融合车尾边缘特征的前车识别与纵向车距检测

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基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究

基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究*汪澎刘志强杨培培(江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013)摘要提出了一种车辆运行状态识别体系。

鉴于车辆行驶环境的复杂性，多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性，采用B P神经网络技术与D em ps t e r-Sha f e r证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案。

为验证所提出的方案，建立车载摄像机视频实时检测系统，以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量，实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价。

研究结果表明，模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平。

关键词车辆行驶状态；安全规则；BP神经网络；D em pst er-Shaf e r规则；模式分类；信息融合中图分类号：X924．4；U491文献标志码：A doi：10．3963／j．i ss n1674-4861．2013．05．006O引言在驾驶过程中，驾驶员经常要完成超车、会车、变换车道以及跟驰行驶等动作，驾驶员需要连续实时判断和准确估计本车侧向净空和车辆间的相对位置。

因此相对车间距信息、车道线边缘信息与驾驶员驾驶安全性密切相关，据美国全国高速公路驾驶安全管理委员会统计，提前0．5S给驾驶员提醒，追尾事故发生率可减少60％，奔驰公司对各类交通事故研究表明，若驾驶员能够提早1～2S意识到有事故危险并采取相应的正确措施，绝大多数交通事故都可以避免[4。

5]，驾驶员知觉判断必须留有较大的安全阈限。

严格来说车辆智能防撞预警技术主要包含车道偏离检测技术和车辆检测技术两部分，检测信息的有效融合，综合评价车辆运行状态，才能有效的减少交通事故发生，保障行车安全[6_8]。

车辆外视频信息，识别车道标识线并获取车道偏离信息，同时实时检测前方行驶车辆获取两车间的相对距离信息，判断行驶的危险性及危险趋势，在此基础上及时提醒驾驶员纠正不安全行为，实现车道保持行驶、主动防撞的目的，保障车辆安全行驶。

中国汽车自动驾驶感知测试标准

中国汽车自动驾驶感知测试标准
随着自动驾驶技术的不断进步和普及，汽车感知技术的重要性也越来越凸显。

因此，为保障汽车自动驾驶技术的安全性和有效性，制定一套符合我国国情的汽车自动驾驶感知测试标准显得尤为重要。

中国汽车自动驾驶感知测试标准应该包括以下内容：
一、环境感知测试标准
汽车自动驾驶技术离不开准确的环境感知能力，因此，测试标准应该包括评估车辆对周围环境的感知能力，如识别道路标志、交通信号灯、行人、车辆等。

二、定位导航测试标准
汽车自动驾驶技术需要准确的定位和导航系统，因此，测试标准应该包括评估车辆定位和导航的精度和稳定性。

三、路径规划测试标准
汽车自动驾驶技术需要准确的路径规划能力，因此，测试标准应该包括评估车辆的路径规划能力和实时路径修正能力。

四、风险识别测试标准
汽车自动驾驶技术需要准确的风险识别和避免能力，因此，测试标准应该包括评估车辆的风险识别和避免能力。

以上是中国汽车自动驾驶感知测试标准的主要内容，这些标准的制定和实施将有助于推动我国自动驾驶技术的快速发展和应用。

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智能网联汽车技术与应用(配习题集)习题答案完整版

第一章练习题一、选择题1、（）是指自动驾驶系统根据环境信息执行转向和加减速操作，其他驾驶操作都由人完成。

A、驾驶辅助（DA）B、部分自动驾驶（PA）C、有条件自动驾驶（CA）D、高度自动驾驶（HA）2、辅助驾驶阶段的主要特点是（）。

A、驾驶员和系统共同控制车辆运行，但驾驶员要负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对B、驾驶员和系统共同控制，驾驶员负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶员来做出应对。

C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。

3、有条件自动驾驶阶段的主要特点是（）。

C、车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶员，由驾驶员做出应对。

4、环境感知主要包括（）。

A、车辆本身状态感知，包括行驶速度、行驶方向、行驶状态、车辆位置等；B、道路感知，包括道路类型检测、道路标线识别、道路状况判断、是否偏离行驶轨迹等；C、行人感知，主要判断车辆行驶前方是否有行人，包括白天行人识别、夜晚行人识别、被障得物遮挡的行人识别等；D、以上都是5、所谓V2X，意为vehicle to everything，即（）。

A、车对外界的信息交换B、车辆之间的信息交换C、车辆安全6、即时定位与地图构建，英文简称（）。

A、SLAMB、SALMC、SLMA7、车联网的功能有（）。

A、信息服务及管理B、减少交通事故C、实现节能减排D、以上三项都是8、车联网关键技术分布在“（）”三个层面。

A、端-管-云B、端-管-车C、网-管-车9、依据人驾驶车辆过程的不同阶段可以将驾驶员行为特性分为三个部分：（）行为特性、决策行为特性和操作行为特性。

A、认知B、感知C、驾驶10、在“管”层面，关键技术主要包括（）。

车联网中数据融合与处理技术研究

车联网中数据融合与处理技术研究在当今数字化和智能化的时代，车联网作为智能交通系统的重要组成部分，正以前所未有的速度发展和变革。

车联网通过车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与云端之间的通信，实现了对车辆状态、交通环境和用户需求等多源数据的采集和共享。

