下载文档原格式
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
电子商务70本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程，以32位单片机STM32F103RCT6为核心控制器,通过单片机获得摄像头采集的路面信息和车速信息,采用数字PID控制策略和PWM控制技术,实时控制舵机转向和驱动电机根据路况进行调速,使智能小车沿标定的轨迹线快速平稳行驶。
随着社会经济和科学技术的进步，机电工程得到大力发展，电子控制技术(传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术)的应用也日渐成熟，汽车得到了不断的发展和改进，而且推动了汽车的智能化驾驶技术的发展。
现如今智能驾驶已经是全球很多大公司研究的方向，但面对复杂的驾驶环境，实现成熟的智能驾驶技术还有一段路要走。
目前实现智能循迹方式有多种(如：电磁循迹、摄像头循迹、红外探测循迹等)，不同方式有不同的特点，但摄像头循迹方式是最符合现实条件的。
本文便是针对CMOS摄像头循迹做出的设计总结。
1 系统工作原理基于STM32F103RCT6单片机的CMOS摄像头智能循迹系统由CMOS摄像头、直流电机、舵机、光电式车速传感器组成。
通过面阵CMOS摄像头来实现对路径识别，将COMS摄像头采集过来的图像信息送入STM32微处理器进行图像二值化、图像滤波然后找到道路的中线，从而根据路面信息来控制智能小车的行驶方向以及调整小车的速度变化。
小车的速度控制采用的是PID算法，通过安装的光电式车速传感器对小车的速度进行实时的监视,得到小车实际速度，可实现整个系统的闭环控制，使小车按照路面信息灵活行驶。
2 硬件电路设计智能循迹系统的硬件部分主要由电源模块、直流电机驱动模块、转向舵机驱动模块、测速模块、路径检测模块等组成。
系统框图如下图所示，采用STM32F103RCT6作为中央控制器。
2.1 电源模块CMOS摄像头智能循迹小车的硬件电路由一节7.2V、2000mA的充电电池提供，因为系统硬件的不同模块，对电量的要求不同，所以需要通过稳压和降压将7.2V的电池转成各个模块所满足的工作电压，保证各个都能模块正常、安全、高效的工作。
基于CMOS摄像头的智能车路径跟踪系统设计李国柱【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)018【摘要】A smart vehicle that can automatically recognize and trace its route is designed. It takes MC9S12XS128 as a core controller, and CMOS camera OV6620 as an acquisition device for route information. The route information is extracted by binarization, denoising. edge detection and breakpoint interpolation on the image collected. The system uses the minimum square fitting method to fit a straight line with the tracking information and calculate the value of direction control according to the parameters of the fitted line. The PD algorithm is adopted for the steering control. The velocity of intelligent vehicle is set on the basis of steering angle. The real-time control of angle and speed is implemented on the smart vehicle. Experiments show that the intelligent vehicle system is able to automatically run fast and stably along the black track. And the path recog-nization and tracking is achieved.%设计了一种能自动识别和跟踪路径的智能车系统.用以MC9S12XS128作为核心控制器,利用COMS图像传感器OV6620作为路径信息采集装置,通过对采集图像进行二值化处理、去噪操作、边缘检测和断点修补后提取出路径中心信息.利用最小二乘法对路径中心信息进行直线拟合,根据拟合直线的参数计算舵机控制量.对舵机采用PD控制算法,根据舵机转向角设定小车的速度,并对小车实行转角和速度的实时控制.实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪.【总页数】4页(P12-14,17)【作者】李国柱【作者单位】西安文理学院机电系,陕西西安710065【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP242.6【相关文献】1.基于CMOS摄像头的循迹智能车系统设计 [J], 郝铭轩2.基于CMOS摄像头循迹的四轮智能车控制系统设计 [J], 吴西伟;沈世斌3.基于CMOS摄像头的直立循迹智能车系统设计 [J], 吴苗苗;沈世斌;王亮;李昊洋4.基于CMOS摄像头的循迹智能车系统设计 [J], 郝铭轩;5.基于CMOS摄像头循迹的智能车控制系统设计 [J], 郑亚利;古训因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东第6卷第28期(2010年10月)基于摄像头的智能车路径识别系统的设计黄娴1，张曦煌1，陆冬磊2（1.江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122；2.无锡科技职业学院软服学院，江苏无锡214028)摘要：路径识别是智能车应用中的一项关键技术，直接决定了智能车行驶的质量。
本智能车采用飞思卡尔16位微控制器MC9S12DG128为核心控制单元，利用CCD 摄像头进行黑白道路图像采样以获取道路图像信息，通过二值化算法提取道路黑线，进而对小车的运行方向和速度进行控制。
实际测试表明，能较好地实现智能小车的路径识别功能。
