轿车技能的开展进入了智能化年代，机器视觉在很多轿车驾驭辅佐技能中均有运用，机器视觉范畴的技能进步无疑将推进轿车驾驭辅佐技能的开展。因而图画收集质量的进步、图画处理算法的优化，怎么更快速地完结图画智能生成、处理、辨认并给出决议计划主张，都是机器视觉范畴需求处理的重要问题。

　　编者按：机器视觉是轿车驾驭辅佐体系运用范畴的重要技能，文章首要总述了机器视觉在车道检测技能、交通标志辨认技能、车辆辨认技能、行人检测技能和驾驭员状况检测技能等范畴的运用，侧重介绍了机器视觉技能在上述范畴现在的研讨现状，为机器视觉在轿车驾驭辅佐范畴的进一步研讨供给了参阅。

　　跟着我国轿车工业的快速开展，机动车的保有量逐年攀升，路途交通事端对人类生命和产业安全形成的严重损害也不断凸显。世界卫生组织发布的《路途安全全球现状陈述2013》中指出，全世界每年约有124万人死于路途交通，路途交通损伤是全球第8大死因之一。

　　为了改进路途交通安全状况，国内外很多的科研机构、轿车企业均投入很多精力在轿车安全防护体系的研讨和开发范畴。研发内容从最早的机械和电子设备，开展到今时今天重视的热门先进辅佐驾驭体系（ADAS）。

　　以ADAS为代表的体系在硬件上运用了多种传感器，如超声波传感器、视觉传感器、雷达、GPS等，在行车过程中感知车辆自身状况及环境改变，收集车辆数据和环境数据，依据这些数据，进行交通场景辨认、交通事情猜测，并给出相应的驾驭主张和应急办法，辅佐驾驭人员进行决议计划，防止交通事端产生，削减事端形成的损伤。

　　在实践驾驭过程中，驾驭员获取绝大部分信息均来自于视觉，比方：路面状况、交通标志、标线和信号、障碍物等，研讨标明大约有90%的环境信息来自于视觉，假如能很好地运用视觉传感器了解路面环境，对完结车辆智能化是一个很好的挑选。依据视觉导航的交通标志检测、路途检测、行人检测和障碍物检测的车辆驾驭辅佐体系，能够下降驾驭员的劳动强度，进步行进安全性，削减交通事端。

　　驾驭辅佐体系在为驾驭员供给决议计划主张的过程中，运用了很多的视觉信息数据，在这方面视觉图画具有无法比拟的优势：

　　视觉图画包含的信息量大，例如可视规模内物体的间隔信息、物体形状、纹路和色彩等；

　　视觉信息的获取对错触摸的，不会损坏路面和周围环境，也不需求对现有路途设施进行大规模的配套建筑；

　　一次视觉图画的获取，可一起完结路途检测、交通标志检测、障碍物检测等多项作业；

　　综上所述，智能车辆机器视觉技能在智能交通、轿车安全辅佐驾驭、车辆的主动驾驭等方面有着广泛的运用远景。

　　现在，视觉传感器及机器视觉技能被广泛运用到了各类先进辅佐驾驭体系中。其间，行车环境的感知是依据机器视觉的先进辅佐驾驭体系的重要组成部分之一。

　　行车环境的感知首要是依托视觉技能感知车辆行进时的路途信息、路况信息和驾驭员状况，为辅佐驾驭体系供给决议计划所必需的根底数据。其间，

　　路途信息首要是指车外的静态信息，包含：车道线、路途边际、交通指示标志和信号灯等；

　　驾驭员状况归于车内信息，首要包含：驾驭员的疲惫、反常驾驭行为等，经过提示驾驭员或许产生的不安全行为，防止车辆产生安全事端。

　　凭借机器视觉技能对行车环境进行感知，可获取各种车内、外的静态信息和动态信息，协助辅佐驾驭体系做出决议计划判别。

　　依据上述分类，可知现在运用较多的依据机器视觉的先进辅佐驾驭体系的关键技能包含：车道线检测技能、交通标志辨认技能、车辆辨认技能、行人检测技能和驾驭员状况检测技能等。

