一种基于车道线检测获取道路能见度方法

针对能见度低环境下驾驶不安全的问题,提出一种基于车道线检测获取道路能见度方法。首先在原始图像底部区域利用hough变换进行直线拟合获得车道线,然后利用区域生长法获得雾天道路与天空的分界线,通过坐标转换获得车道线的消失点以及道路与天空分界线在实际车道中的位置,最后结合能见度模型,实时进行能见度值的计算。使用该方法进行能见度值的获取可以作为低能见度预警系统的基础和前提,该方法对于智能辅助驾驶等领域具有重要的实际应用价值。     

面向公路智能预警系统效用评价的驾驶模拟实验设计

随着智慧交通的发展，高速公路利用智能预警系统提升多因素影响高原山区高速公路互通立交区进出匝道的通行安全性与通畅性。为进一步评价预警系统的有效性，研究设计了驾驶模拟仿真实验，通过搭建典型低能见度天气下的虚拟场景的道路、交通、环境和交通流，通过驾驶模拟器、无线生理仪和眼动仪等设备采集驾驶员的驾驶行为和生理心理数据，通过不同场景的模拟仿真，对不同预警系统应用条件下的驾驶行为的变化进行分析。实验招募了50名驾驶人完成共12个互通立交进出口匝道场景的闭环虚拟仿真实验，利用实验设备采集了速度、加速度、皮电、心率以及注视扫视等数据，通过统计分析驾驶人在不同能见度、进出口匝道以及有/无预警系统的场景中的驾驶行为数据和生理心理数据，为预警系统的有效性分析提供定量化的评价。实验结果表明，预警系统能够有效提高驾驶人的驾驶安全性；此外，对比互通匝道预警系统对不同驾驶经验的驾驶人的影响，发现对驾龄>10年的驾驶人的警示效果更好。     

低能见度条件下高速公路应急指挥系统的建立及功能

通过对我国南方地区特殊气候条件的分析与研究,结合在大雾、暴雨、冰雪等恶劣天气条件下低能见度对高速公路行车安全的影响,介绍高速公路低能见度监测设备的工作原理、布设及数据采集,并阐述高速公路监控系统在低能见度天气条件下其预警、应急指挥、预案发布等方面所采取的措施及技术方法。     

基于路侧多传感器的低成本不利天气路况识别系统构架设计

不利天气路况信息采集是交通控制与诱导的基础。文中针对当前高速公路沿线路况监测设施不完备、监测密度和要素普遍达不到要求、路况识别智能化程度低的情况,提出了不利天气路况信息采集系统的功能与设计基本原则,在此基础上提出了低成本多传感器融合的不利天气路况信息采集系统框架;分析了道路气象数据滤波与视频图像中雨雪噪声去除方法,并提出了不利天气道路能见度与路面湿滑状况识别流程;提出路况采集软件应具有数据采集、数据处理、数据存储、数据传输与远程控制等功能,并对路况采集软件各功能进行了模块设计。     

雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为研究

雾环境下驾驶人行车与正常天气相比，在低能见度下视觉参照物较少，驾驶人更倾向于跟驰行驶。为研究雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为，以真实雾环境下实车试验方式，选择多条高速公路作为试验路段，以Smart Eye眼动仪获取车辆在雾环境下高速公路驾驶人视觉参数，包含驾驶人注视区域、注视角度、注视持续时间、瞳孔直径、扫视速度以及扫视幅度等，以归一化方法对驾驶人注视重心进行分析，研究不同能见度下驾驶人的跟驰需求，并通过对雾环境下上述视觉参数进行规律总结。对雾环境下驾驶人跟驰特性进行统计及分类，将跟驰行为划分为主动、半主动、半被动以及全被动跟驰；通过分析雾区低能见度下驾驶人跟驰行驶条件，引入多维偏好理论及后悔理论，进行驾驶人跟驰决策模型构建，并基于差分法对模型进行参数标定及验证。研究结果表明：驾驶人在1次跟驰动态过程中，正常车道保持时驾驶人扫视速度较低，而当处于车道调整时，驾驶人扫视速度存在较大波动，且平均扫视速度较高，低能见度下驾驶人注视点转移速度27.0 （°）·s^-1明显低于晴好天气的52.0 （°）·s^-1；驾驶人在跟驰过程中，能见度对驾驶人跟驰时的视觉特征有显著影响，通过跟驰模型构建可为后续雾环境下车辆跟驰前后车距及车速预测提供理论支撑。     

不利天气高速公路路况车载采集系统研究

分析了不利天气下道路安全状况评估参数及其影响因素，确定了车载路况采集系统的功能，设计了由道路能见度检测、道路环境温湿度检测、路面状况识别、路面微观形貌检测、路况数据定位与路况数据无线传输6个子系统以及检测车、电源系统等组成的路况检测系统，分析了系统设计中的一些关键技术。     

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.      

