21、智能驾驶辅助系统的研究与应用

智能驾驶辅助系统的研究与应用

1. 引言

随着智能车辆的不断发展，安全驾驶辅助系统变得越来越重要。在安全驾驶辅助系统中，交通标志识别是一项关键技术，已得到广泛应用。交通标志识别的准确性和处理时间短至关重要。然而，在实际驾驶情况下，交通标志的各种情况，如旋转、视角、比例和光照等，复杂且棘手。在短时间内实现强大的交通标志识别是一项具有挑战性的任务。交通标志检测包括交通标志识别和分类。为了实现快速而强大的交通标志检测，设计一个处理高效且具有高度区分性的元素至关重要。同时，为了实现快速而强大的交通标志分类，建立一个能够减少特征数量并保持分类精度的分类程序也很重要。

目前关于交通标志检测和识别的研究可分为三种不同类型：
1. 研究预处理策略以发现和识别交通标志。
2. 采用预处理策略与分类相结合的方法，以实现快速而强大的交通标志识别。
3. 使用特定的结构特征与分类器相结合，以实现强大且计算高效的识别。

本研究的目标是设计一个更好的驾驶系统，提高驾驶的智能性和效率，以提供更好的结果。这个新系统将使用增强现实（AR）和嵌入式系统等先进技术，使驾驶员能够更好地理解检测结果，并通过提供相关警报，使他们更容易采取行动。

2. 背景

道路标志识别（RSR）是应用计算机视觉研究的一个领域，主要关注从移动车辆获取的交通场景图像中自动检测和分类交通标志。RSR研究的成果可以作为驾驶员的支持网络。当了解周边情况时，计算机支持可以帮助驾驶员进行碰撞前预测和避免。驾驶主要依赖于视觉数据和图像处理。道路标志和交通信号构成了一种驾驶员能够解读的视觉语言。道路标志提供了许多有效驾驶所需的重要信息，它们描述了当前的交通状况，规定了行驶方向，禁止或