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系統識別號 U0002-1307201214504200
中文論文名稱 基於影像辨識技術之車輛縱向防撞警示系統
英文論文名稱 Vision-Based Forward Collision Warning System for Vehicle
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 陳俊廷
研究生英文姓名 Chun-Ting Chen
學號 699410766
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2012-07-02
論文頁數 61頁
口試委員 指導教授-蔡憶佳
委員-蔡憶佳
委員-林慶昌
委員-陳伯榮
中文關鍵字 縱向防撞警示系統  OpenCV 
英文關鍵字 Forward collision warning system  OpenCV 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 隨著車用資訊、電子科技的進步,現今車輛安全科技發展越來越進步,車輛上也結合了越來越多的資訊、電子科技,並可藉由提供道路資訊,來輔助駕駛者駕駛車輛,提升駕駛者及用路人安全,達到降低交通事故的發生。除了讓駕駛者在行駛車輛上更加安全之外,在駕駛車輛上也更加得安心,所以行車的安全性是駕駛者非常重視、且期待的。
在車水馬龍的道路上或是高速公路上,最常發生的交通事故即是車輛追撞,尤其在長途的駕駛中,駕駛者精神上消耗的很快,精神不濟會使得駕駛者的反應時間延遲變慢;若能在發生交通事故前有預警、適時的警告駕駛者,使駕駛者可以提早反應,進而避免追撞,即可減少交通事故的發生率並降低駕駛者生命財產損害程度。因此本研究利用影像處理技術偵測前方車輛 ,若前方車輛離本車輛太過於接近,進入到先前已設定之警示區域,此時會適時對駕駛者發出警示,進而發展的一套車輛縱向防撞警示系統。
本研究利用visual studio2010程式開發軟體及Intel OpenCV函式庫,來實作,使得車輛行進間,保持所預設之安全間距。期望目標可以應用在實際道路上,使駕駛者在駕駛車輛上更加安全,並且降低交通事故的發生率。
英文摘要 With the advance of vehicle-based electronic technology, the collision warning system improves a lot. Nowadays, more and more information technology, and electronic technology incorporate vehicle to enhance the driving security. These improvements not only enhance the driving security but also bring drivers relief while driving. Thus, the driving security is emphasized and anticipated.
The rear-end collisions is the most common vehicle accidents on the busy highway, especially for the energy-consumed long distance driving. Without sufficient driving energy, the drivers may thus lack time to respond to the sudden situation. If we can properly warn the drivers before the accident occurs, the rear-end collisions or other kinds of vehicle accidents may be avoided; in other words, the security of the drivers is enhanced and ensured. This paper aims to reduce car accidents by providing vehicle forward collision warning system in order to detect the front vehicle. If the front vehicle gets too close thus enter the preset alert zone, the image of the front vehicle will be identified and the drivers will be immediately warned.
In this paper, visual studio 2010 program development software and Intel OpenCV library are used in the forward collision warning system to keep the vehicles on its anticipated driving distance. My goal is to use vehicle forward collision warning system to increase the driving security and reduce car accident.
論文目次 目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 相關文獻 3
1.2.1 現今影像技術用於車輛偵測方法 3
1.2.2 現今車載通訊技術 4
1.2.3 現今車輛主被動安全科技技術 5
1.3 本論文需要用到相關研究知識與技術 5
1.4 論文架構 6
1.5 研究流程 6
1.6 研究流程圖 7
第二章 相關研究之探討 8
2.1 數位影像原理 8
2.2 介紹兩張影像間差異方法並分析各優缺點 9
2.3 偵測物體移動方法 13
2.3.1 光流法 (Optical Flow) 13
2.3.2 區塊比對法 (Block-Matching) 15
2.4 關聯性區塊比對法(Correlation Based Block Matching Method) 16
2.5 偵測設備比較 17
2.6 OpenCV介紹 22
第三章 影像處理流程 25
3.1 影像處理 25
3.1.1 影像前置處理 25
3.1.2 色彩空間轉換-灰階 25
3.1.3 色彩空間轉換-二值化 27
3.2 設置警示區域 28
3.3 感興趣區域ROI(Region of Interest) 28
3.4 影像處理流程 29
第四章 實驗結果 34
4.1 實驗環境 34
4.2 實驗所使用平台規格 36
4.3 實車測試影像 36
4.4 感興趣區域偵測物體入侵 39
4.5 警示區域判斷物體入侵參數門檻值設定 40
4.6 偵測物體入侵 44
4.7 模擬總結果 46
4.8 分析實驗結果 48
第五章 結論與未來研究方向 50
5.1 結論 50
5.2 未來研究方向 51
參考文獻 52
附錄-英文論文 54

