第一節 結論
本研究主要目的在於整合道路標線偵測系統與碰撞警告系統,偵測前方車輛 與距離並在必要時警告駕駛者。本系統主要分為道路標線偵測與前方車輛偵測與 前方車輛距離估計等三部分。利用 Sobel 邊緣偵測搭配 Hough transform 找出所有 直線,並從中判斷直線斜率是否符合道路標線斜率。在日間車輛偵測上找尋影像 中車輛陰影與水平邊緣特徵,陰影部分使用 Otsu’s method 找尋合適門檻值,水平 邊緣部分使用 Sobel 邊緣偵測,將兩特徵結果合併並利用偵測出的道路標線進行 車輛寬度判斷。夜間或雨天情況下使用 YCrCb 的 Cr component 及 HSI 的 Hue component 進行煞車燈偵測。並利用兩煞車燈中心區域座標檢查兩煞車燈是否屬 於同一輛車所有。將偵測出車輛結果利用指數函數估計前方車輛位置。
本研究實驗時所使用車輛分別為 Ford Festiva、Mitsubishi Colt Plus、Nissan QRV、Nissan Blue Bird 和 Honda Fit 等五輛車,行車紀錄器則使用 Guardian ADR36 以及攔截者 F-1 分別拍攝 16:9 與 4;3 不同長寬比例的影像。本系統道路標線偵 測使用每秒 20 張影像的 39 個影片共 108 分鐘 24 秒,precision 為 97.2%,recall 為 99%。車輛偵測使用每秒 20 張影像的 47 個影片共 129 分鐘 14 秒,precision 為 93.9%,recall 為 87.3%。
第二節 未來工作
本研究將行車紀錄器裝設至車輛前擋風玻璃上拍攝車輛前方影像,經由實驗 結果得知仍能改進的地方。
本研究實驗使用不同的五輛車以及兩台不同的行車紀錄器分別拍攝不同的 影像比例。但目前市面上車輛以及行車紀錄器種類繁多,未來可使用更多不同種
類的車輛與行車紀錄器或攝影機拍攝。
由於目前所販售之行車紀錄器具備廣角功能,導致影像中四個角皆有彎曲現 象發生,影響道路標線與車輛偵測,如圖 7-1 所示,右道路標線因為廣角影響而 造成些許彎曲,右車道上之車輛煞車燈亦因廣角影響造成同一輛車左右兩煞車燈 不屬於同一水平高度。
圖 7-1:影像廣角範例
因行車紀錄器的參數或是車輛前擋風鏡影響,造成影像四個角落偏暗或是前 擋風鏡反射影響車輛偵測結果。如圖 7-2(a)影像中四個角落比起影像中其他位置 偏暗,圖 7-2(b)則顯示出影像底部受到行車紀錄器擺放而出現前擋風鏡的反射。
(a) (b)
圖 7-2:行車紀錄器影響範例
(a)影像中四個角落偏黑;(b)影像下方因前擋風鏡反射所造成黑影。
藉由所拍攝出的結果發現,行車紀錄器會因為路面不平穩而發生嚴重震動問 題,使得系統雖然預測出下張影像中車輛的位置,但受到車輛震動的影響使得追 蹤位置並無車輛特徵,無法準確偵測出車輛。
本系統的陰影特徵雖然可以根據不同亮度而改變門檻值,但在某些情況下陰 影部分灰階值不夠深或是標線偵測錯誤,使得系統無法偵測出車輛,因此在未來
可透過細部調整參數提升準確率。
在標線偵測警告上,當車輛在短時間內變換多次車道時,系統可以判定出駕 駛不符合常理駕駛,系統可以利用聲音、視覺或是震動提醒駕駛。在車輛偵測警 告上目前系統只利用俯視圖將不同距離之車輛進行顏色上差異的提醒,未來可以 利用聲音或是由抬頭顯示器將車輛前方車輛位置和距離顯示出來,讓駕駛有所警 惕。
由於目前裝設車輛皆為房車,並未有客運或是大型車輛,因此往後可將行車 紀錄器裝設於該類車輛上,並將本系統發展成嵌入式系統裝置在各車輛上實際上 路使用。