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基于NXPS32V234ADAS高级辅助驾驶方案(文末有彩蛋)

菜鸟
2020-04-08 14:38:37     打赏

基于NXP S32V234 ADAS高级辅助驾驶方案(文末有彩蛋)

 

 

此方案是基于NXP S32V234的疲劳监测、前方碰撞、车道偏离、全景监控Eagle Eye ADAS方案。 采用恩智浦的 S32V234 作为方案主芯片,S32V234是恩智浦第二代视觉处理器系列,旨在支持图像处理的计算密集型应用,并提供了一个ISP(可以支持 1080P )、强大的3D GPU、双APEX-2(速率达 80GMACS)视觉加速器和安全性。S32V234 适用于ADASNCAP前视摄像头、异物检测和识别、环视、机器学习和传感器融合应用S32V234专为汽车级可靠性、功能安全和安全措施而设计,以支持汽车和工业自动化。我是魏老师3250395686 欢迎和我一起谈论

 

一、疲劳监测算法基本思路

 

1步:识别;Camera 输入的图像转换成灰度图像,通过进行人脸侦测,画出人脸 ROI ,在人脸 ROI 中侦测人的眼睛,画出人眼的 ROI ,计算眼睛 ROI 直方图,计算直方图平均值。

 

2步:判断;根据人闭眼的程度,提前预设一个阈值,系统检测到人眼直方图的平均值,一旦超出阈值就会报警。

 

3步:报警;通过外接的蜂鸣器,发出声音进行警告驾驶员。根据具体产品定义需要,甚至可以将该系统连接至车辆的中控系统,执行刹车、降速的操作。

 

 

 

1.1  疲劳监测算法流程图

 

二、前方碰撞算法基本思路

 

1步:识别;Camera 输入的图像选择对应的 ROI ,进行高斯滤波,并进行图像灰度处理,然后对图像进行二值化,通过图像的膨胀、侵蚀动作,检测到车辆的坐标,并通过光流算法计算跟前车的相对速度,得出相对距离。

 

2步:判断;当跟前车的距离低于预设的阈值时,系统会发出报警。

 

3步:报警;报警可通过外接的蜂鸣器,发出声音进行警告驾驶员。根据具体产品定义需要,甚至可以将该系统连接至车辆的中控系统,执行刹车、降速的操作。

 

 

2.1 前方碰撞算法流程图

 

三、车道偏离(LDW)的算法基本思路

 

1步:识别;Camera 输入的图像转换成灰度图像,通过对灰度图像进行二值化,转成鸟瞰视图,下一步进行 Sobel 滤波以及中值滤波,然后进行 Hough 算法,计算出车道线在图像中的坐标值。

 

2步:判断;根据车道线的坐标,计算中心值,跟车辆的中心坐标进行比对,当车辆中心的坐标值位于车道线中心右侧时,代表车辆往右侧偏移,当偏离的距离超过一定的阈值时,发出报警;反之向左侧偏移,处理方式跟右侧一致。

 

3步:报警;报警可通过外接的蜂鸣器,发出声音进行警告驾驶员。根据具体产品定义需要,甚至可以将该系统连接至车辆的中控系统,执行刹车、降速的操作。

 

 

3.1车道偏离(LDW)算法流程图

 

四、全景监控的算法基本思路

 

1步:鱼眼校正;选择黑白相间的棋盘图放于 Camera 的拍摄区,对拍摄到的棋盘图进行灰度处理,找到相应的角点,并进行校准,最后得出逆矩阵,并测试校正后的图像效果。

 

2步:图像拼接;对校正后的 4 幅图像,根据需要进行 resize ,提取图像的相关特征,根据抓取的特征点进行特征匹配,然后进行波浪校正和缩放校正,获得图像的校正参数,接着进行图像的****变换,获得鸟瞰图,最后进行曝光补偿,图像融合相关处理。

 

3步:图像显示;经过拼接的图像通过 HDMI 传输到显示屏。

 

 

4.1 全景监控算法流程图

 




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