论文摘要
在大雾天气条件下,道路能见度较低,驾驶员无法准确判断周围车辆的距离,存在巨大的道路安全隐患。针对大雾天气条件下因无法准确判断周围车辆距离存在的安全隐患,本文提出了一种结合多种算法的行车安全预警系统。首先,利用暗通道先验算法对行驶中汽车摄像头的可见光图像进行去雾处理;然后通过深度学习方法,识别出去雾后图像中的其他车辆;最后估算图像中已检测到车辆的实时距离,在车距过近的情况下发出预警,起到安全预警的作用。该系统无需添加车载摄像头之外的硬件设备,接入成本较低。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 范稷源
关键词: 车辆安全预警,暗通道先验,车辆识别,大雾,深度学习网络
来源: 中国新通信 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 中国人民大学附属中学
分类号: TP391.41;U492.8
页码: 155-156
总页数: 2
文件大小: 1451K
下载量: 83
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