基于图像融合的驾驶员视觉增强技术研究

针对低能见度下小波变换的图像融合方法中,简单的加权融合降低图像的对比度和亮度,导致驾驶员的视觉效果较差的问题,提出了在小波低频近似分量和高频细节分量采用不同的融合规则。低频近似分量集中了图像的大部分能量,采用区域能量比例加权的融合规则,可以提高图像的亮度;高频细节分量包含了图像细节,采用区域标准差比例加权的融合规则,可以提高图像的对比度。通过红外与可见光图像融合实验表明:该图像融合方法可以有效提高图像的亮度和对比度,适于低能见度下的图像视觉增强。     

不良天气条件下的高速公路交通管理研究

交通事故是我国第一位的非正常死亡因素。不良天气是导致高速公路交通事故高发的一个重要原因,不良天气条件下,能见度低,路面行车条件差,部分驾驶员安全意识淡薄,一旦出现意外,无法采取有效措施,往往造成伤亡惨重、多车连环追尾的重特大恶性交通事故。我国的浓雾、冰雪等恶劣天气下采取单一"只堵不疏"中断交通式的封闭管理制则很可能引起交通瘫痪,造成人流、物流中断,影响驾乘人员及沿线群众的生产生活。如何科学处理不良天气高速公路交通安全与道路畅通的关系,是一个急待解决的问题,文章就此进行了研究。     

雾天不同能见度条件下高速公路限速建议值研究

高速公路雾天不同能见度条件下,驾驶员对道路线形走向的敏感性有所变化,驾驶员需要不断调整方向盘,以不同的车速行驶在线形不断变化的高速公路上.为了探寻在雾天不同能见度条件下,驾驶员以不同车速通过不同曲率道路时的驾驶行为安全特性,利用UC-win/Road建立道路驾驶模拟环境,采集驾驶员在单因素和正交多因素实验方案条件下的车辆运行轨迹数据,结合驾驶行为特点提出了新的评价指标(车辆横向偏移系数)对驾驶员的驾驶行为进行分析.结果表明,能见度、圆曲线半径和车速对车辆横向偏移均具有显著性影响;并且通过正交试验确定各因素对车辆横向偏移影响由强到弱依次为:能见度(F=531.643)>圆曲线半径(F=256.599)>车速(F=45.986).      

Detection of vehicles on the other crossing path at an intersection: visual search performance of elderly drivers

At intersections with good visibility, such as those located in rice fields, relatively many fatal accidents involving elderly drivers happen in Japan. In the present study, the causative factor of these accidents was examined from the viewpoint of visual search performance. It was shown that a vehicle that is not on collision course can be easily detected by peripheral vision. No age related deterioration of the detection performance in the peripheral visual field was found. However, the detection of a vehicle on collision course in the peripheral visual field was more difficult for elderly drivers. No age difference in detection performance was found when drivers were allowed to actively search the road scene by central vision. It can be concluded that active checking of the periphery at intersections with good visibility is more important for elderly drivers than for young drivers.     

智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上，给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法，应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。     

基于路面图像对称性的车道偏离识别方法研究

利用车道边缘信息定义了边缘分布函数EDF,通过分析车道线在道路图像中的方向变化来判断车辆是否偏离了车道中央。将车道偏离识别问题通过EDF函数本身重要形态特征对称轴转换成一个数学问题,减少了动态道路场景噪声的影响,无需在测量车道方向时考虑摄像机自身的参数,提高了适应随机和动态道路环境的能力,是一种可靠的车道偏离识别方法。     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

道路设计的三维可视化

实时三维交互式仿真技术是实现道路线路三维可视化设计的关键,本文应用约束Delaunay三角剖分原理建立道路三维整体模型,在此基础上,提出并实现了有效的道路三维模型的视相关简化方法,并结合真实感图形绘制技术开发了道路三维场景的实时动态浏览平台。最后将该平台与线路CAD系统集成,实现了线路设计过程和设计成果的可视化。     

车辆有线引导的计算机视觉系统

根据车辆自动引导系统在车辆工程中的应用及发展趋势，开展了用计算机视觉技术进行车辆有线引导的基础研究，描述了系统的基本组成及其主要功能，分析了影响视觉输入的各项基本因素。根据哈夫（Ｈｏｕｇｈ）变换的基本原理，设计了引导路线检测的算法，通过典型引导路线特征图象的试验分析，验证了算法对直线特征的检测性能、对复杂背景下直线检测的可靠性和对实际道路中的中心引导线检测的有效性。分析了控制模型中实用视觉系统检测     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

道路标线图像采集中的几何畸变校正研究

为探索道路标线养护信息采集智能化，建立了基于机器视觉的道路标线图像信息采集系统，因摄像机光学镜头为广角镜头，且光轴与道路平面倾斜，因而采集的道路标线图像会产生鼓形畸变和倾斜畸变。在分析道路标线图像产生鼓形和倾几何斜畸变原因的基础上，采用三次多项式校正道路标线图像的鼓形变形，并提出了一种用几何物像关系校正道路标线图像的倾斜畸变，实验结果表明这种方法是可行的。     

基于道路模型的弯道检测研究与应用

基于机器视觉的弯道图像能提供车辆行驶道路环境的丰富信息,从建立弯道模型、提取车道线像素点以及拟合车道模型等步骤分析了传统基于道路模型的弯道检测方法,针对传统方法很难适用于多种不同形状弯道的特点,提出一种基于特征点提取的弯道检测新方法;介绍了弯道检测在车道偏离预警、弯道限速以及弯道防碰撞预警等领域的应用情况;最后提出弯道检测应该建立三维车道线模型、注重发展多传感器融合技术,提高其适用性和鲁棒性.