先進駕駛輔助系統（advanced driverassistant system），簡稱adas，是智慧型交通領域的乙個大方向，近幾年adas迅速發展，在車道線檢測、前車防撞、疲勞駕駛、緊急壁障、訊號燈識別等方面都取得了長足的進步，這也是我們把adas單獨作為一節來進行闡述的原因。
當然adas系統會用到多種感測器，比如雷射雷達、深度攝像頭等，這裡我們僅通過傳統的rgb攝像頭來說明兩方面的技術思路，車道線檢測和疲勞駕駛。
•車道線檢測
車道線檢測的依據是影象中的顏色、形狀和紋理，包括車道線直線性約束。
最常用的方法是基於形狀模型的方法，常用的車道模型有直線模型、二次曲線模型、組合模型、snake曲線模型等，可以將演算法描述如下：
1）將影象灰度圖作為輸入，在此基礎上通過邊緣提取運算元（如sobel、canny等）提取車道線邊緣；基於車道線模型的方法容易受到陰影或其他車輛、路牌、建築等有明顯邊緣的物體的影響，因此會檢測出大量與車道線無關的邊緣，演算法效能將會顯著降低。另外，不同顏色的車道線需要結合額外的顏色模型進行區分。2）通過各種形狀模型對提取的車道線模型進行擬合，包括 最小二乘擬合、小波變換、hough變換等；
3）將得到的擬合結果進行過濾，去除非相關性結果（雜訊、陰影等），並結合車道線約束條件進行最終判別。
車道線模型演算法較為成熟，其中乙個典型是結合hough變換來進行輪廓線提取（可以參考opencv封裝好的hough直線檢測函式），典型的特徵角點也是可以參照的特徵之一。
基於特徵的方法 主要是將路面特徵進行提取，然後通過分類的方法進行判斷，特徵包括顏色特徵、紋理特徵、梯度特徵等，再結合線性特徵、結構特徵進行約束來獲取車道線資訊。
基於特徵的方法應用較少，主要原因在於車道線特徵單一，沒有複雜的紋理描述，因此可區分性比較差。
如上圖所示，通過成像車道線的平行約束，反求透視投影矩陣，通過逆矩陣將成像影象變換到右圖所示的統一座標空間，基於此，我們能夠得到互相平行的車道線、固定的寬度和間距等，這些都可以作為有效的判定依據，並進一步結合分類演算法進行檢測和分類。
•前車防撞
檢測車距最好的感測器是雷射，這裡不否認多點雷射檢測方****性和穩定性，也有一些方案已經得到應用。我們這裡考慮的是利用攝像頭影象的檢測方案。
車距檢測主要思路可以分成兩步，第一步是得到目標車輛的寬度、高度；第二步是計算車輛目標在影象中的位置和比例，在此基礎上通過攝像機的fov張角來計算目標對應張角，並通過三角函式得到目標距離。
距離計算結果受兩個因素影響，一是攝像機的標定，乙個好的標定結果能夠得到好的結果；第二個因素是目標的真實尺寸參照，獲取目標尺寸有兩個思路，一是根據目標檢測獲取車輛的車型，從而得到預設的車輛目標尺寸，第二是根據車道線檢測結果，計算車輛的相對尺寸。在車輛目標在正前方時準確度較高，不在當前車道時由於三角函式的距離估算會影響準確度。
計算前車距離還有其他的演算法或者模型，比如結合車輛跟蹤和多幀檢測，根據車道線的閉合程度模型（結合scale map）也能夠有效計算出目標距離。
•疲勞檢測
檢測車距最好的感測器是雷射，這裡不否認多點雷射檢測方****性和穩定性，也有一些方案已經得到應用。我們這裡考慮的是利用攝像頭影象的檢測方案。
疲勞檢測大致分為以下兩個方向：
1）頭部姿態估計，人臉朝向
2）人眼定位及睜閉眼狀態姿態估計的大致流程可以描述為：
人臉檢測和前面有一些篇幅已經講過，不作為本節重點。人眼定位現有的方法也有很多可以借鑑，其中效果比較好的是eyeapi，另外，itugaze tracker、haythamgaze tracker、opencv也可以作為參考，大家可以自行搜尋學習。
眨眼檢測是重點關注的第二個問題，在定位眼鏡的位置和區域後，通過有效方法對目標區域進行提取分析，基本演算法思路如下圖：
人臉姿態估計也是要討論的乙個重點，姿態估計需要建立在人臉識別定位的基礎之上，比如通過典型的aam演算法進行關鍵點的檢測，或者結合我們已經提取到的人眼目標進行計算，一般我們通過與標準臉的關鍵點進行比對來計算偏轉角度，典型的變換模型演算法是posit方法，這裡不再詳細介紹，感興趣的話可以自行研究。
XML技術概要
xhtml 使用xml重新定義了html 4.01的語法。xhtml 1.0是html的下乙個版本。css 樣式單可以為xml文件新增顯示資訊。xsl由三部分組成 xml文件轉換 xml document transformation 又叫xslt 模式匹配語法 a pattern matching...
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高階駕駛輔助系統ADAS技術介紹
高階駕駛輔助系統 advanced driving assistant system 簡稱adas，是利用安裝在車上的各式各樣感測器 公釐波雷達 雷射雷達 單 雙目攝像頭以及衛星導航 在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境，收集資料，進行靜態 動態物體的辨識 偵測與追蹤，並結合導航儀地圖資料，進行系統...