江岳桉　張雪芳

摘 要：在轉(zhuǎn)彎和路口路段，因大車或建筑導(dǎo)致視野受阻而造成的交通事故不計其數(shù)，且問題存在已久。本項目主要通過在交通事故多發(fā)路段架設(shè)高空攝像頭，并用無線信號發(fā)送視頻信息，當(dāng)汽車靠近事故多發(fā)路段時，車內(nèi)接收裝置便可接收來自發(fā)射器的信號，并通過機器視覺對車輛行駛軌跡進(jìn)行智能分析，若其它車輛與所駕駛車輛存在接觸可能，設(shè)備便會向司機發(fā)出語音提示，并提供實時全局俯視影像。這樣以來，既解決了行車時視線被遮擋的問題，又可以使司機對路段路況有一個全局的把控，可以有效避免交通事故的發(fā)生，在全局上最大限度地減少各種交通事件對道路運行產(chǎn)生的不良影響，減少后繼交通事故的發(fā)生，避免事態(tài)的擴大，保障車輛在道路上安全、暢通無阻的行駛。

關(guān)鍵詞：ITS;智能交通;交通事故;視線受阻;機器視覺;無線傳輸;俯視影像

1 項目背景

隨著私家汽車的普及，道路交通事故率逐年遞增，而交通事故多發(fā)區(qū)域又以路口和轉(zhuǎn)彎處為最。當(dāng)司機駕車靠近路口時，常存在因旁邊有高大車輛或建筑阻擋視線，而影響對前方路況的預(yù)判，以至導(dǎo)致誤闖紅燈，拐彎卷到行人，被橫向車輛撞擊，甚至其他十分嚴(yán)重的事故。交管部門規(guī)定若因前車遮擋視線而誤闖紅燈，可以申請撤銷罰分，也佐證了道路交通領(lǐng)域在此方面存在欠缺。

2 目的和意義

目的：解決事故多發(fā)路段因大車或建筑遮擋導(dǎo)致視野受阻而造成的交通事故問題

意義：通過本產(chǎn)品的應(yīng)用，司機靠近事故多發(fā)路段時，便可以獲得路段的實時全局俯視圖及聲音提示，既解決了行車時視線被遮擋的問題，又可以使司機對路段路況有一個全局的把控，可以有效避免上述交通事故的發(fā)生，保證道路暢通。

3 可應(yīng)用案例

如上圖所示路口，一個典型的“鬼探頭”事故：

自行車剛到路口時，左右方向信號燈是綠燈;

自行車走到路口中間時，信號燈發(fā)生變化，上下方向變?yōu)榫G燈;

卡車司機見自行車行至一半，于是未發(fā)動汽車，等待自行車行過;

紅色轎車自圖片下側(cè)駛來，由于大卡車遮擋視線，不能提前發(fā)現(xiàn)自行車;

紅色轎車與自行車間發(fā)生碰撞。

若在該路口架設(shè)本項目外設(shè)裝置，車內(nèi)司機便可通過車載裝置所供俯視影像發(fā)現(xiàn)自行車，從而避免事故的發(fā)生。

4 項目方案

4.1 綜述

設(shè)計的基于機器視覺和無線傳輸技術(shù)的路況全局俯視反饋系統(tǒng)，有路段外設(shè)裝置和車載接收裝置兩大部分。由視頻采集、無線傳輸、數(shù)據(jù)處理、圖像顯示和語音播報等幾大模塊組成。

4.2 外設(shè)裝置

路段外設(shè)裝置主體分為圖像采集器、無線傳輸結(jié)構(gòu)、能源裝置、機械固定結(jié)構(gòu)幾部分。圖像采集器選用高清攝像頭，可對事故多發(fā)路段全局路況進(jìn)行采集;無線傳輸裝置選擇定頻電磁波輻射器，將視頻采集器采集的信號通過發(fā)射裝置定頻輻射，以供車載接收器的信號接收;能源裝置采用蓄電池和太陽能板相結(jié)合，陽光充足時太陽能板供電的同時給蓄電池供電，陽光不充足時蓄電池供電;機械固定結(jié)構(gòu)對各模塊裝置進(jìn)行結(jié)合固定。

4.3 車載裝置

車載裝置主體分為顯示器、無線接收裝置、數(shù)據(jù)處理模塊、聲音模塊和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器。顯示器選用便攜式液晶顯示屏，兼顧體積和清晰度;無線接收裝置采用定頻信號接收器，將接收裝置與外設(shè)裝置的發(fā)射器調(diào)至相同頻段，可實現(xiàn)靠近事故多發(fā)路段時的信號自動搜索接收;聲音播報模塊可在靠近事故多發(fā)路段時對司機進(jìn)行聲音提示，可解決司機駕車期間無法顧及圖像顯示器的問題;數(shù)據(jù)裝換器旨在將顯示器、無線接收裝置、聲音裝置幾部分進(jìn)行有機結(jié)合。

