ISO 17361智能交通系统 车道偏离警告系统性能要求和测试程序（中英文版）

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.

LDW_GBT 26773-2011_智能运输系统 车道偏离报警系统. LDW_GBT 26773-2011_智能运输系统 车道偏离报警系统. LDW_GBT 26773-2011_智能运输系统 车道偏离报警系统.

基于DSP（纯C，可移植）的一种车道线识别，车道偏离检测系统，

车道偏离预警系统性能需求ISO标准，Lane departure warning systems-Performance requirements and test procedures.

LDW_GBT 26773-2011 智能运输系统 车道偏离报警系统 性能要求与检测方法

自动驾驶LDW，车道偏离预警算法设计，以及自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

基于SIMULINK的车道偏离预警系统算法研究与仿真。为本人课设作业。参考了SIMULINK内EXAMPLE和各种论文。 模型功能包括： 1.视频前处理 2.车道线检测 3.车道线追踪 4.偏离预警 5.预警信息后处理（安全裕度曲线+视频内嵌文字报警+警报声） 资料内容包括： 1.simulink模型 2.说明书（简要介绍原理和运行结果解释，去除目录与附录共10页） 3.视频素材 注意事项： 运行环境matlab2017b及以上

整个系统划分为图像预处理、车道线检测、车道线跟踪以及偏离预警等四个功能模 块。为了削减干扰信息，缩小检测范围，从而提高系统计算的准确性和实时性，图像预处理模块将视频图像逐帧灰度化、选取感兴趣区域、二值化，最终输出截短的二值化图像给后续模块处理。车道线检测模块中，建立了车道线直线模型，使用 Hough 变换快速检测出车道标志线，输出车道线参数。车道线跟踪模块中，基于车道线线性连续运动假设，使用 Kalman 滤波器算法实现了车道线跟踪，用 Kalman 估计值代替检测值，减少噪声干扰，提高了车道线检测的稳定性。在偏离预警模块中，实现了一种基于横向距离的车道偏离预警模型。

Panda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，旨在支援影像处理的计算密集型应用，并提供了一个ISP（可以支援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ADAS、NCAP前视摄像头、异物检测和识别、环视、机器学习和感测器融合应用。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。Panda方案预留了两路MIPI接口，一个 LVDS 视频输出接口，以及SD卡座，以太网，USB，CAN，JTAG等丰富的外围接口。 1.疲劳检测算法基本思路如下 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长条图，计算长条图平均值。 判断:根据人闭眼的程度，提前预设一个阈值，系统检测到人眼长条图的平均值，一旦超出阈值就会报警。 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。 …… 展示板照片 方案来源于大大通