关键词：智能车；CCD 摄像头；图像采样；路径识别中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)28-8083-03Design of Intelligent Vehicle Path Identification System based on CameraHUANG Xian 1,ZHANG Xi-huang 1,LU Dong-lei 2(1.School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China;2.School of Software and Service Outsourcing,Wuxi Professional College of Science and Technology,Wuxi 214028,China)Abstract:Path identification is a key technology in the application of intelligent vehicles.It directly determines the running quality of in -telligent vehicles.In this paper,we have developed an intelligent vehicle with advanced path identification algorithm.The embedded sys -tem is based on Freescale ’s 16-bit MCU,D cameras are used to collect image samples of monochrome road.Then the binary algorithm is introduced to extract road black-lines,through which the direction and speed of the intelligent vehicle is controlled.It is proved by experiments that our embedded system fulfills the path recognition task as an intelligent vehicle.Key words:intelligent vehicles;CCD cameras;image samples;path recognition随着半导体在汽车中的应用越来越普遍，汽车的电子化和智能化已成为行业发展的必然趋势。
基于CCD摄像头的智能车系统设计摘要随着电子技术与智能控制的发展，智能车的已经成为自动控制领域内的一个研究热点。
第一章绪论1.1研究背景1.1.1 智能车的发展历程智能车的发展是从自动导引车（Automatic Guided Vehicle,AGV）起步的。
AGV是指装有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护及各种移栽功能的运输车辆。
1913年，美国福特汽车公司首次将有轨导引的AGV代替输送机用到底盘装配上。
1953年，美国Barrett Electric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车，也被称作“无人驾驶牵引车”。
20世纪60年代和70年代初，AGV仍采用这种导向方式。
在20世纪70年代和80年代初，AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化，因此，新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发。
随着电子和计算机技术的发展，视觉导航和激光导航成为了热门的研究方向。
由此出现了智能车的概念。
从1987年到1994年，在欧洲展开可“普罗米修斯” (Prometheus Program for the European traffic of highest efficiency and unprecedented safety)EUREKA项目。
该项目中颇具代表性的是戴姆勒——奔驰公司研制的VITAⅡ试验车，于1994年10月在巴黎附近的一条告诉公路上进行了车辆导航试验，在长达几千公里的普通三车道路段中采用了驾驶员辅助驾驶和车辆自主驾驶相结合的导航方法。
德国联邦大学(UBM)，从20世纪80年代初期就开始了智能车辆自主导航研究，其合作伙伴是德国戴姆勒—奔驰汽车公司。
其中最具代表性的是一辆由豪华型本车500SEL改装成的VaSoRs-P试验车。
VaSoRs-P 试验车在高速公路和普通公路上进行了大量的试验，试验内容包括跟踪车道线，躲避障碍以及自动超车等。
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案智能车循迹算法设计是一个面向摄像头传感器的重要问题。
在该设计方案中，我们将使用摄像头传感器获取实时图像，并通过算法对车辆的行驶轨迹进行识别和监控。
1.硬件配置首先，我们需要准备一辆小型车辆，安装上摄像头传感器，以便获取行驶过程中的实时图像。
摄像头传感器应具备高清晰度、广角和长距离拍摄等特点，以确保获得准确的图像信息。
2.图像采集和处理摄像头传感器将连续获取车辆行驶过程中的实时图像，这些图像将用于车辆循迹算法的识别和处理。
在图像采集过程中，需要优化传感器的曝光、对焦和白平衡等参数，以确保图像的清晰度和准确性。
在图像处理方面，我们可以借助计算机视觉技术，使用图像处理算法对采集到的图像进行预处理。
预处理的目标是提取图像中的目标物体，并将其转换为二值图像，以便后续的轨迹识别和分析。
3.循迹算法设计循迹算法是整个智能车循迹系统的核心。
其主要任务是通过分析图像中的车道线信息，实现车辆的自动循迹。
在循迹算法的设计中，我们可以采用以下步骤：步骤1：车道线检测步骤2：车道线跟踪检测到车道线后，接下来需要对其进行跟踪。
可以使用基于Hough变换或RANSAC算法的直线拟合方法，通过拟合检测到的车道线点集，得到车道线的方程参数。
步骤3：车辆偏离检测根据车道线的方程参数，可以计算出车辆与车道线之间的距离，进而判断车辆是否偏离了轨迹。
如果车辆偏离了轨迹，可以通过调整车辆的方向盘或驱动电机，使车辆重新回到正确的行驶轨迹上。
4.实时控制和反馈在循迹算法的实现中，需要实时控制车辆的转向和行驶速度。
可以通过与车辆的控制系统进行接口设计，将算法计算得到的转向角度和速度信息传递给车辆控制系统。
总结基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案，包括硬件配置、图像采集和处理、循迹算法设计和实时控制与反馈等关键步骤。
通过对摄像头传感器获取到的图像进行车道线检测、跟踪和车辆偏离检测，可以实现智能车的自动循迹和行驶控制，提高行驶的准确性和安全性。
