摘  要： 為減少因駕駛員無意識(shí)偏離車道行駛造成的交通事故,，基于ARM和OpenCV建立嵌入式車道偏離報(bào)警系統(tǒng),。重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、平臺(tái)的搭建和算法處理流程,。該系統(tǒng)通過攝像頭采集獲取圖像信息,，并應(yīng)用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過提取圖像中車道線信息,，評(píng)估車輛行駛狀態(tài)是否偏離車道中心位置,，根據(jù)車輛的行駛狀態(tài)，發(fā)出報(bào)警,，提醒車輛駕駛?cè)藛T當(dāng)前行駛偏離情況,，以達(dá)到輔助安全駕駛的目的。

　　關(guān)鍵詞： 車輛離道報(bào)警系統(tǒng),；嵌入式系統(tǒng),；OpenCV；安全輔助駕駛

0 引言

　　近些年隨著智能汽車的發(fā)展,，汽車的主動(dòng)安全性能受到人們的廣泛關(guān)注,，安全輔助駕駛的設(shè)備大量涌現(xiàn)，相關(guān)研究已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容,。大量相關(guān)研究表明,，約有44%的車輛事故是由駕駛員疲勞駕駛或其他因素引起的車輛無意識(shí)偏離車道導(dǎo)致的。因此,，車輛離道報(bào)警系統(tǒng)能夠有效避免事故的發(fā)生,，提高駕駛安全性能。

　　目前大多數(shù)嵌入式車輛離道報(bào)警系統(tǒng)多由一塊簡單的嵌入式CPU配以DSP或FPGA處理器加速圖像處理部分[1],，抑或在ARM處理器的Linux操作系統(tǒng)上直接運(yùn)行車道偏離檢測(cè)算法[2],。隨著近些年嵌入式處理器性能的大幅度提升，已經(jīng)可以將全部的圖像采集,、處理,、報(bào)警系統(tǒng)全部交給高性能嵌入式CPU進(jìn)行處理，開發(fā)人員只需要在一種平臺(tái)上進(jìn)行設(shè)計(jì),、開發(fā)即可完成全部系統(tǒng)的搭建,，具有降低開發(fā)難度的優(yōu)勢(shì)。本研究在高性能ARM平臺(tái)上移植OpenCV（Open Source Computer Vision Library）,，使用OpenCV完成全部圖像采集處理以及報(bào)警功能,，系統(tǒng)集成度高，具有可用性強(qiáng),、穩(wěn)定性高,、維護(hù)與升級(jí)簡單等優(yōu)勢(shì),。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　在汽車行駛過程中，駕駛員,、汽車,、行駛情況（路況）三者呈緊密耦合的閉環(huán)系統(tǒng)[3]，如圖1所示,。本文主要從監(jiān)控形式情況中的路面信息入手,，解決駕駛員無意識(shí)行駛偏離情況，通過報(bào)警的方式提醒駕駛員車輛偏離車道,，從而實(shí)現(xiàn)輔助安全駕駛的目的,。

　　本文所實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)由硬件平臺(tái)、Linux操作系統(tǒng)和上層OpenCV軟件及算法程序組成,。系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)功能包括：通過攝像頭獲取包含車道信息的視頻幀圖像,，通過OpenCV對(duì)取得的圖像進(jìn)行預(yù)處理、車道邊緣提取,，再根據(jù)提取出的車道邊緣信息進(jìn)行車輛駕駛離道評(píng)估,，最終根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的報(bào)警措施。其流程圖如圖2所示,。

2 系統(tǒng)搭建

　　硬件層面,，本系統(tǒng)的核心處理器選用ARM4412四核處理器，具有1.4~1.6 GHz主頻,，通過Pin口在硬件電路上直接與500萬像素高清晰攝像頭相連,，外圍配以42 V轉(zhuǎn)5 V供電電路，可以直接接入汽車42 V電源系統(tǒng),。

　　軟件層面,，本系統(tǒng)在ARM處理器上移植Linux 2.6.38操作系統(tǒng)，并配置攝像頭驅(qū)動(dòng),。在宿主機(jī)上通過交叉編譯的方式，向其移植OpenCV,。由操作系統(tǒng)控制,，通過攝像頭采集來的數(shù)據(jù)交付OpenCV進(jìn)行處理，返回的報(bào)警信息經(jīng)操作系統(tǒng)判斷是否為無意識(shí)車道偏離,，并發(fā)送給報(bào)警系統(tǒng),，發(fā)出報(bào)警。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示,。

