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研 究 生:林茂盛
指導教授:瞿忠正
The Study of Lane Departure Warning System on Embedded Platform
報 告 者:李金龍
國防大學理工學院
電機電子工程學系
*為了降低交通事故中,危險駕駛與疲勞駕駛的機率,
以達到安全駕駛之目的,此車道偏移警示系統會因為
駕駛者精神不集中的狀態時,造成車子靠近或欲跨越
車道線時,系統會發出警示,以提醒駕駛者避免發生
事故。
*本研究利用嵌入式平台來開發演算法,以實現車道偏
移警示系統之研究,演算法利用影像中的邊緣點,然
後過濾雜訊,再搭配霍夫轉換得出車道線,最後再配
合交通規則制定出偏移警訊機制等功能。
2/52
*緒論
*文獻探討
*研究方法
*實驗結果
3/52
*由於時代變遷,生活品質提升,交通發展蓬勃,但是
台灣的車禍發生率非常高,所以公路局分析了98年到
100年之交通事故紀錄, 如表1.、表2. 。
年度 小客車 小貨車 大貨車 聯結車 大客車 其他 合計
98年 30 14 5 8 3 4 64
99年 25 14 3 17 1 7 67
100年 30 5 7 12 1 7 62
總計 85 33 15 37 5 18 193
表1. 98-100年國道公路A1類交通事故肇事車種統計
4/52
年
度
無
行
車
安
全
距
離
輪
胎
爆
破
或脫
落
超
速
駕
駛
不
當
裝
載
不
當
酒
後
駕
車
疲
勞
駕
駛
行
人
或
乘
客
過
失
拋錨
無
安
全
措
施
其
他
合計
98
年
8 8 1 12 1 9 0 3 6 16 64
99
年
8 9 2 9 0 10 1 5 2 21 67
100
年
4 6 4 18 1 5 1 1 6 16 62
總
計
20 23 7 39 2 24 2 9 14 53 193表2. 98-100年國道公路A1類交通事故肇事原因分析表 5/52
*為了克服危險駕駛,發展了許多輔助安全駕駛系統,
以視覺偵測與辨識技術之應用有:
*盲點偵測(BSD)
*影像式停車導引(IPGA)
*車道偏移警示(LDW)
*全周俯瞰監視(STM)
*廣域全周俯瞰監視與偵測(WSTD)
*其他
6/52
*圖1. 為昏睡狀態偵測,偵測駕駛者是否疲勞或昏睡,
降低安全危害。
圖1. 昏睡狀態偵測
7/52
*圖2. 為影像式停車導引,配合停車輔助系統,以既有
的後視影像引導輔助停車。
圖2.影像式停車導引
8/52
*圖3. 為車道偏移警示系統,避免分心或昏睡,偏移出
車道外與其它車輛或路旁障礙物碰撞。
圖3.車道偏移警示系統
9/52
*圖4. 為前車碰撞警示,避免分心或昏睡,沒注意到前
方而與前方車輛或障礙物碰撞。
圖4.前車碰撞警示
10/52
*視覺偵測與辨識系統應用(LDW),功能是偵測車道線
是否產生偏移狀況,並適時提出警告, 如財團法人車
輛測試中心(ARTC)在這方面有豐富的研究成果。
圖5. 車道偏移警示系統
11/52
*車道線偏移警示主要分為車道線偵測和偏移警示兩部
分,影像的感測媒介分為:雷達或雷射、單鏡頭、雙
鏡頭,表3.分析了三種媒介之優缺點。
價格成本 偵測距離 功能
雷達或雷射 高 5m ~ 150m 單一功能(距離偵測)
單鏡頭 低 5m ~ 50m 多功能(車輛、車道偏移、前方碰撞等偵測)
雙鏡頭 低 5m ~ 150m 多功能(車輛、車道偏移、前方碰撞等偵測)
表3. 感測媒介比較
12/52
*汽車公司已有將車道偏移警示技術應用於產品上,但
是這些產品,有可能因為環境惡务變化而失常。
圖6. Luxgen 7 車道偏移警示示意圖
13/52
*研究中不使用任何感應器,因為嵌入式平台已無法再
加裝,主要是利用單純的影像進行影像處理,最理想
的狀態是不受限於環境變化所影響的辨識技術。
*車道線種類以車道線外觀區分,詳細介紹如表4.、表
5.。
14/52
種類 規範
白虛線 設於路段中間,分隔同向車道或行車安全距離辨識線;
設於路口者,用以引導車輛行進。
黃虛線 設於路段中間,分隔對向車道。
白實線 設於路段中間,分隔快慢車道;設於路口者,作為停止線;
設於路側,作為車輛停放線;設於同向分隔島兩側者,分
隔同向車流。
黃實線 設於路側,用以禁止停車;設於中央分隔島兩側者,用以
分隔對向車流。
