识别技术研究,为智能车灯和雨刷。
提供新的交通环境探测方法途径。
人机交互接口人因特性评价方法研究。
的状况,开展低成本的机器视觉与惯性导航融合技。
术研究,提高车道信息感知如车道偏离检测、弯道检测等的准确性与鲁棒性。近年来,汽车微处理器技。
同时汽车测距的毫米波雷达成本也不断降低,开发。
基于机器视觉与毫米波雷达的低成本车辆周边信息安全辅助驾驶系统如自适应巡航系统、车载行人检测系统等具有广阔的市场前景。
车行驶的安全性。在恶劣天气下路面湿滑、结冰均会导致路面摩擦系数下降,开展路面状况的自主识别,进而主动控制车辆保障恶劣天气下的行车安全。
5)随着车路通信技术的发展与应用,利用路侧。
间范围。
之一,针对驾驶疲劳表现为多种形态,开展基于机器。
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