科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对目前基于视觉的车辆防碰撞预警技术存在检测速度慢、安全区域预测误差大的问题,提出一种基于改进YOLOv4模型的高速公路防碰撞预警算法.首先,使用安装在车顶部的摄像头获取图像,经过防抖处理之后作为神经网络的输入数据,计算周围车辆的位置信息.其次,使用以单目视觉算法为核心的车载摄像头标定技术,根据本车行驶速度,构建危险区域预警模型.最后,根据预警策略和车辆位置关系,对可能发生的追尾碰撞事故进行预测并及时提醒驾驶员.实验结果表明,使用经过防抖处理的图像进行预警检测,车辆识别准确率提高了4.1%,车辆预警准确率提高了7.51%,预警误报率降低了10.53%,在移动平台的检测速率达到29帧/秒.
- 出版日期2022
- 单位西南民族大学
