基于人眼定位的汽车A柱无盲区成像系统研究

发布时间：2022-01-16 14:59

　　目前,国内外汽车工程师们主要是通过改变现有A柱的结构、将A柱变细、在A柱旁边增加三角窗或将A柱设计为网状镂空结构来改善驾驶视野,但是这样的汽车A柱降低了车辆本身的安全性,在汽车发生事故时很难保障司乘人员的人身安全。针对上述问题,本论文结合嵌入式技术和人眼实际坐标定位算法研究了一种基于人眼定位的汽车A柱无盲区成像系统。该系统由S3C2440A处理器、红外摄像头、显示屏、存储单元、光照传感器、校准键、步进电机和步进电机驱动器组成。系统将车内摄像头获取的驾驶员透视图像进行滤波和去噪等预处理后,再利用本文优化和改进后的人眼定位算法、畸变坐标点矫正算法和单目测距算法得到驾驶员在驾驶室的双眼中心实际坐标。当驾驶员的双眼中心位置发生变化时,系统根据驾驶员双眼中心实际坐标和左右A柱外侧摄像头角度的对应关系,调整主控芯片输入到步进电机的脉冲进而将A柱外侧摄像头角度调节到合适的位置,将A柱外侧摄像头角度调节后采集到的实时路况图像显示在相应A柱的屏幕上。系统实现了A柱盲区的消除。测试结果表明,该系统在不改变A柱本身刚度的情况下即可消除A柱对驾驶视线的遮挡,达到消除A柱盲区的目的。 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

对数变换法处理较暗图像效果图

指数变换曲线在坐标系中所处的初始位置由式(3-2)中的参数 a 决定，其变换速率被 c 确定。 一般情况下，在式(3-2)中增加可以随不同图像而改变的数值，以此来调节指数变换曲线的可变区间。因为要选取适当的参数 a、b 和 c 比较困难，所以指数变换通常用式(3-3)表示。 255( ) exp[( ( , ) min) 1]exp[(max min) 200 1]g u,v f u v/ (3-3) 式(3-3)中，f(u,v)为输入的原始图像，max 和 min 分别表示 f(u,v)灰度值的上、下限。g(u,v)为指数变换后的输出图像，指数变换法对较亮图像处理后能降低驾驶员图像的对比度。较亮的图像指数变换后的效果图如图 3-4 所示。

图 3-4 指数变换法处理较亮图像效果图 Fig.3-4 Effect of exponential transformation on brighter images 3.1.2 滤波法 为了处理图像的噪声并很好的保护图像的边缘信息，本文选用非线性平滑均值滤波，对噪声图像处理后使得该图像轮廓更清晰[33]。图像经过均值滤波处理噪声后的效果图如图 3-5 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进型Adaboost算法的人脸检测[J]. 刘燕,贺松,成雨风.  智能计算机与应用. 2019(05)
[2]汽车现代制造技术现状及发展趋势[J]. 李永强,袁睿才.  内燃机与配件. 2019(19)
[3]先进汽车辅助驾驶系统（ADAS）发展现状及前景[J]. 辛业华.  内燃机与配件. 2019(19)
[4]嵌入式系统的多路步进电机控制系统的设计[J]. 王宜瑜,宋树祥,王斌,庞中秋.  计算机测量与控制. 2019(09)
[5]基于暗区域分割的夜间灰度图像增强[J]. 华尉然,童强.  湖北师范大学学报(自然科学版). 2019(03)
[6]基于最小二乘法的线性与非线性拟合[J]. 莫小琴.  无线互联科技. 2019(04)
[7]2018年中国汽车市场运行情况及2019年预测[J]. 许海东.  汽车纵横. 2019(02)
[8]基于ARM9平台上的嵌入式Linux系统移植[J]. 刘迪,周强.  物联网技术. 2018(11)
[9]道路交通事故与财产损失的灰关联分析与预测[J]. 任丽萍,马北京.  价值工程. 2018(22)
[10]2017年全球汽车市场发展情况分析[J]. 杨帆,康凯.  汽车与配件. 2018(17)

硕士论文
[1]基于人脸识别定位的车外视觉改善系统关键技术研究[D]. 王艺炜.合肥工业大学 2017
[2]基于眼椭圆的农用三轮汽车驾驶员视野设计[D]. 尹冬云.山东大学 2016



本文编号：3592890