超声车距预警系统设计

设计一种超声车距预警系统,该系统采用单片机控制技术和超声波测距技术,通过显示障碍物与汽车的距离并根据其距离远近实时发出报警。该设计采用三传感器接收系统解决了障碍物的二维定位问题,并对所使用的车距预警系统进行了误差分析。

基于图像识别的物流车辆车距预警架构研究

文章研究了基于图像识别的物流车辆车距预警架构,通过实现车牌检测定位技术和车距检测技术,实现了物流车辆跟踪和城市交通管理等领域的需求。在车牌检测定位方面,文章采用了基于SSD网络的车牌检测定位技术;在车距检测方面,利用相似三角形原理实现了车距检测。分析表明,系统具有很好的实时性、准确性和鲁棒性,可以满足物流车辆跟踪、城市交通管理等领域的需要。

安全车距预警装置设计

文章利用车速传感器和激光测距传感器发射、接收装置时刻计算本车和前方车辆的距离,当车距小于安全车距时,汽车发出警报并缓慢减速,当大于安全车距时,警报解除恢复车速。安全距离可以在国家规定的安全距离外自行设定,用于在不同天气的情况下设定不同的安全车距。

Gabor小波特征的识别技术在智能交通中车距预警的应用研究

随着交通运输的各种需求明显增长,车辆安全问题面临巨大挑战,加强对智能交通系统的研究至关重要。在行车过程中,控制本车与前方车辆的距离是一个重要课题,结合Gabor小波特征的识别技术,通过摄像头取得前方的车辆帧图像进行检测,识别定位前方车辆,利用帧差分法结合Gabor小波特征匹配,实现对前方车辆车距判断及车距预警。

基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一步提取目标特征,增强深层次语义信息表达能力,并将特征金字塔网络(FPN)结构添加下采样通道和CSPnet层,充分融合多尺度图像特征,避免浅层信息丢失。最后,使用Mosaic数据增强方法丰富数据集训练样本,并将改进YOLOv4-tiny算法与单目测距原理相结合,依据车距大小设置3种级别的信息提示进行车距预警实验。结果表明:本文算法在PASCAL VOC数据集上的检测速度为43帧/s,平均精度达到81.25%,较YOLOv4-tiny算法提高了3.59%。可见,改进YOLOv4-tiny算法在满足检测实时性要求的同时,具备良好的目标检测精度,对提升车距预警方法的使用效果具有指导意义。

基于DSRC的车辆防追尾预警算法

为弥补传统防追尾预警算法在兼顾虚警率与及时性方面的不足,提出一种新的基于前方车辆的防追尾预警算法。利用专用短程通信技术(DSRC)实现车车之间的信息交互;通过安全车距预警模型计算临界安全车距,自车车载单元(OBU)利用自适应广播算法将安全情况信息发送给前车OBU;通过运用移动节点轨迹的生成工具(Vanet Mobi Sim)和面向对象的网络仿真器-2(NS2)进行联合仿真分析,以及主动安全系统开发工具Pre Scan与Matlab/Simulink进行联合仿真分析。结果表明:自适应广播算法的可行性和有效性得到验证;预警算法较好地解决了传统预警算法在虚警率和报警及时性方面的矛盾,这对发展与完善汽车防追尾预警系统具有重要意义。