图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用

张文霞，王鹤鹏（长春汽车工业高等专科学校，吉林 长春 130000）

图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用

张文霞，王鹤鹏
（长春汽车工业高等专科学校，吉林 长春 130000）

图像识别技术作为汽车安全领域必要的技术手段，对驾驶辅助系统的推广具有一定的积极作用。当前驾驶辅助系统众多，文章主要综述了图像识别技术在驾驶员疲劳驾驶预警、追尾防撞预警、车道偏移预警、换道预警等领域的应用，着重介绍了图像识别技术在上述领域目前的研究现状，并对其以后的发展趋势作了相应预测，为图像识别技术的推广提供发展思路。

图像识别；综述；驾驶辅助系统

10.16638/j.cnki.1671-7988.2015.12.043

CLC NO.: U463.6Document Code: BArticle ID: 1671-7988(2015)12-120-03

引言

随着汽车工业的迅猛发展，车辆安全备受车企以及研发机构的重视，从而出现了众多的驾驶辅助系统，比较典型的有ACC自适应巡航控制系统[1]、BSI侧面碰撞修正系统、VSC车身稳定性控制系统、ITS智能交通运输系统、VE视觉增强系统、DCW驾驶状态监控系统[2]等，这些系统已普遍运用在车企所开发的车型上。不少研发机构和汽车企业都致力于开发低成本、高可靠性、适用范围广的驾驶辅助系统。本文针对各个辅助系统的特性，综述识别技术在各个驾驶辅助系统的关键技术，主要综述了图像识别技术在驾驶员疲劳驾驶预警、追尾防撞预警、车道偏移预警、换道预警等领域的应用，并对以后发展趋势作了相应预测，为图像识别技术的推广提供发展思路。

1、图像识别技术概述

随着计算机技术与信息技术的快速发展，图像识别技术得到了越来越广泛的应用。图像识别技术的涵义很广，主要是指通过计算机，采用数学技术方法，对一个系统前端获取的图像按照特定的目的进行相应的处理。图像识别技术就是人类视觉认知的延伸，是人工智能的一个重要领域。

2、图像识别技术在汽车安全驾驶辅助驾驶系统中的应用

2.1图像识别技术在疲劳驾驶预警系统中的应用

全球范围内，驾驶员过度疲劳已成为导致交通安全事故的重要原因之一。运用计算机视觉实时获取并监视驾驶行为信息，利用这些信息判断车辆行驶的安全性，并进一步采用相应报警和防护措施，减少疲劳驾驶引起的道路交通事故。

疲劳驾驶预警系统的工作流程即：首先通过车载信息系统中的 CCD红外摄像头进行图像采集并进行压缩，然后经过服务平台中搭建的通信网络上传至服务中心，服务中心将接收到的图像进行解压，对图像进行预处理并进行识别，判断出驾驶员此刻是否处于疲劳状态，如果处于疲劳状态则向车载终端下发命令并控制车内的预警设备对驾驶员进行预警[3]。

疲劳驾驶检测的整个过程可以由图1来进行描述，首先在本地采集驾驶员的面部图像；然后将采集到的图像序列传输至远程服务中心；服务中心的客户端对收到的图像序列通过疲劳驾驶检测算法进行是否疲劳的判断，并将检测结果发送回本地；本地的车载网关收到检测结果后，如果需要预警则启动报警执行机构，对驾驶员进行声音以及光学两方面的报警，从而避免因疲劳而导致的危险。

2.2图像识别技术在汽车追尾防撞预警系统中的应用

汽车追尾防撞预警系统是对高速公路上的车辆视频图像进行采集后进行处理，对本车前方高速视频进行采集识别，判断本车辆前方一定距离内是否有车辆，如果视频图像中有车辆，那么我们就给出控制信号，启动汽车防追尾系统的测距预警模块。前方车辆视频图像检测的整个过程可以由图 2来进行描述。

基于图像识别的汽车追尾防撞预警系统，当确认前方有车后，再由激光雷达测距仪测得距离前方车的间距。由此，一路信号送到3位LED数码显示器，直接将实际的距离显示出来，驾驶者可由此看到较准确的距离显示，有助于其做出判断，并采取有效的措施；另一路将采集到的信号送给ARM微处理机进行分析处理。根据车间距离和安全车间距离的比较发出信号使报警灯闪烁，同时给单片机信号进行语音报警，提示驾驶者注意。形成汽车在动态运动的过程中自动进行实时处理的高度自动化的系统，达到汽车防尾追的目的。