　　现在已有的车道线检测技能研讨成果中，首要触及设备和算法两个方面。车道线检测技能的数据收集依据不同的传感器设备，例如激光雷达、立体视觉、单目视觉等。对收集到的信息，需求匹配合适的算法，例如依据模型的办法和依据特征的办法进行核算和决议计划。

　　激光雷达的机器视觉原理是经过不同的色彩或原料有不同反射率的特色进行路途辨认；

　　立体视觉与激光雷达比较精确性高，但完结图画匹配难度大，设备本钱较高，且因为算法凌乱，导致了实时性较差；

　　单目视觉在运用中首要经过依据特征、模型、交融和机器学习的办法完结，是现在进行车道线辨认最干流的办法。

　　依据特征的算法首要进行图画特征提取，比方边际信息。运用这些特征信息，依照预订规矩获得车道线符号。例如Lee等人在2002年就提出了一种依据特征的车道线检测办法，他们运用边际散布函数来核算大局的梯度角累积分解找出最大的累积量，结合左右车道线的对称特性，承认出车道线的方位。此类算法的首要长处在于其对车道线的形状不灵敏，在噪声搅扰较强的状况下（如暗影、标志线磨损等）仍具有较好的鲁棒性，能较为可靠地检测出车道线的直线模型。

　　Lopez等人于2010年提出运用图画的“脊峰”代替图画边际信息提取车道线特征数据的办法。“脊峰”能够反映图画邻域像素点的会聚程度，在车道线标志线区域中，它的表明形状是在车道线中心的具有部分极大值的亮堂区域。与图画边际比较较，“脊峰”愈加合适运用于车道线检测的运用场合。

　　依据模型的车道线辨认办法是运用数学的思想树立路途模型，剖析图画信息获取参数，然后完结车道线检测。ShengyanZhou等提出了一种依据Gabor滤波器与几许模型的车道线辨认办法。在智能车前方存在车道标明线的前提下，能够用车道线原点、宽度、曲率、开始方位这4个参数对其进行描绘。先对摄像机进行预标定，在核算完模型参数后筛选出若干车道线模型。算法经过部分Hough改换和区域定位预算所需参数，承认终究运用模型并完结与实践车道线的匹配。

　　一般来讲，依据模型的车道线辨认办法首要分为简略的直线模型和较为凌乱的模型（如二次曲线和样条曲线），实践运用中需求依据详细的运用场合和路途特色挑选不同的办法。例如大多数的车道违背预警体系均选用简略的直线模型来描写车道线；而需求灵敏拟合车道线的场合下，如车道线预估与盯梢问题，则一般运用较凌乱的模型算法。

　　交通标志辨认可提示驾驭员路途环境中的交通标志，协助驾驭员做出正确决议计划，进步驾驭安全性。交通标志一般都具有较显着的视觉特征，如色彩、形状等，运用此类视觉特征能够检测出不同交通标志，在交通标志检测办法研讨的相关文献中，色彩特征和形状特征相结合的相关检测办法较为广泛。但因为实践状况下，交通标志的图画收集数据的质量或许会遭到光照、气候改变等影响;一起，交通标志被遮挡、歪曲、磨损等，也会影响算法准确性。

　　现在交通标志辨认技能的完结办法，大部分都是经过设定色彩重量的阈值规模完结图画切割，从凌乱的布景区域中得到感兴趣区域（ROI），然后在感兴趣区域上进行形状的过滤，然后检测出交通标志的所在区域。常见的算法有直接五颜六色阈值切割算法，直接在RGB色彩空间对图画一切像素进行切割，经过角点检测承认方针区域是否有交通标志，该算法对光照影响和遮挡问题的处理作用欠安，因而许多学者都对该算法进行了改进，常用的是将RGB图画转化到HSV、HIS等更契合人类对色彩的视觉了解的色彩模型下再进行图画切割和提取，有效地克服了交通标志的光照影响和遮挡难题。

