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單目視覺(jué)車(chē)道偏離報警系統
作者：
時(shí)間：2016-12-15
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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一、引言
在世界范圍內，公路交通事故導致驚人的人員傷亡和經(jīng)濟損失。據統計，約有44%的汽車(chē)事故與車(chē)輛偏離正常車(chē)道行駛有關(guān)，其主要原因是駕駛員注意力不集中或者疲勞駕駛，造成車(chē)輛的無(wú)意識偏離。車(chē)道偏離報警系統（簡(jiǎn)稱(chēng)LDWS或RDWS）正是基于基本交通規則的車(chē)輛安全系統，其主要功能是輔助過(guò)度疲憊或者長(cháng)時(shí)間單調駕駛的駕駛員保持車(chē)輛在車(chē)道內行駛。由于LDWS具有顯著(zhù)提高車(chē)輛行駛主動(dòng)安全性的潛力，得到了國內外研究人員越來(lái)越多的重視。因此該系統具有廣泛的市場(chǎng)潛力與應用價(jià)值。
二、系統總體設計
車(chē)道偏離報警系統的系統總體設計如圖1所示，主要包括軟件設計即人機界面設計和硬件設計兩大部分。人機界面為PC端上的圖形化控制臺，用于模擬汽車(chē)的制動(dòng)信號和轉向信號以及車(chē)速信號等，通過(guò)串口將信號傳送給DSP，同時(shí)顯示由DSP送來(lái)的車(chē)輛偏離數據和實(shí)時(shí)道路場(chǎng)景。硬件部分由DSP構成，負責實(shí)時(shí)車(chē)道檢測與識別，車(chē)道偏離量的計算。
圖1系統設計
系統通過(guò)圖像傳感器獲取車(chē)道幾何結構，通過(guò)車(chē)輛運動(dòng)參數傳感器獲取決策算法所必需的車(chē)輛運動(dòng)參數如車(chē)速、車(chē)輛轉向狀態(tài)等，綜合分析判斷車(chē)輛偏離車(chē)道的程度。如果車(chē)輛偏離量超過(guò)設定閾值，控制臺界面上的報警燈將會(huì )閃亮，同時(shí)發(fā)出蜂鳴報警聲。
三、人機界面設計
在人機界面設計上采用VisualC++6.0開(kāi)發(fā)環(huán)境和NI公司的Measurement Studio編程工具共同開(kāi)發(fā)，用VC完成程序的主要功能，用Measurement Studio的精美控件完成程序的界面編程。在系統與DSP通信上我們采用微軟公司的MSSCOM控件進(jìn)行編程，減小工作量，降低開(kāi)發(fā)難度。軟件系統分為三個(gè)模塊：顯示模塊、控制模塊、通信模塊。顯示模塊負責將DSP發(fā)來(lái)的報警信號，車(chē)道偏移信號進(jìn)行圖形化顯示，控制模塊主要向DSP發(fā)送控制命令，通信模塊負責PC與DSP間信號的交互。人機界面各模塊間的關(guān)系如圖2所示。
圖2人機界面設計
四、硬件設計
系統硬件主要是以DSP為核心的實(shí)時(shí)處理平臺，主要完成圖像采集、車(chē)道檢測與識別、車(chē)道偏移量計算等功能，并將計算結果傳送給控制臺界面作動(dòng)態(tài)顯示。
DSP硬件系統包括視頻A/D模塊、實(shí)時(shí)圖像處理模塊、視頻D/A模塊、UART通信模塊、外部?jì)Υ嫫髂K。視頻A/D模塊采用ADV7183視頻解碼芯片，圖像處理芯片采用ADI公司的Blackfin-533多媒體數字信號處理器，ADM3202RS-232通用異步收發(fā)器。DSP系統框圖如圖1左方虛線(xiàn)框所示。
在開(kāi)發(fā)中我們采用ADI公司的BF-533EZ-KitLite評估板，該平臺具有良好的可操作性和豐富的外設接口，為我們降低了系統開(kāi)發(fā)難度，節約了時(shí)間。
在DSP端，圖像經(jīng)CMOS攝像頭轉換成視頻信號送入ADV7183視頻編碼器，我們從解碼視頻流中的亮度分量獲得灰度圖像序列，首先進(jìn)行圖像預處理，由3×3的高斯模板對圖像進(jìn)行濾波，濾除部分隨機噪聲，然后進(jìn)行車(chē)道標志檢測。由于結構化道路上的車(chē)道標識線(xiàn)與路面背景具有較強的對比度，車(chē)道邊緣較明顯，因此利用邊緣檢測算法能夠較好地檢測出車(chē)道邊緣。目前較好的邊緣檢測算法是Canny法，檢測的車(chē)道邊緣準確，線(xiàn)條較細，但是計算量大。Sobel算法相對于Canny法的線(xiàn)條較粗，但計算量較小，便于實(shí)時(shí)系統應用。因此，系統采用了Sobel法，然后采用Ostu法對邊緣增強的圖像序列進(jìn)行二值化，該算法能夠自動(dòng)確定分割閾值，使前景與背景兩類(lèi)的方差最大。
經(jīng)過(guò)分割后的二值圖像中包含了車(chē)道標識線(xiàn)，但還含有很多雜散線(xiàn)條，因此要對車(chē)道線(xiàn)進(jìn)行識別，將其從雜散線(xiàn)條中提取出來(lái)?；趯Φ缆返南闰炛R，三維場(chǎng)景中的直線(xiàn)投影到二維平面上亦為直線(xiàn)，而實(shí)際道路中出現直道的概率遠大于彎道出現的概率，所以我們采用了簡(jiǎn)化的道路模型，即直線(xiàn)車(chē)道模型。檢測直線(xiàn)的常用方法是Hough變換，由于標準Hough變換計算量太大，不能在DSP上實(shí)現，我們將圖像按重要性分為三個(gè)區域如圖3所示。
圖3圖像區域示意圖
我們只在區域1和區域2做Hough變換，區域3不做處理，并增大了Hough變換的角度搜索步長(cháng)，進(jìn)一步減小計算量。區域1中檢測到斜率在（0，90）度、長(cháng)度為30像素以上的直線(xiàn)段判定為左車(chē)道，在區域2中檢測到的斜率在（0，-90）度、長(cháng)度為30像素以上的直線(xiàn)段為右車(chē)道。
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