圖目錄
圖1 交通事故發生原因比例圖 2
圖2 研究流程圖 7
圖3 背景偵測 10
圖4 背景相減結果 10
圖5 時序相減法示意圖 11
圖6 光流運算分析 13
圖7 區塊比對示意圖 15
圖8 關聯性區塊比對:左框為It-1 ,右框為It 17
圖9 影像二值化分析 27
圖10 影像處理流程圖 29
圖11 單一攝影機距離量測(源自於[7]) 30
圖12 攝影機車內架設位置圖 30
圖13 畫分出影像圖片距離 31
圖14 決定辨識的區域,設為警示區 31
圖15 物體入侵至警示區域影像原圖 32
圖16 擷取感興趣區域ROI(Region of Interest)判斷物體入侵 32
圖17 判斷目前影片是否為安全模式 33
圖18 不安全模式則發出警報 33
圖19 單一攝影機於車輛架設方式 34
圖20 Webcam架設於車內示意圖 35
圖21 Webcam架設於車內示意圖 35
圖22 晴天市區道路偵測 37
圖23 陰天市區道路偵測 37
圖24 雨天市區道路偵測 38
圖25 夜間市區道路偵測 38
圖26 晴天市區道路偵測物體入侵 39
圖27 警示區域擷取 39
圖28 晴天道路偵測正確 41
圖29 晴天道路偵測錯誤 41
圖30 陰天道路偵測正確 41
圖31 陰天道路偵測錯誤 41
圖32 雨天道路偵測正確 42
圖33 雨天道路偵測錯誤 42
圖34 夜間道路偵測正確 43
圖35 夜間道路偵測正確 43
圖36 晴天偵測物體入侵 44
圖37 晴天偵測物體入侵感興趣區域 44
圖38 陰天偵測物體入侵 44
圖39 陰天偵測物體入侵感興趣區域 44
圖40 雨天偵測物體入侵 45
圖41 雨天偵測物體入侵感興趣區域 45
圖42 夜間偵測物體入侵 45
圖43 夜間偵測物體入侵感興趣區域 45
圖44 各天候平均準確率統計圖 48

表目錄
表1 96年十大死因意外事故/交通事故比例(資料來源行政院衛生署) 1
表2 Moving object salience algorithm 14
表3 各感測器偵測/價格/用途比較 18
表4 各感測器比較 19
表5 雷達及攝影機偵測優缺點比較 20
表6 使用雙鏡頭及單鏡頭偵測比較 21
表7 OpenCV支援的使用環境 22
表8 使用OpenCV的優點 23
表9 OpenCV結構 23
表10 OpenCV函式庫所含功能 24
表11 將彩色影像轉換成灰階影像 26
表12 利用設定像素值來判斷物體入侵 27
表13 設置警示區域大小 28
表14 感興趣區域ROI 29
表15 實驗使用平台規格 36
表16 正確張數與錯誤張數 46
表17 各天氣條件有無車輛入侵正確張數與錯誤張數 47
表18 各種天氣條件偵測物體入侵準確率 48
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[21]OpenCV中文網站,
[http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5]

[22]Open Source Computer Vision Library Community,
[http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/]
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