　　交通标志辨认技能最具代表性的运用是在智能交通体系（ITS）之中。2010年，美国马萨诸塞州大学研发的TSR体系，该辨认体系选用色彩阈值切割算法和主成分剖析办法进行方针检测与辨认，体系的辨认准确率高达99.2%，针对细微方针遮挡以及能见度较低的气候状况，该算法都能获得不错作用，具有必定的鲁棒性和适用性，处理速度为每帧2.5s，体系的首要缺乏便是难以满意实时性要求。

　　2011年德国举办了交通标志辨认大赛（IJCNN2011），促进了交通标志检测和辨认研讨的快速开展。2011年，Ciresan等人在IJCNN大赛上对GTSRB数据库选用深度卷积神经网络的辨认办法，获得了比人类均匀辨认率更高的成果。

　　2012年，Greenhalghd等人在归一化的RGB空间中选取Ｒ和B通道的最大值以及结合RGB图画提取MSEＲ区域并运用SVM进行交通标志判别，该办法有较好的实时性。2013年KimJ.B.以为色彩形状简略受周围环境影响，增加了视觉显著性模型进行交通标志检测并具有较高的实时性。

　　在车辆辨认技能方面，现在许多专家学者都在研讨多传感器交融技能。这是因为单一的传感器在凌乱的交通环境下检测车辆的难度加大，且不同车辆具有各自不同的外形、巨细和色彩，在物体之间的遮挡、凌乱且动态改变的布景下，多传感器交融能够到达作用互补的作用，是车辆辨认技能的开展趋势。

　　雷达在检测车辆前方障碍物的方位、速度、深度等信息方面具有显着优势，品种首要包含激光雷达、毫米雷达、微波雷达，其间激光雷达又可分为单线、四线及多线。依据车载摄像头的视觉信息，能够对外部环境进行立体视觉或单目视觉的检测。立体视觉检测的意图在于获取障碍物的深度信息，但在实践运用中，较大的核算量难以确保高速行进中的实时性，且因为车辆波动等影响，双目或多目摄像头的标定参数往往会有较大误差，产生较多的误检及漏检状况。单目视觉在实时性方面具有较大优势，是现在最常用的检测办法，首要包含：依据先验常识的检测办法、依据运动的检测办法、依据核算学习的检测办法。

　　依据先验常识的检测办法：提取车辆的某些特征作为先验常识，原理与车道检测技能中依据特征的检测算法相似，常常作为先验常识的车辆特征包含：车辆的对称性、色彩、暗影、边际特征、纹路特征等信息。该办法在图画空间中进行查找，找到与先验常识模型匹配的区域，即或许存在车辆的区域（ROI）。关于承认出的ROI区域一般还会选用机器学习的办法进一步承认。

　　依据运动的检测办法：因为在不同的实践环境中物体运动时产生的图画信息不同，依据此特色，一般需求对多幅差异较大的图画进行处理，堆集满意的信息后对运动物体进行辨认，完结对障碍物的检测。但此办法因为核算量大的限制，实践运用中实时性欠佳。依据运动的检测办法中，首要是光流法，该办法是机器视觉和模式辨认中检测运动物体常用的办法之一，它运用了同一平面内运动物体的图画像素序列灰度散布的改变，树立坐标系检测并获取障碍物方位。

　　依据核算学习的检测办法：首要需求收集满意多的前方车辆样本，样本需包含不同的环境、气候、远近等状况。在练习样本数据的过程中，一般选用神经网络、Haar小波等办法。练习完结后，便可运用于要完结的详细功能上。

　　行人检测技能与现行的智能驾驭辅佐技能比较具有必定的特殊性，首要体现在行人兼具刚性和柔性物体的特性，对行人的检测易遭到行人自身行为、穿戴、姿势等要素的影响。行人检测技能，即从传感器收集到的图画中提取行人方位，对行人运动行为进行判别的办法，经过提取视频中运动方针区域的信息，运用布景减除法、光流法、帧差法等，结合人体形状、肤色等特征判别。在获取的静态图片中，运用的办法首要有模板匹配办法，依据形状检测办法，依据机器学习的检测办法。因为前两种办法存在显着缺陷，近年来实践运用较少，本文侧重介绍依据机器学习的检测办法的开展现状。

