导读:本文包含了汽车安全辅助驾驶系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:安全辅助驾驶,深度学习,图像识别
汽车安全辅助驾驶系统论文文献综述
赵晓函,张汉超[1]（2018）在《汽车安全辅助驾驶系统设计》一文中研究指出汽车安全辅助驾驶系统是辅助驾驶员行车的一种智能设备,通过摄像头将车前方的图像录入系统,涉及到的重要信息(如前方有行人、汽车),系统将进行标记并语音提醒,以保证行车安全。本设计使用识别精度较高的基于深度学习的图像识别方法,将数据同时放到云服务器和车载终端上,在服务器上训练模型,更新参数。使用时将训练后的模型更新到车载终端,提高了识别的精度。(本文来源于《电子技术》期刊2018年07期）
杨希[2]（2018）在《基于机器视觉的汽车安全辅助驾驶系统研究》一文中研究指出随着我国汽车保有量的持续增长,现代道路交通环境的复杂化,交通安全问题日益突出。为了提高机动车行驶安全性,有效地避免交通事故的发生,基于机器视觉的汽车安全辅助驾驶系统成为当前智能车的一个研究热点。本文围绕辅助驾驶系统中车道线检测与偏离预警和交通标志识别两大功能展开关键技术问题研究。针对车道线检测的问题,本文提出基于小波变换改进Canny边缘检测算法,将连续小波变换引入传统Canny算子使得在边缘提取和图像处理过程中能更好控制噪声信号,从而大幅度提高了车道线检测的准确率。针对车道偏离预警功能,本研究根据设计需求选择基于车辆位置的方法和基于经验阈值的预警决策算法并建立车道偏离预警决策模型。针对交通标志识别功能,本研究采用深度学习方法,使用GTSRB数据集作为训练样本。首先通过更改传统SSD网络模型的基础网络VGG16为ResNet-50增强特征提取能力,在改进网络中添加了反卷积模块,引入了空间上下文信息,从而大幅度提高了检测准确率。改进SSD网络将考虑特征金字塔中各层之间的关系,使得只有特征金字塔中的图层才允许增加特征图的数量,有效地增加了特征图的数量使网络可以检测更多的小尺寸物体。针对车道线检测图像预处理和边缘检测部分实验,使用MATLAB平台仿真进行直观地反映出本文算法对于图像预处理的提升效果。在NVIDIA TX2嵌入式实验平台上,使用采集的高速公路行车视频,进行了车道线检测的准确性与实时性和车道偏离预警成功率的实验。分析实验结果可得,车道线检测准确率达到92.8%,单帧检测速度23ms,车道偏离预警判定成功率85.72%。基于深度学习的交通标志识别实验在配备有高性能GPU的PC实验平台进行。本研究首先验证了改进SSD网络模型训练的收敛性,针对VGG16和ResNet-50基础模型的SSD网络对交通标志识别进行对比测试实验,实验结果表明ResNet-50模型平均准确率比VGG16模型高0.0219mAP。最后,对改进SSD网络模模型做了性能评估实验,本研究提出的改进SSD模型交通标志识别方法的识别平均精确度为93.74%和平均召回率为91.81%,单帧识别速度在40ms左右。本文针对基于视觉的汽车辅助驾驶系统中车道线检测与偏离预警和交通标志识别的研究,提出了相应的算法,并进行了相关的验证与测试实验,获得了满意的结果,为今后该领域的研究提供了思路,具有一定的理论价值和应用价值。(本文来源于《华东交通大学》期刊2018-06-30）
张云龙[3]（2016）在《汽车安全辅助驾驶系统研究与实现》一文中研究指出随着我国车的使用逐年增加,汽车的安全性能问题备受关注。在智能化科技的不断发展与带动下,驾驶系统运用传感器、处理器、控制器等,特别是正在推广和开发的车道偏离预警和保持、行车安全环境检测、车辆本身安全检测等辅助智能系统,可实现汽车驾驶安全性能大大提升。(本文来源于《时代农机》期刊2016年01期）
张文霞,王鹤鹏[4]（2015）在《图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用》一文中研究指出图像识别技术作为汽车安全领域必要的技术手段,对驾驶辅助系统的推广具有一定的积极作用。当前驾驶辅助系统众多,文章主要综述了图像识别技术在驾驶员疲劳驾驶预警、追尾防撞预警、车道偏移预警、换道预警等领域的应用,着重介绍了图像识别技术在上述领域目前的研究现状,并对其以后的发展趋势作了相应预测,为图像识别技术的推广提供发展思路。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2015年12期）
祁芳,杜瑞峰,宋东虹[5]（2015）在《浅谈汽车安全辅助驾驶系统》一文中研究指出随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要。本文中简要介绍汽车安全定义,及汽车安全辅助系统技术现状与应用。(本文来源于《第十二届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集》期刊2015-09-18）
