基于OpenCV的前方车辆检测和前撞预警算法研究

针对汽车的追尾碰撞事故,提出了基于OpenCV的前方车辆检测和多信息融合预警的方法。该方法首先利用Haar-like+Gentle Adaboost实现前方车辆的快速识别,结合Kalman滤波原理跟踪车辆,实现前方车辆检测,然后基于几何模型实时计算前车与本车的横纵向距离,最后根据本车及前车车速、碰撞时间TTC、横向距离等信息与阈值进行比较,分级识别碰撞风险。试验结果表明,该检测方法平均耗时22 ms/帧,检测率达到96%,并能较准确地测量车距,实现可靠的前方避撞预警输出。