然而，要充分发挥这些数据的价值，实现车联网的高效运行和智能服务，数据融合与处理技术成为了关键所在。

车联网中的数据来源极为广泛，包括车载传感器（如车速传感器、胎压传感器、摄像头等）、车辆通信模块（如蓝牙、 WiFi 、 4G/5G 等）、路边基础设施（如交通信号灯、摄像头、雷达等）以及云端的大数据平台等。

这些数据具有多源、异构、海量、实时性强等特点。

例如，车载传感器采集的车辆状态数据通常是结构化的数值型数据，而摄像头拍摄的图像和视频则是非结构化的数据；不同品牌和型号的车辆所产生的数据格式和标准也可能存在差异；车联网中的数据量随着车辆数量的增加和通信频率的提高而呈指数级增长；同时，很多数据对于实时处理和响应有着很高的要求，如紧急制动预警等。

数据融合技术在车联网中扮演着至关重要的角色。

它能够将来自多个数据源的不同类型、不同精度和不同可信度的数据进行整合和优化，以获得更全面、更准确和更有价值的信息。

常见的数据融合方法包括基于传感器融合的方法、基于特征融合的方法和基于决策融合的方法等。

基于传感器融合的方法通常将多个传感器的数据进行直接的组合和加权平均。

例如，将车速传感器和 GPS 数据融合，可以更精确地获取车辆的行驶速度和位置信息。

这种方法的优点是简单直观，但对于传感器之间的时间同步和空间校准要求较高。

基于特征融合的方法则是先从不同数据源中提取出有代表性的特征，然后将这些特征进行融合。

比如，从车载摄像头拍摄的图像中提取出车辆轮廓特征，从雷达数据中提取出距离和速度特征，然后将这些特征组合起来进行目标识别和跟踪。

这种方法能够充分利用不同数据源的优势，但特征提取的准确性和有效性对融合结果影响较大。

车路协同路侧毫米波雷达技术要求

车路协同路侧毫米波雷达技术要求
车路协同（V2X）路侧毫米波雷达技术要求可能包括以下几个方面：
1. 高精度探测能力：要求毫米波雷达能够准确检测到道路上各种类型的目标物体，如车辆、行人、自行车等，并能够对目标物体进行快速、精准的识别和跟踪。

2. 高分辨率成像能力：要求毫米波雷达能够以较高的分辨率成像道路周围的环境，包括路面状况、交通标识、道路边缘等，以提供更全面、准确的路况信息。

3. 多目标检测和跟踪能力：要求毫米波雷达能够同时检测和跟踪多个目标物体，以应对复杂的交通场景和多车辆行驶的情况，并能够进行目标的分类和分级识别。

4. 快速响应和高精度测量能力：要求毫米波雷达具备快速响应的能力，能够在瞬间进行目标检测和跟踪，并实时更新目标的位置、速度等信息，以支持车辆的自动驾驶和安全决策。

5. 高抗干扰和稳定性能：要求毫米波雷达能够在各种复杂的环境条件下稳定工作，包括恶劣天气（如雨、雪、雾等）、强光干扰和其他电磁干扰等，并能够有效抑制背景噪声，以提供可靠的目标检测和跟踪结果。

6. 智能化和自适应能力：要求毫米波雷达能够通过智能算法和自适应控制策略，对不同场景下的目标物体进行自动检测和跟
踪，并能够根据交通流量和道路状况等实时变化的情况，调整雷达参数和工作模式，以适应不同的道路环境和需求。

总的来说，车路协同路侧毫米波雷达技术要求具备高精度、高分辨率、高速度、高稳定性和智能化的特点，以支持车辆的智能驾驶和交通管理等应用。

北京车辆视觉检测方案

北京车辆视觉检测方案1. 背景介绍近年来，随着车辆数量的迅速增加，在城市交通管理中，车辆视觉检测技术成为一种重要的手段。

北京作为中国的首都和人口密集城市，面临着庞大的车辆数量和复杂的交通情况，因此需要一个高效且准确的车辆视觉检测方案来提升交通管理效率，并保障交通安全。

2. 方案概述本文提出的北京车辆视觉检测方案是基于计算机视觉技术的，通过分析车辆的图像或视频数据，实现对车辆的自动识别、行为分析等功能。

该方案主要包括以下几个部分：2.1 车辆检测车辆检测是车辆视觉检测的基础，其主要任务是从输入的图像或视频中，准确地定位和识别出车辆的位置。

为了实现高精度的车辆检测，本方案采用了基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，这些算法能够在复杂的背景和光照条件下，准确地检测出车辆。

