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1、基于機(jī)器視覺的智能車輛避撞預(yù)警算法研究彭軍收稿日期：2011-03-16資助項(xiàng)目：“十一五”國(guó)家科技支撐項(xiàng)目（2006BAG01A01，2007BAK35B06）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助（2009JBM055）；北京交通大學(xué)人才基金（2010RC001）作者簡(jiǎn)介：彭軍(1979-)，男，湖北監(jiān)利人，大學(xué)本科，中級(jí)工程師，主要研究方向：交通管理、道路設(shè)計(jì)，wangjiangfeng@bjtu.edu.cn王江鋒2王娜3（1中國(guó)新興建設(shè)開發(fā)總公司，北京100039;2北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院北京,1000443北京大學(xué)中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心北京,100871）
2、摘要：由于受到信息采集源性能影響，造成了智能車輛避撞預(yù)警系統(tǒng)（CollisionWarningSystem,CWS）前后車相對(duì)距離測(cè)量精度低的問題，針對(duì)此問題提出了一種基于機(jī)器視覺的預(yù)警算法（CollisionWarningAlgorithm,CWA），利用機(jī)器視覺獲得了較高精度的測(cè)距信息，有效提高了預(yù)警算法的有效性。在分析駕駛員駕駛行為基礎(chǔ)上，確定CWA的報(bào)警準(zhǔn)則?；跈C(jī)器視覺技術(shù)建立了一種多輸入、多輸出的CWA模型，給出了模型預(yù)警原理、決策閾值確定方法、邏輯結(jié)構(gòu)圖，以及基于機(jī)器視覺的車輛信息獲取方法。設(shè)計(jì)了一個(gè)單車道雙車輛跟馳實(shí)車實(shí)驗(yàn)，采集模型測(cè)試所需的數(shù)據(jù)，并
3、利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，測(cè)距平均測(cè)距誤差不超過3.6米，預(yù)警模型能夠準(zhǔn)確給出預(yù)警信息，對(duì)提高車輛行駛主動(dòng)安全性具有重要意義。關(guān)鍵詞：交通工程碰撞預(yù)警算法機(jī)器視覺中圖分類號(hào)：U461.91StudyonIntelligentVehicleCollisionWarningAlgorithmBasedonMachinevisionPENGJun1,WANGJiangfeng2,WANGNa3(1.ChinaXinXingConstruction&DevelopmentGeneralCo.,Beijing100039,China;2.SchoolofTr
4、afficandTranspotation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;3.ChinaIndustryDevelopmentResearchCentre,PekingUniversity,Beijing100871,China)Abstract：Measurementaccuracyofrelativedistancebetweenleadingvehicleandfollowingvehicleislowlimitedtotheperformanceofinformationcollectionsou
5、rce,forthisproblemcollisionwarningalgorithmbasedonmachinevisionisproposed.Theefficiencyofthealgorithmisimprovedusinghigh-precisionlocationinformationcollectedbymachinevision.Byanalyzingdriver'sdrivingbehavior,algorithm'swarningnormisdetermined.TheCWAmodelofmulti-inputandmulti-outputise
6、stablishedbasedonmachinevisionmethod,warningprinciple,decisionthresholddeterminationmethod,logicstructurediagramandvehicleinformationacquisitionmethodarepresented.Asingle-lane-double-vehicleexperimentisdesignedforcollectingtestingdata,thenmodelisverifiedusingthetestingdata.Theresultsho
7、wsthattheaveragedistanceerrorislessthan3.6meters,andwarningmodelcanaccuratelygivewarninginformationwhichimprovesvehicleactivesafety.Keywords:TrafficengineeringCollisionWarningAlgorithmMachineVision0前言近幾年來，隨著車輛擁有量的增加和道路交通狀況的日益復(fù)雜，交通事故頻繁發(fā)生，給人們的生命財(cái)產(chǎn)造成了巨大威脅。在美國(guó)，每年由車輛碰撞等引起的交通事故造成死亡人數(shù)超過4萬人次
