目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全...目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法。方法首先提出一种深度卷积神经网络SF_YOLOv4(single feature you look only once v4)对前方车辆进行精准的检测跟踪;然后提出一种安全距离模型对车辆刹车距离进行计算,并根据单目视觉原理计算车辆间距离;最后提出多车道预警模型对自车行驶过程的安全性进行分析,并对司机给予相应安全提示。结果实验结果表明,提出的SF_YOLOv4算法对车辆检测的准确率为93.55%,检测速度(25帧/s)领先对比算法,有效降低了算法的时间和空间复杂度;提出的安全距离模型计算的不同类型车辆的刹车距离误差小于0.1 m,与交通法建议的距离相比,本文方法计算的安全距离精确度明显提升;提出的多车道安全预警模型与马自达6(ATENZA)自带的前方碰撞系统相比,能对相邻车道车辆进行预警,并提前0.7 s对前方变道车辆发出预警。结论提出的多车道预警模型充分考虑高速公路上相邻车道中的车辆位置变化发生的碰撞事故;本文方法与传统方法相比,具有较高实用性,其预警效果更加客观,预警范围更广,可以有效提高高速公路上的行车安全。展开更多
文摘目的随着城市交通拥堵问题的日益严重,建立有效的道路拥堵可视化系统,对智慧城市建设起着重要作用。针对目前基于车辆密度分析法、车速判定法、行驶时间判定法等模式单一,可信度低的问题,提出了一种基于DBSCAN+(density-based spatial clustering of applications with noise plus)的道路拥堵识别可视化方法。方法引入分块并行计算,相较于传统密度算法,可以适应大规模轨迹数据,并行降维聚类速度快。对结果中缓行区类簇判别路段起始点和终止点,通过曲线拟合和拓扑网络纠偏算法,将类簇中轨迹样本点所表征的路段通过地图匹配算法匹配在电子地图中,并结合各类簇中浮动车平均行驶速度判别道路拥堵程度,以颜色深浅程度进行区分可视化。结果实验结果表明,DBSCAN+算法相较现有改进的DBSCAN算法时间复杂度具有优势,由指数降为线性,可适应海量轨迹点。相较主流地图产品,利用城市出租车车载OBD(on board diagnostics)数据进行城区道路拥堵识别,提取非畅通路段总检出长度相较最优产品提高28.9%,拥堵识别命中率高达91%,较主流产品城区拥堵识别平均命中率提高15%。结论在城市路网中,基于DBSCAN+密度聚类和缓行区平均移动速度的多表征道路拥堵识别算法与主流地图产品相比,对拥堵识别率、通勤程度划分更具代表性,可信度更高,可以为道路拥堵识别的实时性提供保障。
文摘目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法。方法首先提出一种深度卷积神经网络SF_YOLOv4(single feature you look only once v4)对前方车辆进行精准的检测跟踪;然后提出一种安全距离模型对车辆刹车距离进行计算,并根据单目视觉原理计算车辆间距离;最后提出多车道预警模型对自车行驶过程的安全性进行分析,并对司机给予相应安全提示。结果实验结果表明,提出的SF_YOLOv4算法对车辆检测的准确率为93.55%,检测速度(25帧/s)领先对比算法,有效降低了算法的时间和空间复杂度;提出的安全距离模型计算的不同类型车辆的刹车距离误差小于0.1 m,与交通法建议的距离相比,本文方法计算的安全距离精确度明显提升;提出的多车道安全预警模型与马自达6(ATENZA)自带的前方碰撞系统相比,能对相邻车道车辆进行预警,并提前0.7 s对前方变道车辆发出预警。结论提出的多车道预警模型充分考虑高速公路上相邻车道中的车辆位置变化发生的碰撞事故;本文方法与传统方法相比,具有较高实用性,其预警效果更加客观,预警范围更广,可以有效提高高速公路上的行车安全。