2.2 车辆识别车辆识别是指对检测到的车辆进行进一步的分类和识别，包括车辆的品牌、型号等信息。

在本方案中，我们使用了深度学习中的图像分类算法，如卷积神经网络（CNN）等，通过对车辆的图像进行特征提取和分类，实现对车辆的准确识别。

2.3 行为分析在车辆视觉检测中，行为分析是对车辆行为和交通规则的分析，如车辆的速度、加速度、变道等行为。

本方案采用了基于光流法（optical flow）和轨迹分析的方法，结合车辆的检测和识别结果，实现对车辆行为的准确分析和判断。

3. 技术实现3.1 数据采集与预处理为了实现车辆视觉检测，需要收集大量的车辆图像或视频数据，并进行预处理。

数据采集可以通过安装摄像头在交通路口或高架桥等地点进行，也可以使用已有的交通摄像头数据。

预处理包括对图像或视频进行去噪、尺寸调整等操作，以提高后续检测和识别的效果。

3.2 车辆检测算法本方案采用了深度学习中的目标检测算法，如YOLO和Faster R-CNN。

这些算法通过在大规模标注的车辆数据集上进行训练，学习到了车辆的特征，能够实现准确地车辆检测。

智能交通系统中的车辆检测与跟踪技术研究

智能交通系统中的车辆检测与跟踪技术研究[引言]近年来，随着城市交通的不断发展，人民的出行方式也在不断升级，大量车辆的上路不仅加剧了道路交通的压力，同时也给城市交通的管理带来了极大的挑战。

为此，智能交通系统应运而生。

在智能交通系统中，车辆检测与跟踪技术是实现自动驾驶等智能交通的重要基础技术。

本文将就车辆检测与跟踪技术进行探讨。

[车辆检测技术]车辆检测技术是指对道路行驶的车辆进行整体、局部以及行为特征的识别和分析。

车辆检测技术主要包括以下三个方面：1.目标检测技术：目标检测技术是指自动检测图像中的目标物体，并确定其位置的技术。

在车辆检测中，常用的目标检测技术包括基于色彩、纹理、形状等特征的模板匹配、统计学方法和神经网络等方法。

2.特征提取技术: 特征提取技术是指对图像进行处理，提取图像中的有效信息，对提取出的特征进行分类或拟合的技术。

在车辆检测中特征提取技术常用的方法包括SIFT、SURF和HOG等。

3.车辆分类技术：车辆分类技术是指将检测到的车辆按照不同的车类别进行分类的技术。

在车辆检测分类中，常用的分类方法包括支持向量机和神经网络等。

[车辆跟踪技术]车辆跟踪技术是指对车辆运动进行连续跟踪，实现车辆轨迹的追踪与预测。

车辆跟踪技术主要包括以下三个方面：1.目标跟踪技术：目标跟踪技术是指在时间序列中，对目标物的运动进行跟踪，实现目标物体的位置和形态的变化。

常用目标跟踪技术包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

2.行为检测技术：行为检测技术是指对目标物的运动进行分析，实现目标物的行为特征的提取的技术。

车辆行为特征常包括交通流密度、车速、车头距离、车道偏移等。

3.轨迹预测技术：轨迹预测技术是指对目标物体的运动趋势进行预测的技术。

常用的轨迹预测方法包括 Kalman Filter和Interacting Multiple Model等。

[车辆检测与跟踪技术在智能交通中的应用]车辆检测与跟踪技术在智能交通系统中的应用涉及到车辆自动驾驶、智能车道、车辆堵塞预警等多个方面，具体应用如下：1.车辆自动驾驶：车辆检测与跟踪技术是实现车辆自动驾驶的基础技术之一。

adas测试方案

ADAS测试方案1. 引言自动驾驶辅助系统（ADAS）是一种基于车载传感器和计算机视觉技术的车辆辅助系统，可为驾驶员提供诸如自动刹车、智能巡航控制、车道保持辅助等功能。

为了确保ADAS的稳定性和性能，开发者需要设计一种有效的测试方案。

本文将介绍一个基本的ADAS测试方案，包括测试目标、测试环境、测试方法和测试评估指标等内容。

2. 测试目标ADAS测试的主要目标是验证系统的功能和性能。

具体目标包括： - 验证自动刹车功能是否可靠且符合安全要求 - 验证智能巡航控制功能是否准确地跟随车辆前方交通 - 验证车道保持辅助功能是否可以准确地识别和跟踪车道线 - 验证系统的灵敏度和响应时间是否符合要求3. 测试环境ADAS测试需要在真实道路上进行，以模拟真实驾驶场景。

