文献类型：期刊文章

作　　者：申海洋[1] 霍魁[2] 王德喜[3]

SHEN Haiyang;HUO Kui;WANG Dexi(School of Electronic Engineering,Chaohu University,Hefei 238024,China;School of Physics and Electronic Engineering,Shanxi University,Taiyuan 030006,China;Keda Intelligent Technology Co.,Ltd.,Hefei 230088,China)

机构地区：[1]巢湖学院电子工程学院,安徽合肥238024 [2]山西大学物理电子工程学院,山西太原030006 [3]科大智能科技股份有限公司,安徽合肥230088

出　　处：《山西大学学报（自然科学版）》

基　　金：安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2020A0673)。

年　　份：2023

卷　　号：46

期　　号：3

起止页码：617-627

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：车辆行驶中,常因跟车过近引发碰撞事故,针对这一问题,研究提出一种基于机器视觉和深度学习的车辆碰撞预警算法。首先,利用图像处理方法对车道线进行检测,根据不同车速设置不同范围的安全区域。再利用深度学习卷积神经网络对视野中车辆目标进行检测,当目标侵入安全区域时发出碰撞预警提示。实验结果表明,文章算法能有效地对潜在碰撞威胁进行预警,对碰撞威胁检测的查准率和查全率有着较好的表现。将其应用在车辆驾驶中可有效地提高行车安全,具有实际应用价值。

关 键 词：碰撞预警  机器视觉 霍夫变换 深度学习  

分 类 号：TP391.41]