基于CUDA的行车安全预警方法

发布时间：2018-01-10 07:37

本文关键词：基于CUDA的行车安全预警方法　出处：《计算机应用》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高机动车驾驶时的安全性,提出了基于计算机视觉的行车安全中车距估计与超车检测方法。首先,使用车辆阴影检测方法确定车辆位置,根据阴影位置和视觉中心点的距离建立车距估计函数;其次,对超车情况使用背景光流建模的方法建立光流估计方程,通过估计光流将行驶中的正常物体与非正常物体分开,从而辨识驾驶途中的超车现象。根据车距和超车情况的检测及时提醒驾驶员注意行车中可能存在的安全隐患。实验结果表明该方法可以较为准确地估计车距、检测超车情况。在统一设备架构(CUDA)下使用图形处理器(GPU)NVIDIA Ge Force GTX680显卡对算法进行加速,可以达到48.9ms/帧的处理速率,基本满足了实时处理的要求。
[Abstract]:In order to improve the safety of vehicle driving, a method of distance estimation and overtaking detection based on computer vision is proposed. Firstly, vehicle location is determined by shadow detection method. The distance estimation function is established according to the distance between the shadow position and the visual center. Secondly, the optical flow estimation equation is established by using the method of background optical flow modeling in overtaking case, and the normal object is separated from the abnormal object by estimating the optical flow. According to the detection of vehicle distance and overtaking situation, drivers are reminded to pay attention to the potential safety risks in driving. The experimental results show that the method can estimate the distance more accurately. Detect overtaking. Under the Unified device Architecture (CUDAA), the algorithm is accelerated by using the GPU GPU NVIDIA GE Force GTX680 graphics card. The processing rate of 48.9 Ms / frame can be achieved, which basically meets the requirement of real time processing.
【作者单位】：上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572325,60970012) 上海重点科技攻关项目(14511107902) 上海市工程中心建设项目(GCZX14014) 上海市一流学科建设项目(XTKX2012)~~
【分类号】：U492.84;TP391.41
【正文快照】： 0引言汽车辅助驾驶系统方面的研究近年来正在迅速推进[1],基于实时监控分析的行车安全变得越来越重要。配备有辅助驾驶系统的车辆正在逐步取代传统的车辆,辅助驾驶系统也对减少交通事故做出了很大贡献。辅助驾驶系统是指行车中以图像、声音等形式告知驾驶员车身周围的障碍物

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