一种低成本的汽车辅助驾驶系统

吴洪渝 重庆交通大学

一、前言

如今市场上有许许多多的汽车辅助驾驶系统，但是价格不一。根据收集网络中各大厂商的报价，便宜的有4千5千元的，昂贵的能卖到几万甚至于几十万。作为一名普通老百姓，很多人是不愿意花这么多钱去安装该系统的。从他们对车的看法，就是一个代步工具。花钱买来就已经不错了，他们自己能够根据自己的经验和技术避免事故的发生，价格昂贵的产品，确实比较接受不了。该产品利用目前国内车辆用户普遍安装了车载记录价格低，图像高清的优势，采用低成本的嵌入式图像处理技术，从解决道路偏离、前车及行人检测、交通标识检测这几个基本智能驾驶功能入手，提高用户驾车的主动安全；与此同时，采集海量的道路视频，上传至云服务器，对智能算法进行训练和提供。从而提高该系统的道路检测的正确率以及对前方车辆和路标的检测正确率。

二、正文

（一）系统概述

该系统使用的核心处理装置是树莓派3代B+型号，价格十分廉价，只需要280元左右，采用的1.2Ghz四核Broadcom BCM2837 ARMv8处理器，在该ARM开发板（Advanced RISC Machines）上内嵌Wif i模块，是传输数据的关键模块。输入电压为2A，一个20000毫安的充电宝按照正常供电的话能够使用3至4天。当然也可以选择车载充电器，就不用担心供电的问题了。行车记录仪就是获取行车记录的主要模块，它将行驶图像传输给树莓派，树莓派通过计算再将结果实时返回到行车记录仪，由此构成我们产品的体系结构。

（二）关键算法

1.空间滤波技术

空间滤波技术是一种采用滤波处理的影响增强方法，它能够对图像中的噪声有一个很好的消除作用，从而改善整个影像的质量。影响着整个处理过程的数据真实性，起着非常重要的作用。在此处我们采取高斯滤波技术对图像进行滤波。公式为：

2.灰度化、二值化

如今的图片一般都采用rgb三个通道构成，在图像处理技术这一块，一般不会将图片以彩色的形式来处理。灰度化是利用rgb三个通道的保持值一样，总共有256种不同的灰度。从而降低图像处理的复杂度。在灰度化之后的图片，以一定的阈值为标准，将图片划分为白色和黑色，使图片的处理难度简化，并且特征明显。

3.Hough直线变换算法

在驾驶图像中，图像是以欧式空间（自然坐标系）的形式进行表示。Hough直线变换是图像处理中从图像识别几何形状的方法。Hough直线变换算法是利用点与线之间的对偶性，将原始图像空间中给定曲线通过曲线表达形式（也就是函数的形式，例如的形式），变为Hough参数空间中的一个点，参数空间在直线检测的时候，一般是以极坐标的形式进行描述。根据公式：

进行对应的变化。所以原始图像给定曲线的检测问题就转化为在Hough参数空间的点重叠的峰值问题，即检测整体特性转化为检测局部特性。与之对应欧式空间中一条直线上的点在参数空间中为一条正弦曲线；欧式空间中同一条直线上的多个点在参数空间中为一个正弦曲线簇且曲线簇相交于一点，称此点为峰值点。而参数空间下的峰值点，则对应了欧式空间下的一条直线。

4.膨胀和腐蚀技术

膨胀和腐蚀技术通常是一起使用的，图片进行二值化之后，高亮区和黯淡区的区别是非常明显的。膨胀的目的是让影视图像中高亮区的范围扩大，该产品中，以九宫格的原理，逐渐向周围进行扩展。腐蚀则是膨胀的一种反操作，它能够让高亮区的范围缩小，逐渐的让特征区域变成一个闭合的几何图形。

（三）产品检验以及缺陷

根据我们在线下和线上的测试，主要是在高速路环境之下。图片总数为2000张，检测正确的图片数量为1826张，成功率为91.30%，失误率为8.70%。图片处理的帧数为30fps,能够达到一个视觉流畅的水平。

该产品的不足主要有一下这个方面：

①道路部分干扰明显；②训练数据集太小；③感兴趣区域还有待于调整；④没有能够很好的区分实线、虚线、停止线等不同的交通信号；⑤算法的自适应性还有待提高。