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基于深度学习和单目测距的前车防撞及车道偏离预警系统

news 来源：原创 2025/7/4 18:40:55

随着人工智能与计算机视觉技术的飞速发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）已成为现代汽车智能化的关键标志。它不仅能有效提升行车安全，还能为自动驾驶时代的全面到来奠定坚实基础。本文深入剖析一套功能完备、基于深度学习模型的 ADAS 系统的架构与核心实现，带您领略智能驾驶背后的技术魅力与创新价值。

完整项目地址：基于深度学习和单目测距的前车防撞及车道偏离预警系统

一、系统架构概览

该 ADAS 系统采用模块化设计，以 Python 作为主要开发语言，融合了多个高性能深度学习模型与计算机视觉算法，涵盖碰撞预警、车道线检测、目标识别等核心功能模块，并通过精心设计的图形化用户界面（GUI）为用户提供沉浸式操作体验，适用于从科研测试到实际道路场景的广泛应用。

（一）核心功能模块

  1. 碰撞预警模块 ：基于车辆距离、车道区域等信息实时判断碰撞风险，通过多级预警机制及时提醒驾驶员。

  2. 车道线检测模块 ：结合车道偏离预警与车道保持辅助功能，利用先进的车道线识别算法稳定追踪车道信息。

  3. 目标检测模块 ：精准识别道路上的车辆、行人等关键目标，为后续决策提供可靠依据。

  4. 驾驶行为监测与决策模块 ：综合分析车辆状态与道路环境，智能决策驾驶行为，如自动调整车速、发出避让提示等。

（二）系统架构特点

  1. 高性能模型集成 ：集成 YOLO 系列目标检测模型与自定义车道线检测模型，充分发挥各模型优势，实现高效、精准的感知能力。

  2. 实时性保障 ：优化模型推理流程，利用 ONNX 运行时与 TensorRT 技术加速模型推理，确保系统在实时视频流处理中快速响应。

  3. 可扩展性强 ：模块化设计便于根据实际需求灵活扩展新功能，如增加交通标志识别、盲区监测等功能模块。

二、关键技术实现与创新

（一）碰撞预警技术实现

碰撞预警是 ADAS 系统守护行车安全的第一道防线。系统通过视频流实时分析车辆与前方障碍物的距离，并结合车道线检测结果判断车辆在车道内的位置状态。当车辆距离过近且处于车道偏离风险时，立即触发相应级别的预警，其核心代码逻辑如下：

def UpdateCollisionStatus(self, vehicle_distance, lane_area, distance_thres=5):
    """
    Judging the state of the avg distance.

    Args:
        vehicle_distance: Calc preliminary distance from SingleCamDistanceMeasure Class.
        lane_area: Whether a valid area is detected.
        distance_thres: Distance when deciding to warn.

    Returns:
        None
    """
    if (vehicle_distance != None) :
        x, y, d = vehicle_distance
        self.vehicle_collision_record.append(d)
        if self.vehicle_collision_record.full():
            avg_vehicle_collision = np.median(self.vehicle_collision_record)
            if ( avg_vehicle_collision <= distance_thres) :
                self.collision_msg = CollisionType.WARNING
            elif ( distance_thres < avg_vehicle_collision <= 2*distance_thres) :
                self.collision_msg = CollisionType.PROMPT
            else :
                self.collision_msg = CollisionType.NORMAL
    else :
        if (lane_area) :
            self.collision_msg = CollisionType.NORMAL
        else :
            self.collision_msg = CollisionType.UNKNOWN
        self.vehicle_collision_record.clear()

通过上述代码实现碰撞状态的实时更新，系统采用中位数滤波处理车辆距离数据，有效过滤掉偶尔的噪声干扰，确保预警信息的准确性和稳定性，为驾驶员提供可靠的碰撞风险提示。

（二）车道线检测与驾驶辅助决策

车道线检测是实现车道偏离预警与车道保持辅助的关键。系统利用基于 UFLD 算法优化的车道线检测模型，精准识别道路车道线，并结合车辆在车道内的偏移情况动态调整驾驶辅助策略。车道偏移状态判断的核心代码如下：

def _calc_deviation(self, offset, offset_thres):
    """
    Get offset status.

    Args:
        offset: Get avg offset values.
        offset_thres: Determine whether the lane line is offset from the center.

    Returns:
        OffsetType
    """
    if ( abs(offset) > offset_thres ) :
        if (offset > 0 and self.curvature_msg not in {CurvatureType.HARD_LEFT, CurvatureType.EASY_LEFT} ) :
            msg = OffsetType.RIGHT
        elif (offset < 0 and self.curvature_msg not in {CurvatureType.HARD_RIGHT, CurvatureType.EASY_RIGHT} ) :
            msg = OffsetType.LEFT
        else :
            msg = OffsetType.UNKNOWN
    else :
        msg = OffsetType.CENTER
    return msg

该代码片段以车道偏移量和曲率信息为依据，精准判断车辆在车道内的偏移方向与程度，为后续的车道偏离预警与车道保持辅助决策提供关键依据。结

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