融合语音识别的车载辅助驾驶系统设计与实现

发布时间：2020-06-19 12:04

【摘要】：近年来随着信息技术和计算机技术的飞速发展,对于汽车方便性和安全性提出了更高的要求。然而,现有的车载辅助驾驶系统并没有对语音识别、车道线及道路标识的检测进行综合性地处理,所以,本文针对这一研究现状,设计了融合语音识别的车载辅助驾驶系统,重点对司机在行驶过程中的音频信号及行驶道路上车道线和交通标线识别进行了研究,以提高车载辅助驾驶系统的安全性。首先,明确系统所要研究的功能。通过对各类型司机进行详细的需求分析,通过与他们的反复调研,确定融合语音识别的车载辅助系统的研究目标。并通过需求分析结果,结合语音识别和目标检测任务的具体特点,对系统功能进行总体设计。其次,研究以马尔科夫选择模型为主基于唇动信息为辅的语音识别方法。认真分析驾驶人员常用的语音信息,并建立相应的数据集作为测试数据,基于隐马尔可夫模型HMM构造马尔科夫选择模型,并融合统计分析理论,研究基于音频信息的语音识别方法。与此同时,考虑到环境因素对于语音识别效果的影响,为了增强语音识别方法的鲁棒性,提出了利用驾驶人唇动信息结合SVM分类器的视觉语音识别方法。再次,基于学习思想研究车载辅助的方法。建立直线-回旋曲线联合模型,通过提取车道线正负边缘点、基于Hough变换的线段投票以及边缘线段与车道线匹配等步骤实现对车道线的检测功能。基于扩展卡尔曼滤波方法以及车道线偏离模型实现车道线的动态跟踪以及偏离预警功能。基于学习的思想完成道路交通标线识别功能,从而实现完整的车载辅助驾驶系统。最后,对本文的语音识别以及车载辅助驾驶相关方法进行实验,并从方法的准确性、鲁棒性以及实时性方面进行了相关验证。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6;TN912.34
【图文】：

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燕山大学工程硕士学位论文下载相应的文件 Visual Studio 2010 以及 OpenCV 并安装，安装成功后在 Win7 操V 的环境变量进行配置。->属性->高级系统设置->环境变量，在系统变量中选中 path 并进th 添加相应的文件路径；之后建立 OpenCV 变量，并添加相应的在 Visual Studio 2010 中创建一个应用程序Visual Studio 2010 里面创建一个 Win32 的控制台应用程序。步udio 2010 新建 Win32 控制台项目勾选空项目完成。如图 2

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图 2-1 创建 Win32 工程示意图(3) 添加 OpenCV 文件在解决方案资源管理器的源文件处右击->添加->新建项，准备在工程中新建一个 cpp 源文件。如图 2-2 所示。

【参考文献】