3 算法設(shè)計(jì)

　　本系統(tǒng)核心算法實(shí)現(xiàn)于OpenCV上,，在OpenCV上對(duì)采集來的圖像進(jìn)行按幀處理，通過以下算法進(jìn)行車道圖像的預(yù)處理,、車道檢測(cè),、偏離報(bào)警功能,。

　　在原始圖像中，由于路面障礙物,、車道遠(yuǎn)方景物以及天空等信息具有很強(qiáng)的干擾性,，因此，需要將圖像進(jìn)行預(yù)處理后才能用于車道的檢測(cè),。預(yù)處理階段將圖像初始化,，裁剪選擇適當(dāng)?shù)膮^(qū)域[4]，以減少干擾并提高計(jì)算效率,。為了消除畫面中的噪聲,，同時(shí)提高后續(xù)算法的準(zhǔn)確性，還需要對(duì)圖像進(jìn)行濾波操作,。在綜合考慮處理效果與運(yùn)算速度的情況下,，本系統(tǒng)在預(yù)處理階段首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化，以便加快后續(xù)處理速度,；再對(duì)畫面進(jìn)行高斯模糊,，去除原始圖像中的噪點(diǎn)；然后進(jìn)行連通域?yàn)V波,，通過預(yù)先設(shè)定的面積閾值,，消除畫面中小面積的干擾圖像，使畫面中干擾點(diǎn)大幅度降低,。

　　對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的圖像進(jìn)行車道提取時(shí),，首先使用Canny算子運(yùn)算，提取出畫面中物體的邊緣,，由于Canny算子使用時(shí)需要確定閾值,，一些圖像識(shí)別算法采用動(dòng)態(tài)閾值的方法進(jìn)行處理，而導(dǎo)致運(yùn)算量增加,，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性降低[5],。本文通過實(shí)驗(yàn)確定在較高時(shí)速行駛時(shí)Canny算子恰當(dāng)閾值，采用固定閾值算法進(jìn)行運(yùn)算,，在保證實(shí)時(shí)性的前提下,，達(dá)到準(zhǔn)確檢測(cè)車道的目的[6]。提取邊緣后,，通過霍夫變換[7]提取圖片中車道的信息,。再通過拋物線車道線擬合，將車道信息變換成數(shù)學(xué)模型,，即完成完整的車道信息提取步驟,。

　　將處理好的車道線數(shù)學(xué)模型經(jīng)過運(yùn)算，求出車道中心點(diǎn),，并與車輛中心點(diǎn)進(jìn)行比較,。由于本系統(tǒng)選用前置攝像頭模式,，并默認(rèn)將攝像頭安裝在車頭的中央，畫面的中心即為車輛的中心,，因此將車道中點(diǎn)與畫面中心坐標(biāo)進(jìn)行對(duì)比判斷,，即可得出車輛相對(duì)于車道的偏移量，從而得出車輛的離道情況,。根據(jù)道路寬度和車輛的寬度,，本系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置車輛偏離車道達(dá)到約30 cm時(shí)為偏離，約50 cm時(shí)為嚴(yán)重偏離,，該閾值可以在系統(tǒng)中進(jìn)行調(diào)整,。總體流程圖如圖4所示,。

4 實(shí)際效果

　　以實(shí)際路面為例,，顯示本系統(tǒng)在不同階段處理圖像后的結(jié)果。圖5為原始圖像經(jīng)過灰度,、高斯模糊后的圖像,，圖6為Canny算子運(yùn)算后的圖像，圖7為提取出的車道線以及其延長線,。

5 結(jié)論

　　本系統(tǒng)創(chuàng)新之處在于將OpenCV移植到嵌入式平臺(tái)上,，通過高性能的嵌入式處理器，支持系統(tǒng)的高性能運(yùn)作,。相較于以往的車輛離道報(bào)警系統(tǒng),，本系統(tǒng)良好地屏蔽了嵌入式環(huán)境，提供了更好的開發(fā)模式,，易于升級(jí)和系統(tǒng)維護(hù),。

參考文獻(xiàn)

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