2.3图像识别技术在车道偏移预警系统中的应用

车道偏移预警系统(LDWS)可以对行驶路线偏移车道标志线的驾驶员进行警告，以预防事故的发生。车道偏移的检测通过基于灰度阈值分割的梯度边缘检测技术，在对路面图像进行边缘检测的同时，配合以路面的灰度信息，准确地分离出车道标志线的边缘，再依此定义车道的跟踪区域—感兴趣区域(ROI)，利用车道边缘信息定义边缘分布函数 EDF，通过对跟踪区域中车道线梯度方向的分析，获取两条车道标志线在道路图像中的方向，以此作为车道偏移判断与预警的主要根据[5]。

车道偏移系统流程图件图 3，车道的视频图像由安置在车辆前方的摄像头采集；车道的检测以基于灰度阈值分割和基于图像边缘的检测技术为主；平面中任意一条直线可以用两个参数ρ和θ完全确定下来，其中ρ指明了该直线到原点（对于左右两条车道标志线，以图像左下角为原点）的距离，θ确定了该直线的方向，即用ρ与θ进行车道线的拟合（确定车道线直线方程）；利用边缘分布函数及每当车辆行驶经过时间 t之后对 ROI区域进行及时修正，这保证的对车道线的追踪；定义危险车道偏移区域, 当车行驶到这区域则需对驾驶员进行报警。

2.4图像识别技术在换道预警系统中的应用

当前应用的换道辅助系统多以转向灯信号作为识别驾驶人换道意图的主要依据，由于实际驾驶过程中转向灯开启率低及开启时间提前量不够，使系统存在漏报及错误报警。如果能在换道开始前提前识别出驾驶人的操作意图，不再单独依靠转向灯信号作为识别依据，则可预先对驾驶人所处环境进行安全性评估，在危险的酝酿期向驾驶人预警，从而规避交通事故的发生，并降低不安全驾驶行为对交通流的扰动。

换道意图识别的整个过程可以由图4来进行描述，首先利用摄像头采集驾驶员头部的视频图像；然后将采集到的图像序列传输到中央处理设备；在对图像序列进行头部运动特征提取；在进行是否有换道意图的判断及汽车环境的安全性评估；根据判断结果确定是否采用换道预警系统进行干预；如果需要换道预警系统干预，对驾驶员进行声音以及光学两方面的报警，从而避免因驾驶员对道路安全性的错误评估而导致的危险。

3、总结

开发的汽车安全辅助系统，不仅能够有效降低交通事故发生频率，而且对较少交通延误具有一定的积极作用。图像识别技术的进一步发展不仅可以改善现有车载辅助系统高成本、低可靠性的状况，且为车辆多元化智能化发展提供必要的理论支撑。但是图像处理算法需要更优化，处理速度更快，实现图像的智能生成、处理、识别；同时摄像头采集的图片质量受很多因素的影响，这些都是图像识别技术需要解决的问题。因此，如果能够找到一些相关的算法，并能满足应用过程中实时性，将为成功构造出具有实际应用价值的汽车安全辅助系统提供保证。

[1] 管欣,王景武,高振海.基于最优预瞄加速度决策的汽车自适应巡航控制系统[J].吉林大学学报(工学版),2004,34(02).

[2] 杨秀民,万剑,严新平等.基于车载机器视觉的汽车安全技术[J].中国安全科学学报,2008,18(05).

[3] 基于可信汽车服务平台的疲劳驾驶预警系统研究[D].吉林大学硕士学位论文,2011.

Application of image recognition technology in vehicle safety driver assistance systems

Zhang Wenxia, Wang Hepeng
( Changchun Automobile Industry Insititute, Jilin Changchun 130000 )

Image recognition technology as car security domain the necessary technical means, to drive the promotion of auxiliary system has certain positive role. The current driving auxiliary system is numerous, this paper summarized the image recognition technology in driver fatigue driving warning, tailgating collision avoidance warning, lane migration early warning, lane changing early warning, and emphatically introduces the image recognition technology in the field of the research of present situation, and for future development trend for the corresponding forecast, for image recognition technology to provide the promotion of development train of thought.

image recognition; review; driving auxiliary system

U463.6

B

1671-7988（2015）12-120-03

张文霞，就职于长春汽车工业高等专科学校。