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基于机器视觉的车前障碍物识别测距系统的设计

李一冰  
【摘要】:论文设计了一种基于机器视觉的车辆前方障碍物识别和距离检测系统,它是一种汽车主动安全防护系统,也是智能网联汽车环境感知系统中的重要组成部分。同时障碍物识别及测距也是智能驾驶的最根本且最核心的技术之一,掌握并完善这一技术不仅可以大力推进智能网联汽车的发展,而且可以降低追尾事故的发生率,减少人员伤亡和财产损失,具有十分重要的现实意义。系统是以DM6437为硬件平台基础,CCS为编程开发环境搭建的,通过摄像头采集道路信息,并对输入图像进行处理和分析以达到识别车辆前方障碍物的目的。运用了图像处理的主要处理方法,将摄像头拍摄的彩色图像经过灰度化、滤波、感兴趣区域选择、二值化、边缘检测和二值图像处理等操作变成我们所需要的图像信息,并从中框选出目标障碍物,在显示器上显示。在检测到了障碍物之后要对其进行距离测量,以安全距离的定义为基础,建立出一个安全距离的模型。然后通过对不同坐标系的分析,建立了对障碍物测距的模型,根据摄像头在车内安装的具体数值,计算出相关参数,通过物像坐标系之间的转换,得到测量的距离,并对数据进行显示。为了检验系统的实用性和实际工作情况,进行了实车道路实验,用激光测距系统与本系统进行测距结果的比对,对数据进行检验和分析。经过实验证明了系统在一定范围内的测距算法的可行性,并且通过对实验结果的分析提出了对系统进一步完善的方案。


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