基于智能交通的快速发展，研究了在高速路段下基于机器视觉的车道偏离检测与车辆前向安全车距检测技术.首先固定车载相机，通过相机标定获取相机的内参数和外参数，进而设计车距检测模型.该模型不但能够检测出前方车辆与无人车的距离，还能计算出前方车辆相对于摄像机光轴的偏转角度.接着在CCP偏离检测算法的基础上，设定安全和报警区来建立车道偏离模型，并对当前车辆的偏离结果作出正常行驶的评判.最后借助TI的DVSDK组件包将算法移植到嵌入式平台DSP-DM3730上测试.实验表明，本文设计的车距检测模型和车道偏离模型在解决无人车的前向防撞检测和车道偏离检测等问题上具有较好的参考价值.

基于行车记录仪的图像的车距检测系统，内包含数据集以及算法实现

为了探测前车车距，采用机器视觉方式，以 CCD 构造单目成像系统采集前车图像，以检测车牌在图像 中像素的数量方式实现车距的测量。系统以单目摄像头的成像模型，通过物像位置关系及大小关系，建立车牌图 像与车距信息之间的模型; 以 CCD 成像原理，建立车牌图像与传感器像元像素之间的模型。由此构建测距检测算 法模型。采用 MATLAB 软件平台设计人机交互界面，对采集图像进行预处理提高图像的对比度; 通过匹配连通域 等算法，对车牌进行定位、分割，检测车牌水平方向像素数量; 在此基础上，采取小孔成像原理计算车距的大小，并 显示在软件平台上。实验证明了本系统能对前车图像进行分析从而计算出车距，该系统对 3 m 之外的车距检测平 均误差为 4% 。 关键词: 计量学; 车距检测; 机器视觉; 图像处理