尹磊[6]（2012）在《汽车安全辅助驾驶系统研究与实现》一文中研究指出本文来源于山东省科技项目：“智能车辆及其主动安全驾驶系统”。车辆辅助驾驶模拟系统是一种在车辆行驶过程中,出现紧急情况之前能够对驾驶员进行警告,以提示驾驶员能够及时的纠正驾驶中的误操作,避免交通事故的发生。车辆跟踪系统是一种能够实现车辆间距保持,主要应用于车辆追尾预警。主要建立了车辆运动学模型。通过力学分析,设计了车辆辅助驾驶模拟系统和基于AGV自主导引车的车辆纵向跟踪系统,介绍了各个环节的功能,并对车辆纵向跟踪系统中加入自抗扰控制算法,取得了良好的控制效果。在本课题中,主要的工作内容如下：首先,研究了汽车行驶的运动学模型,分析了汽车的危险情况,包括车辆侧滑,侧翻,轨道偏离和追尾等。其次,设计了车辆辅助驾驶模拟系统,包括硬件和软件部分,软件部分主要是信息接收模块,预警算法模块,实时报警界面叁部分。本系统根据对车辆运动学获取的汽车安全阈值,当汽车超过安全阈值时,分别针对侧滑,侧翻,轨迹偏离,追尾进行及时的进行声、光报警。通过对车辆辅助驾驶系统的实时性分析,能及时的对驾驶员进行预警,有效的避免意外事故的发生。最后,设计了基于AGV自主导引车的车辆纵向跟踪系统,本系统主要是针对车辆队列中的车辆间距保持和车辆避撞设计。本系统也包括信息处理模块,控制算法模块和状态显示模块。其中,通过车辆纵向跟踪的运动学/动力学模型,将自抗扰控制算法应用于车辆的纵向跟踪控制,并完成了控制器的设计,对参数进行了调试。通过实验分析,AGV自主导引车能够实现稳定,快速的纵向跟踪,这一课题具有非常广泛的意义。(本文来源于《山东大学》期刊2012-05-20）
仝光,叶本刚[7]（2010）在《汽车安全辅助驾驶系统中报警装置的设计》一文中研究指出采用Multisim软件仿真和试验的方法,设计了一种汽车安全辅助驾驶系统中独立的报警装置,实现了在车道偏离时适时有效的报警,并实现在正常转向和制动工况时报警器不报警的功能。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2010年03期）
王贵槐,万剑[8]（2008）在《汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述》一文中研究指出随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要。围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注。在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等。文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向。(本文来源于《交通与计算机》期刊2008年03期）
靳玉[9]（2008）在《基于车间无线网络通讯技术的汽车安全辅助驾驶系统研究》一文中研究指出近年来,我国高速公路运输得到迅速的发展的同时,也面临着更为严重的交通安全与道路畅通问题。与发达国家相比,我国高速公路交通事故更为频繁和严重。汽车安全辅助驾驶技术作为解决上述问题的重要手段受到了国际智能交通系统研究领域的广泛关注。但目前传统的汽车安全辅助驾驶系统所采用的各类传感器存在着在特殊道路交通环境条件下易失效,并导致系统误警率和漏警率高等问题。以此为出发点,结合“863”国家高科技计划资助项目“交通对象协同式安全控制技术”,本文开展了基于车间无线网络传输、GPS与电子地图等相关技术的高速公路汽车安全辅助驾驶系统的研究。这对进一步解决高速公路相关交通事故具有一定的理论意义和实际应用价值。首先,通过相关分析,确立了自组式Ad hoc车间无线网络通讯采用的局域网模式及相关的协议标准;在此基础上,运用平面网络结构技术,对选用的无线网卡开发了车间无线网络实时连接通讯软件。其次,针对选用的GPS定位接收机开发了相应的信息接收软件,并建立了简单的电子地图,实现了GPS位置信息与电子地图的匹配。随后,分析了我国高速公路事故的特点和类型,选取其中有代表性的场景,依靠本文建立的高速公路入口合流处的车辆跟驰模型及借鉴已开发的安全辅助换道模型,对本文开发的基于车间无线网络通讯的汽车安全辅助驾驶系统在校内进行了低速条件下的简单道路试验。试验表明,本文开发的基于车辆间无线网络通讯、GPS定位和电子地图技术的安全辅助驾驶各子系统工作可靠,可为车辆行驶提供进一步的安全保障,能提高车辆在高速公路上行驶的安全性。虽然本文的研究较局限,并有待于进一步系统深入,但仍可为下一步的研究与开发提供一些有价值的理论与技术支持。(本文来源于《吉林大学》期刊2008-05-04）