测试环境应包括以下方面： - 道路条件：包括直线道路、弯道、上坡、下坡等多种道路类型 - 交通环境：包括其他车辆、行人、交通信号灯等 - 天气条件：包括晴天、雨天、夜晚等多种天气条件 - 驾驶场景：包括高速公路、城市道路、乡村道路等不同场景4. 测试方法4.1 功能测试功能测试是验证ADAS系统各项功能是否正常工作的基本测试。

测试方法包括以下步骤： 1. 自动刹车功能测试：在不同速度和距离下，模拟前方障碍物来测试自动刹车功能的触发和准确性。

2. 智能巡航控制功能测试：设定目标速度并在车辆前方引入不同速度的前车来测试系统的跟随和加减速控制功能。

3. 车道保持辅助功能测试：在不同的车道宽度和路况下，测试系统对车道线的识别和跟踪能力。

4. 紧急和危险情况测试：模拟紧急情况，如突然刹车或变道，测试系统的响应时间和动作准确性。

4.2 性能测试性能测试是验证ADAS系统的性能指标的测试。

测试方法包括以下步骤： 1. 系统响应时间测试：测试系统从检测到交通障碍物到触发相应功能所需的时间。

2. 跟随准确性测试：测试系统在各种速度下对前车的跟随精度和稳定性。

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ｕｎｄｅｒｎｅａｔｈｔｈｅｖｅｈｃｌｉｅｉｓｓｅｇｍｅｎｔｅｄｃｃａｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈｒａａｃｔｅｒｓｉｔｃｉｓｆｔｏｈｅｒｏｄａｒａｇｙｅｌｖｅＬＮｅｘｔｖｅｈｃｉｅｌＲＯＩ／ｓｂｕｉｌｔｂｙｔｈｅ
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ＶｅｈｉｃｌｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＬｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌＤｉｓｔａｎｃｅＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ
ＢａｓｅｄｏｎＦｕｓｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＲｅａｒＥｄｇｅ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌａｗｏｆｈｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｄｖｅｒｔｃａｉｌｅａｓｅｓ．Ｖｅｈｃｉｅｌｉｓｔｅｎｈａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｅｄｂｙｔｈｅｓｙｍｍｅｔｒｙｅｇｄｒｅｅｆｏｖｅｈｃｌｉｅｖｅｒｔｉｃｌａ
ｖｅｈｉｃｅｌｅｔｄｅｃｔｏｉｎｍｅｔｈｏｄｓｉｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｄｓｉｔａｎｃｅｍｅｓｕａｒｅｍｅｎｔｍｏｅｌｄｂｓｅａｄｏｎｏｎｍｏｃｕｌａｒｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｉｄｆｅｉｒｅｎｔｆｒｏｍｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｇｏｂｌａｇｒａｙｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｏｒｅＪｇｅｃｈｒａａｃｔｅｒ．Ｆｉ￣ｔ＠ｓｈａｄｏｗｓ
ｅａｓｅｓ．Ｏｎｔｈｅｂｓｉａｓｏｆｔ７ａｂｏｖｅ．１ｏｎｇｉｔｄｉｕｎａｌｄｓｉｔａｎｃｅｅａｍｓｕｒｅｅｎｍｔｍｏｅｌｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｐｉｎｈｏｅｌｉｍａｇｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｆｏ机械设源自计与制造１５２
ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ
第７期２０１７年７月
融合车尾边缘特征的前车识别与纵向车距检测
程文冬 ’ ，袁
（１．西安工业大学机电工程学院，陕西西安
车辆身份。根据摄像机的小孔成像原理建立纵向车距测量模型，避免了复杂的内外部参数标定。道路试验表明，算法对车
辆的平均识别率达到８８．５％，纵向车距检测的平均相对误差小于３％，能够实现的有效测距范围为（６．９ — ７８．３）ｍ，其精度与
运行速度可以满足实际驾驶中的纵向车距检测。
关键词：高级驾驶辅助系统；梯度边缘方向直方图；对称强度；纵向车距模型中图分类号：ＴＨＩ６；Ｕ４９１．６文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ３９９７（２０１７）０７ — ０１５２ — ０５
伟，张名芳，李震
７１００３２；２．长安大学汽车学院，陕西西安７１００６４）
摘
要：以提升车辆主动安全、减少纵向碰撞事故为目标，提出了一种基于车尾边缘特征信息的前车识别方法与基于单
目视觉的纵向车距检测方法。有别于传统算法利用全局边缘特征或灰度纹理特征来识别前车，该算法首先依据路面灰度分布特性来分割车底阴影，再利用车尾水平与竖直边缘的分布特性建立前车ＲＯＩ，进一步利用竖直边缘的时称强度验证