數(shù)據(jù)處理模塊依托于機器視覺系統(tǒng)的車輛檢測技術(shù)，集合了模式識別、運動目標(biāo)檢測、視頻圖像收集技術(shù)的綜合性視覺檢測技術(shù)。應(yīng)用攝像機的標(biāo)定法，可以算出其內(nèi)部的參數(shù)，由于參數(shù)不會受到外界環(huán)境的制約，可以展開攝像機的離線標(biāo)定。既節(jié)約了實時測距程序的時間，又能夠借助反復(fù)標(biāo)定，獲得更加精確的參數(shù)，從而有效解決了攝像機標(biāo)定中的誤差。此外，借助機器視覺系統(tǒng)中的車輛檢測及其與前方車輛的測距算法，可以完成對車輛輔助系統(tǒng)軟件的編程，生成警報系統(tǒng)，為司機安全駕駛提供重要的技術(shù)保障。

機器視覺算法、無線傳輸技術(shù)、全局俯視影像、聲音系統(tǒng)等幾大部分的有機結(jié)合和面向智能交通領(lǐng)域改造是本設(shè)計要解決的根本性問題。

5 核心算法

5.1 幀間作差法

將攝像頭捕獲的視頻圖像除去顏色信息（灰度化處理），再將相鄰兩幀圖像對應(yīng)位置像素的亮度信息做差，因為相鄰兩幀圖像中，靜態(tài)物體圖像并沒有發(fā)生變化，所以所得幀差圖中大部分區(qū)域亮度為0，不為0的區(qū)域即是運動物體所在區(qū)域。將相鄰兩個幀差圖做比較，像素平移的距離，換算成實地距離，再除以鄰幀時間間隔，即為運動物體的瞬時速度，像素平移方向為運動方向。將所得兩個相鄰瞬時速度差除以鄰幀時間間隔，即求得運動物體的瞬時加速度。當(dāng)有了物體的瞬時速度、加速度，即可預(yù)測運動物體短時間內(nèi)運動軌跡，若某一運動物體的運動預(yù)測軌跡，與所駕車輛的軌跡在同一時間發(fā)生交匯，則認(rèn)為存在碰撞風(fēng)險，觸發(fā)語音報警器響司機報警。

5.2 基于 Bag-of-Features 特征的車輛檢測算法[1]

通過車輛的邊緣化特點與BOF的模型有機的整合，可以對前方正地運行的車輛展開實時性的檢測，具體包括兩方面內(nèi)容，即生成車輛的假定存在區(qū)、假設(shè)區(qū)的驗證。第一，要對相關(guān)的圖像做預(yù)處理，然后，應(yīng)用邊緣檢測技術(shù)進(jìn)行再次處理，可以得到車輛的假定存在區(qū)。再借助BOF最近鄰域的計算方法，對假定的存在區(qū)加以驗證，進(jìn)而將虛警目標(biāo)排除，極大地提升了車輛檢測的效率與精確度。

5.3 基于機器視覺系統(tǒng)的前方車輛的測距算法[2]

運用單目視覺系統(tǒng)

單目視覺系統(tǒng)指的是借助一個攝像機來測算距離，這是現(xiàn)階段我國對前方運行車輛進(jìn)行測距的重點研究方向。因為不一樣的坐標(biāo)系，彼此存在相應(yīng)的關(guān)系，因此，人們可以分析二維、三維圖像的空間關(guān)系，進(jìn)而計算測量的實際距離。

投影模型的算法

攝像機的成像與測距過程，可視為彼此逆向的過程。成像一般將實際生活中的三維圖象投射于二維平面圖象的過程。而測距則是將二維平面圖轉(zhuǎn)化為三維圖像，進(jìn)而可以得到前方運行車輛的具體方位，同時，可算出需要測量的實際距離。本文主要應(yīng)用了不同維度的坐標(biāo)系之間的立體關(guān)系，通過投影整合攝像機標(biāo)定的測量方式實現(xiàn)對前方車輛的測距。這種方法主要應(yīng)用了攝像機的投影模型，進(jìn)而推導(dǎo)出適合的測距公式。只是公式里含有一些攝像機內(nèi)部的參數(shù)，必須通過攝像機的標(biāo)定法獲得然后，再將其帶入推導(dǎo)的公式里，計算實際的距離。

6 總結(jié)

以“鬼探頭”為典型案例的視野受阻類交通事故問題存在已久且亟待解決，本文提出的解決方案，通過外置設(shè)備采集路況俯視影像并傳輸?shù)杰囕d設(shè)備上，轉(zhuǎn)換了視角，可有效消除視野盲區(qū)，再結(jié)合機器視覺對采集到的圖像進(jìn)行分析，為司機提供危險預(yù)警，有望較大程度緩解此種視野盲區(qū)類交通事故問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]梁炳春，孫韶媛，彭寶，趙海濤.基于Bag-of-Features算法的車輛檢測研究[J].微型機與應(yīng)用，2016，35（01）：95-98.

[2]佟卓遠(yuǎn). 基于機器視覺的前方車輛檢測與測距系統(tǒng)設(shè)計[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2015.