紅實線 設於路側,用以禁止臨時停車。
表4. 車道線種類規範介紹
15/52
種類 規範
雙白虛線 設於路口者,作為未劃設行人穿越道時讓路線之停止線;
設於路段中者,作為行車方向隨時而改變之調撥車道線。
雙白實線 設於路段中,用以分隔同向車道,並禁止變換車道。
雙黃實線 設於路段中,用以分隔對向車道,並雙向禁止超車、跨越
或迴轉。
黃虛線與黃實線並列 設於路段中,用以分隔對向車道,黃實線側禁止超車、跨
越或迴轉。
白虛線與白實線並列 設於路段中,用以分隔同向車道,白實線側禁止變換車道
或跨越。
表5. 車道線種類規範介紹
16/52
*以車道線規範做為車道偏移警示的核心判別機制,藉
由嵌入式平台實現一個車道線偵測系統。
*並在模擬出虛實線與單雙線的判別,並探討車道偏移,
以作為影像處理中的參考價值。
17/52
*其優點相較於傳統,運算速度比較快。
圖7. 階層式霍夫轉換
18/52
*其公式:
19/52
圖8.車道線狀態模型
20/52
*其車道線狀態模型(c)和(d)有以下三式:
*用來當作判斷灰階車道線的狀態
21/52
圖9.車道線狀態相對位置圖
22/52
State
State 1
State 2
State 3
State 4
State5
表7. 狀態模型定義條件
23/52
圖10.車道線狀態機
24/52
*逆透視上視圖(IPM),可以作為影像的前置處理
圖11. 逆透視上視圖
25/52
*利用上視圖的特性進行邊緣偵測、特徵抽樣、 特徵區
間灰階分布等處理,最後把車道線標線
圖12. 邊緣偵測(a)、特徵抽樣(b)、車道線特徵點(c) 、特徵區間灰階分布(d)
26/52
*
27/52
*在設定兩個門檻值,大於30為正值邊緣,
小於-30為負值邊緣
圖13. 正值邊緣(左)與負值邊緣(右)
28/52
*將正值邊緣與負值邊緣,這兩種之間距小於5 pixel,
將它定義成白色
圖14. 車道線區域 29/52
*過濾後在進行細化處理
圖15. 過濾圖(左)與細線化圖(右)
30/52
*
31/52
*
圖16. 車道偏移架構圖
32/52
連續
影像
模式
判斷
初始偵測
追蹤偵測
開始
33/52
灰階輸入
Sobel邊緣
偵測
取樣列邊
緣匹配
執行狀態
偵測
特徵點計
算
特徵點投
票
票箱峰值
偵測
霍夫轉換
標線
車道遺失
該區域繼
續初始化
投票
完畢
參數
方程
儲存
投票數
不足
34/52
灰階輸入
選擇設定
ROI
參數
方程
修正
初始參數
設定ROI
追蹤參數
設定ROI
ROI邊緣偵
測
取樣邊緣
匹配
執行狀態
偵測
計算特徵
點
計算特徵
點與前參
數距離
獲得修正
點
前參數
標線
暫存器最小
平方法計算
標線
35/52
*以車道特徵點進行霍夫直線偵測
*利用極座標轉換取代線性方程式
*利用方程式對參數平面做投票
*配合投票箱最大值並逆轉換求得所代表直線
36/52
*初始車道偵測所設定ROI
*追蹤所設定的ROI
以最小平方法計算出線性方程式
37/52
*考慮直線與彎道使用曲線擬合(Curve Fitting)
是最小平方法(Least Square method)
或稱多項式線性回歸,解決在直線或彎道的標線問題。
38/52
*
39/52
*誤差平方和為
40/52
*強調誤差平方值總和要最小
41/52
*利用矩陣求得多項式的關係係數
42/52
*
圖17. 最小平方示意圖
43/52
*定義警示區域,作為判斷偏移之依據
圖18. 車道偏移警示模型線定義
44/52
*是專門為行動式影像處理應用開發出來的DSP系列應
用產品
圖19. Empower Davinci 6446 Dv-evm
45/52
*使用WinCE 作業系統
圖20. WinCE 作業系統 46/52
*使用Sobel之縱向方式做邊緣偵測,之後以平均值作為
門檻過濾雜訊
圖21. 邊緣偵測
47/52
*以Y軸有限間隔距離抽樣特徵點
圖22. 邊緣抽樣
48/52
*運用有限跑長法,計算特徵點之間距離,如果間距符
合車道線寬度,才進行間隔內成分分析
圖23. 車道線成分特徵
49/52
*使得到的面積段落進行中點運算
圖24. 中點特徵
50/52
*以得到的中點特徵進行霍夫轉換,得出線段
圖25. 實驗結果
51/52
Thanks
52/52

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