基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。     

基于波束形成和双目视觉的行驶汽车噪声源识别

提出一种基于波束形成原理,声阵列与双目视觉相结合的行驶汽车噪声源识别方法。通过对两台摄像机所拍摄图像的分析,计算出车辆的实时位置;将运动过程划分为若干时段进行声场重建,得出汽车行驶过程中的动态声场视频。试验结果表明,应用该方法能够准确识别运动中汽车的主要噪声源,且可更加直观地看到汽车噪声的动态变化。     

基于道路特征的车道线识别算法分析及平台搭建

基于当前智能驾驶背景下道路特征模型的车道线识别现状,对应用于智能汽车的图像预处理中的灰度化处理算法、滤波处理算法和感兴趣区域提取技术分别进行对比分析,研究不同的图像预处理方法在车道线识别算法的应用适用性。对车道线实时提取算法中的边缘检测技术原理、道路特征条件转化算法进行综合运用分析,搭建基于道路特征的车道线识别算法模型,经过在Visual Studio平台验证,算法模型满足智能驾驶汽车车道线识别要求。     

基于视觉伺服的汽车几何参数测量方法研究

提出基于视觉伺服的汽车几何参数测量方法。通过视频图像采集系统采集汽车图像,应用Sobel算子得到边缘增强图像,应用Hough变换得到图像的特征点,利用特征点与摄像机光轴偏差驱动伺服机构,通过伺服机构的运动计算出汽车的几何参数。研制了原理性试验样机,并对所提出的方法进行了试验验证。     

车身在线视觉检测站数据管理与查询系统设计

介绍了为汽车白车身在线视觉检测站设计的数据管理和查询系统。该系统能够实现在企业网上的任何一个节点对测量数据进行实时查询，查看测量结果及坐标的变化曲线，可以使管理部门和生产部门及时掌握生产线的生产状态，并做出及时调整。经过实用证明，该设计可靠性高、软件功能强大，能够与汽车白车身视觉检测站协调工作。     

基于计算机视觉的驾驶状态监控实验平台

基于计算机视觉,构建了一个驾驶状态监控实验平台,平台硬件部分包含CCD摄像机、嵌入式计算机、告警装置等,软件部分包含图像采集模块、图像特征提取模块等.该系统可安装在普通汽车上,实时地定位驾驶员的脸部、眼睛的位置,为进行驾驶行为分析、实时监控等实验提供基础数据.系统的应用,对防止不安全驾驶行为,提高交通安全有着重要意义.     

低能见度驾驶员视觉主动增强系统设计

通过对低能见度恶劣天气条件下，前方道路场景图像清晰度评价、增强和道路环境场景图像实时再现等同题的研究，提出了基于车载红外传感器和毫米波雷达传感器的驾驶员视觉增强系统设计方案，并运用信息融合和图像增强策略改善低能见度天气条件下的道路环境场景。     

图像运动分析在汽车被动安全研究中的应用

图像运动分析法，是电测量系统—图像系统实时同步采集和图像序列运动分析二者相结合的研究方法。图像运动分析法在汽车被动安全研究领域里占有举足轻重的地位。本文阐述了图像运动分析法的原理和优势；探讨了电测量系统—图像系统同步采集的实现方法；介绍了清华大学碰撞试验室自行开发的电测量—图像同步采集系统和图像序列分析系统的方案和具体实现。最后，通过一个具体的例子介绍了电测量—图像同步采集和图像运动分析在汽车被动安全性和其它相关领域的实际应用。     

汽车车轮定位参数快速检测的建模研究

本文应用计算机视觉理论并根据汽车车轮在运动中的两幅投影图像，建立了计算车轮运动参数的数学模型；通过试验验证了该数学模型的正确性。     

基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统

针对汽车尺寸测量的应用背景，根据双目视觉原理开发了一套基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该双目视觉测量原理及传感器模型，利用图像差值法实现车身目标检测，并在此基础上利用Sobel算法、阈值化等技术实现特征点提取。结合特征匹配与区域匹配技术实现立体匹配，并完成自动测量。试验结果表明，该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

基于Matlab的汽车偏离车道报警系统

为提高汽车的主动安全性并克服现有的汽车偏离车道报警系统所存在的结构复杂和成本高等缺点,文章设计了一种基于Matlab的汽车偏离车道报警系统,利用摄像头获取车道图像并实时传给车内计算机系统,经过对图像一系列的处理分析判断汽车是否偏离车道而进行报警。经验证,该系统能够实时检测出左右车道标志线,可以根据车道夹角法判断汽车是否偏离车道,满足了汽车偏离车道报警的需要。该系统结构简单高效,能显著提高汽车行驶的主动安全性。     