　　依据机器学习的行人检测办法的功能进步首要依靠行人特征描绘以及分类器的练习。特征描绘的凌乱程度又影响了检测办法的实时性，HOG是现在广泛运用的行人特征描绘办法，别的Haar、LBP及其改进办法也是行人特征描绘的常用办法。机器学习的分类器触及到行人检测的检测率，神经网络、支撑向量机和Boosting办法是常见的机器学习分类器。

　　许多行人检测技能的算法都是以上述办法及其改进办法的根底上进行研讨，然后在不同方面优化了行人检测技能。以HOG与线性向量机（SVM）结合为例，HOG描写了图画的部分梯度幅值和方向特征，依据梯度特征、对块的特征向量进行归一化处理、答应块之间彼此堆叠，因而对光照改变和小量的偏移并不灵敏，能有效地描写出人体的边际特征。HOG特征和SVM在场景简略的MIT行人数据库测验中，该组合检测率近乎100%。

　　前期驾驭员状况检测的办法首要是依据车辆运转状况的检测办法，包含车道违背报警、转向盘检测等，此类办法对驾驭员自身特征灵敏度不高，简略因环境要素误判，因而在近年来的研讨中很少单一运用。本文将别离介绍依据驾驭员面部特征的检测技能，以及该技能与多传感器交融的驾驭员状况检测技能。

　　现在在依据驾驭员面部特征的检测技能中比较常用的是驾驭员的头部特征，驾驭员头部的可视化特征可集中反映驾驭员的精神状况，比方眼睛的眨动状况和频率、嘴部运动特征、头部姿势等，这些特征都可经过摄像头收集，不会对驾驭员正常驾驭产生影响，这种非触摸式的办法也逐步成为此类技能的干流办法。

　　FaceLAB是依据眼部特征的驾驭员状况检测技能的代表，该技能经过检测驾驭员头部姿势、眼睑运动、凝视方向、瞳孔直径等特征参量，进行多特征信息交融，完结对驾驭员疲惫状况的实时检测，体系选用眼睛睁闭和凝视方向检测办法，处理了在暗光照、头部运动和驾驭员佩带眼镜条件下的视野年，最新版的FaeeLAB0v4体系选用抢先的红外光主动照明技能，进一步增强了视野检测的准确度和精度，且能独登时盯梢每一只眼睛。

　　依据驾驭员面部特征与多传感器交融的检测技能，其首要代表是欧盟名为“AWAKE”的项目研讨，该项目运用图画、压力等多种传感器，经过对驾驭员眼睑运动、视野方向、转向盘握紧力等驾驭状况，及车道盯梢、周边车距检测、油门加速度计和制动器的运用等的剖析，将驾驭员的疲惫程度划分为清醒、或许疲惫和疲惫3种状况，对驾驭员状况进行较为全面的检测和归纳点评。

　　该项意图驾驭员报警体系，由声响、视觉、触觉报警器组成，当检测到疲惫产生时，可依据疲惫程度的不同，经过强弱不同的声光影响和安全带颤动来进步驾驭员的警觉性。在此研讨根底上，日产公司研发出一种报警体系，当该体系判别驾驭员处于疲惫驾驭状况时，电子报警器就会鸣响，并向驾驭室喷放一种含有薄荷和柠檬等醒脑物质的香气，及时消除司机睡意，假如驾驭员疲惫状况得不到改进，该体系会运用声光报警，而且主动泊车。

　　轿车技能的开展进入了智能化年代，机器视觉在很多轿车驾驭辅佐技能中均有运用，机器视觉范畴的技能进步无疑将推进轿车驾驭辅佐技能的开展。因而图画收集质量的进步、图画处理算法的优化，怎么更快速地完结图画智能生成、处理、辨认并给出决议计划主张，都是机器视觉范畴需求处理的重要问题。

　　未来，跟着各类传感器的技能革新、图画处理算法凌乱度的下降，机器视觉技能将更好地满意行车过程中实时性、准确性的要求。

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