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1、基于机器视觉的智能车辆避撞预警算法研究彭军收稿日期：2011-03-16资助项目：“十一五”国家科技支撑项目（2006BAG01A01，2007BAK35B06）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（2009JBM055）；北京交通大学人才基金（2010RC001）作者简介：彭军(1979-)，男，湖北监利人，大学本科，中级工程师，主要研究方向：交通管理、道路设计，wangjiangfeng@bjtu.edu.cn王江锋2王娜3（1中国新兴建设开发总公司，北京100039;2北京交通大学交通运输学院北京,1000443北京大学中国产业发展研究中心北京,100871）
2、摘要：由于受到信息采集源性能影响，造成了智能车辆避撞预警系统（CollisionWarningSystem,CWS）前后车相对距离测量精度低的问题，针对此问题提出了一种基于机器视觉的预警算法（CollisionWarningAlgorithm,CWA），利用机器视觉获得了较高精度的测距信息，有效提高了预警算法的有效性。在分析驾驶员驾驶行为基础上，确定CWA的报警准则。基于机器视觉技术建立了一种多输入、多输出的CWA模型，给出了模型预警原理、决策阈值确定方法、逻辑结构图，以及基于机器视觉的车辆信息获取方法。设计了一个单车道双车辆跟驰实车实验，采集模型测试所需的数据，并
3、利用实测数据对模型进行了验证。实验结果显示，测距平均测距误差不超过3.6米，预警模型能够准确给出预警信息，对提高车辆行驶主动安全性具有重要意义。关键词：交通工程碰撞预警算法机器视觉中图分类号：U461.91StudyonIntelligentVehicleCollisionWarningAlgorithmBasedonMachinevisionPENGJun1,WANGJiangfeng2,WANGNa3(1.ChinaXinXingConstruction&DevelopmentGeneralCo.,Beijing100039,China;2.SchoolofTr
4、afficandTranspotation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;3.ChinaIndustryDevelopmentResearchCentre,PekingUniversity,Beijing100871,China)Abstract：Measurementaccuracyofrelativedistancebetweenleadingvehicleandfollowingvehicleislowlimitedtotheperformanceofinformationcollectionsou
5、rce,forthisproblemcollisionwarningalgorithmbasedonmachinevisionisproposed.Theefficiencyofthealgorithmisimprovedusinghigh-precisionlocationinformationcollectedbymachinevision.Byanalyzingdriver'sdrivingbehavior,algorithm'swarningnormisdetermined.TheCWAmodelofmulti-inputandmulti-outputise
6、stablishedbasedonmachinevisionmethod,warningprinciple,decisionthresholddeterminationmethod,logicstructurediagramandvehicleinformationacquisitionmethodarepresented.Asingle-lane-double-vehicleexperimentisdesignedforcollectingtestingdata,thenmodelisverifiedusingthetestingdata.Theresultsho
7、wsthattheaveragedistanceerrorislessthan3.6meters,andwarningmodelcanaccuratelygivewarninginformationwhichimprovesvehicleactivesafety.Keywords:TrafficengineeringCollisionWarningAlgorithmMachineVision0前言近几年来，随着车辆拥有量的增加和道路交通状况的日益复杂，交通事故频繁发生，给人们的生命财产造成了巨大威胁。在美国，每年由车辆碰撞等引起的交通事故造成死亡人数超过4万人次