汽车制造业的个性化视觉解决方案

德国倍加福集团旗下的VMT图像处理系统有限责任公司成立于1994年。是总部位于德国曼海姆的一家著名的工业机器视觉供应商。公司根据用户的应用要求和环境进行可行性分析并提供切实可行的图像处理和激光传感器系统的视觉解决方案，能应用于几乎所有工业领域。而在汽车制造业上的应用一向是VMT的业务重点，实际上VMT系统软件的开发初衷就是针对汽车制造行业，到目前为止VMT系统80％的应用都是在汽车制造业上。随着2006年德国倍加福集团对VMT的成功收购。     

基于计算机视觉的前照灯光束照射方向检测方法

本文介绍了一种基于计算机视觉的汽车前照灯光束照射方向检测方法，采用面阵CCD摄像机作为视觉传感器，可对远、近光进行检测。论述了系统结构和检测方法，并给出了部分图像处理结果。     

基于改进神经网络的机器视觉的路面破损检测系统研究

研究开发了一套基于机器视觉的路面质量检测系统,并将改进的神经网络方法应用到道路路面缺陷检测中。分析了系统的基本组成和总体结构,介绍了软件设计流程以及网络设计与训练过程。同时考虑到传统图像分割算法的局限性,设计了一种检测图像内任意区域实时检测算法。可以适应路面龟裂、横裂、纵裂、块裂等多种缺陷以及缺陷并存的复杂道路样本图像。该检测系统具有很强的灵活性,检测速度较快,完全满足实时检测的要求。     

汽车整车尺寸机器视觉测量系统的研究

使用彩色图像的彩色分割技术,开发了一套基于机器视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该系统组成、测量原理及方法,针对复杂背景的彩色图像,提出利用初始轮廓线逐渐逼近最佳图像边缘,让图像轮廓的整体信息参与分类过程,有效地克服了噪声影响,同时又不损失图像的边缘信息,提高了图像边缘的检测精度和分割的质量。试验结果表明,该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

机器视觉在汽车试验中的应用

为提高汽车试验的精度和自动化程度,试验过程中可以采用机器视觉来提高试验效率和试验结果的准确性。试验中采用摄像机对被测量物体进行图像采集,由计算机对所采集的图像进行相关处理得到试验结果。试验过程能够实现自动化测量和自动记录试验数据,试验结果的准确性要高于传统的人工测量方法。因此,基于机器视觉的测量方法在汽车试验领域能够得到广泛的应用和发展。     

红外国像处理在汽车昉撞系统中的运用

基于红外图像的视觉处理,提出了新的汽车夜视安全控制方法.通过对车载热像仪所拍摄的红外图像的一系列处理,包括图像滤噪、图像分割和图像分析,得到前方车辆的排气管的形心坐标.根据这个坐标和已知的参数,建立测距几何模型,可以实时得到本车与前车的距离.指出将这一控制识别方法可以用在汽车防撞系统中,具有一定的应用前景.     

弯曲道路识别方法与目标函数选取的研究

首先对道路图像进行中值滤波、边缘增强和二值化处理获得道路二值图像.将图像等分为5×5像素的子块图像,建立抛物线模型,计算抛物线通过区域各子块灰度均值及子块间灰度方差,并以此作为图像特征构造合理的目标函数,运用蚁群算法优化抛物线参数,识别道路边缘.该目标函数既用于评价拟合程度,又用于决定算法中信息素增量.实验证明该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

色彩与汽车产品

汽车制造业是我国的支柱产业，它也是衡量一个国家工业水平高低的一项综合性评价指标。在设计汽车时，除性能，结构和外形要素外，汽车色彩也是很重要的一项指标。尤其是当今汽车产品市场竞争激烈，其包装－色彩涂层更显得重要。     

图像传感器在汽车上的应用

图像传感器作为一种基础部件。因能实现信息的获取,转换和视觉功能的扩展,并能给出直观、真实,层次多,内容丰富的可视图像信息,而在现代社会中得到了越来越广泛的使用。本文的重点就是介绍一下图像传感器在汽车领域的使用情况以及主要技术的发展。