闫会莲[10]（2008）在《基于CAN的汽车安全辅助驾驶系统控制平台的设计与模拟实现》一文中研究指出随着经济技术的发展,越来越多的设备和技术应用到汽车的安全防御和报警上,以便在更大程度上保证人们的行车安全。将这些设备安装到车上,并采集到更加准确、实时的信息是实现汽车安全辅助驾驶系统最基本的工作。将采集的信息通过一定的技术进行综合处理,并以一定的方式提供给驾驶员,是最终的目的。本课题主要致力于基于CAN平台的数据采集及危险报警的模拟实现。为了更加灵活的连接各种采集设备,设计中提出了嵌入式前端机的概念,这样有利于缩小连接接口的体积,更便于安装。除了对采集节点的控制外,本课题研究的一项关键任务是将同一时刻采集的数据进行绑定。系统采用主站轮询的方式向各个节点获取数据,并将采集的同一时刻的数据进行综合处理,最终实现报警。本文首先介绍了当前比较流行的几种车载网络,根据对比,最终选择用CAN作为该系统平台的基础网络；并介绍了CAN的相关技术及iCAN应用层协议。然后,根据研究提出了系统的开发方案,包括系统硬件结构设计和系统软件的设计。在硬件结构设计上,规划了叁种网络结构并提出了嵌入式前端机的构想,分析了具体硬件需求,选择AnyCAN模块作为嵌入式前端机的核心模块来实现接口功能。在软件设计上,提出了网络管理方案,包括系统软件管理结构设计及通信流程算法设计。接着,是对整体功能的设计与实现,主要是对网络控制平台、报警预警和数据绑定叁方面功能的实现。其中包括原理的说明、算法的设计与具体的实现。本文最后是对系统测试的说明,以及对本系统平台设计的总结并指出了需要改进的方面。(本文来源于《东北大学》期刊2008-05-01）
汽车安全辅助驾驶系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国汽车保有量的持续增长,现代道路交通环境的复杂化,交通安全问题日益突出。为了提高机动车行驶安全性,有效地避免交通事故的发生,基于机器视觉的汽车安全辅助驾驶系统成为当前智能车的一个研究热点。本文围绕辅助驾驶系统中车道线检测与偏离预警和交通标志识别两大功能展开关键技术问题研究。针对车道线检测的问题,本文提出基于小波变换改进Canny边缘检测算法,将连续小波变换引入传统Canny算子使得在边缘提取和图像处理过程中能更好控制噪声信号,从而大幅度提高了车道线检测的准确率。针对车道偏离预警功能,本研究根据设计需求选择基于车辆位置的方法和基于经验阈值的预警决策算法并建立车道偏离预警决策模型。针对交通标志识别功能,本研究采用深度学习方法,使用GTSRB数据集作为训练样本。首先通过更改传统SSD网络模型的基础网络VGG16为ResNet-50增强特征提取能力,在改进网络中添加了反卷积模块,引入了空间上下文信息,从而大幅度提高了检测准确率。改进SSD网络将考虑特征金字塔中各层之间的关系,使得只有特征金字塔中的图层才允许增加特征图的数量,有效地增加了特征图的数量使网络可以检测更多的小尺寸物体。针对车道线检测图像预处理和边缘检测部分实验,使用MATLAB平台仿真进行直观地反映出本文算法对于图像预处理的提升效果。在NVIDIA TX2嵌入式实验平台上,使用采集的高速公路行车视频,进行了车道线检测的准确性与实时性和车道偏离预警成功率的实验。分析实验结果可得,车道线检测准确率达到92.8%,单帧检测速度23ms,车道偏离预警判定成功率85.72%。基于深度学习的交通标志识别实验在配备有高性能GPU的PC实验平台进行。本研究首先验证了改进SSD网络模型训练的收敛性,针对VGG16和ResNet-50基础模型的SSD网络对交通标志识别进行对比测试实验,实验结果表明ResNet-50模型平均准确率比VGG16模型高0.0219mAP。最后,对改进SSD网络模模型做了性能评估实验,本研究提出的改进SSD模型交通标志识别方法的识别平均精确度为93.74%和平均召回率为91.81%,单帧识别速度在40ms左右。本文针对基于视觉的汽车辅助驾驶系统中车道线检测与偏离预警和交通标志识别的研究,提出了相应的算法,并进行了相关的验证与测试实验,获得了满意的结果,为今后该领域的研究提供了思路,具有一定的理论价值和应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
汽车安全辅助驾驶系统论文参考文献
[1].赵晓函,张汉超.汽车安全辅助驾驶系统设计[J].电子技术.2018
[2].杨希.基于机器视觉的汽车安全辅助驾驶系统研究[D].华东交通大学.2018
[3].张云龙.汽车安全辅助驾驶系统研究与实现[J].时代农机.2016
[4].张文霞,王鹤鹏.图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用[J].汽车实用技术.2015
[5].祁芳,杜瑞峰,宋东虹.浅谈汽车安全辅助驾驶系统[C].第十二届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集.2015
[6].尹磊.汽车安全辅助驾驶系统研究与实现[D].山东大学.2012
[7].仝光,叶本刚.汽车安全辅助驾驶系统中报警装置的设计[J].上海电机学院学报.2010
[8].王贵槐,万剑.汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述[J].交通与计算机.2008
[9].靳玉.基于车间无线网络通讯技术的汽车安全辅助驾驶系统研究[D].吉林大学.2008
[10].闫会莲.基于CAN的汽车安全辅助驾驶系统控制平台的设计与模拟实现[D].东北大学.2008