大眾智能泊車(chē)輔助系統(tǒng)對(duì)于車(chē)位的要求是什么

　　【太平洋汽車(chē)網(wǎng)】駕駛員將車(chē)速控制在每小時(shí)45公里以下，按下副儀表臺(tái)換擋桿右側(cè)的泊車(chē)輔助開(kāi)關(guān)，開(kāi)啟自動(dòng)泊車(chē)入位功能。車(chē)輛通過(guò)超聲波傳感器自動(dòng)探測(cè)合適車(chē)位，泊車(chē)輔助控制單元開(kāi)始接管轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，行車(chē)電腦提示駕駛員手動(dòng)換倒擋，開(kāi)始泊車(chē)入位，駕駛員不用控制方向盤(pán)，只要控制剎車(chē)和換擋即可。

　　識(shí)別隨著交通發(fā)展迅猛，對(duì)輔助泊車(chē)系統(tǒng)的需求與日俱增。

　　常見(jiàn)的泊車(chē)系統(tǒng)中車(chē)輛定位方法有：基于車(chē)位線(xiàn)、基于設(shè)施、面向用戶(hù)界面以及考慮空閑位置四類(lèi)。

　　其中，基于車(chē)位線(xiàn)的車(chē)輛定位方法相較于其他三種方法具有降低駕駛員重復(fù)操作、定位精準(zhǔn)、適用于傾斜車(chē)位情況、最大限度縮短定位時(shí)間等顯著優(yōu)點(diǎn)。然后，基于車(chē)位線(xiàn)的方法在進(jìn)行圖像處理時(shí)，存在閾值設(shè)定問(wèn)題，即過(guò)低的閾值會(huì)導(dǎo)致無(wú)法屏蔽干擾信息，過(guò)高的閾值會(huì)存在漏掉有用信息的可能。

　　鑒于這一問(wèn)題，文章利用自適應(yīng)方法，提出了建立全景圖像、圖像預(yù)處理與直方圖均衡化、自適應(yīng)的二值化、Canny邊緣檢測(cè)的車(chē)位線(xiàn)檢測(cè)與識(shí)別方法。

　　1圖像預(yù)處理在車(chē)輛的左右、前后安裝攝像頭，魚(yú)眼矯正、俯瞰變換與拼接等技術(shù)方法后，可獲得車(chē)輛全景圖。

　　此時(shí)得到全景圖像，必然會(huì)受到實(shí)際環(huán)境中噪聲與光線(xiàn)的干擾，因此需要進(jìn)行預(yù)處理工作。

　　1.1自適應(yīng)直方圖均衡化圖像的直方圖均衡化是通過(guò)對(duì)圖像灰度進(jìn)行變化，使其呈現(xiàn)灰度概率密度均勻分布，從而達(dá)到提高圖像對(duì)比度的作用，將采集到的彩色全景圖變換為灰度圖像后，采用直方圖均衡化進(jìn)行預(yù)處理。

　　直方圖均衡化方法容易使局部特征被忽視，給圖像的邊緣檢測(cè)造成損失。

　　文章為解決這一局限性，引入了自適應(yīng)的直方圖均衡化方法，通過(guò)對(duì)局部直方圖進(jìn)行限制間接限制局部對(duì)比度，從而避免了局部對(duì)比度過(guò)強(qiáng)和噪聲過(guò)大問(wèn)題。

　　1.2自適應(yīng)二值化為方便后期對(duì)圖像進(jìn)行處理，在完成圖像直方圖均衡化后需要進(jìn)一步對(duì)圖像主體和背景進(jìn)行分離，即圖像分割操作。

　　在圖像分割的過(guò)程中，閾值的選取至關(guān)重要，合適的閾值直接影響到有用信息的獲取，文章采用自適應(yīng)二值化方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割處理操作。

　　自適應(yīng)二值化方法可使圖像不同像素處的閾值不同，像素位置周?chē)南袼胤植记闆r決定了其閾值情況，亮度越低閾值越小。

（圖/文/攝：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 問(wèn)答叫獸）