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第1章 绪论1

1.1道路交通安全与交通事故3

1.1.1道路交通安全3

1.1.2道路交通事故3

1.1.3道路交通事故的分类4

1.1.4道路交通事故的特点7

1.1.5道路交通事故的评价指标7

1.2世界道路交通安全现状8

1.2.1全球道路交通安全危机8

1.2.2国外道路交通事故现状13

1.2.3国内道路交通事故现状18

1.3道路交通事故的影响因素及预防措施22

1.3.1道路交通事故的影响因素23

1.3.2道路交通事故的预防措施26

1.4汽车安全辅助驾驶技术概述28

1.4.1汽车安全辅助驾驶技术的研究目的和意义28

1.4.2汽车安全辅助驾驶技术的主要研究内容29

1.4.3汽车安全辅助驾驶技术的研究发展动态31

思考题32

第2章 车道偏离预警技术33

2.1引言34

2.2车道偏离预警基本组成和技术要求37

2.2.1基本组成37

2.2.2技术要求45

2.3车道偏离预警技术研究进展47

2.3.1国外研究进展47

2.3.2国内研究进展61

2.4基于视觉的车道线检测方法64

2.4.1基于特征的识别方法64

2.4.2基于模型的识别方法66

2.4.3基于视觉与其他传感器融合的方法68

2.5车道偏离预警模型68

2.5.1CCP模型69

2.5.2FOD模型69

2.5.3TLC模型70

2.5.4KBIRS模型72

2.5.5基于横向距离安全性的车道偏离评价72

2.6基于视觉的车道偏离预警系统的实现74

2.6.1道路图像预处理74

2.6.2基于Zernike矩的车道标识线识别方法78

2.6.3基于建立梯形感兴趣区域的车道标识线跟踪83

2.6.4车道偏离预警模型的建立84

2.7未来展望87

思考题88

第3章 汽车安全车距预警技术89

3.1引言90

3.2安全车距预警技术研究进展93

3.2.1国外研究进展93

3.2.2国内研究进展100

3.3前方车辆检测方法101

3.3.1基于单目视觉的车辆识别101

3.3.2基于立体视觉技术的车辆识别104

3.3.3基于彩色图像的车辆识别105

3.3.4非视觉传感器在车辆检测中的应用106

3.3.5采用多传感器融合方法的车辆识别106

3.4前方车距测量方法107

3.4.1超声波测距方法107

3.4.2毫米波雷达测距方法108

3.4.3激光测距方法112

3.4.4视觉测距方法114

3.5安全车距预警模型118

3.5.1安全距离118

3.5.2临界安全车距分析119

3.5.3典型安全距离预警模型122

3.6基于视觉的安全车距预警系统的实现126

3.6.1基于多特征融合的前方车辆检测126

3.6.2基于目标特征和Kalman滤波的车辆跟踪137

3.6.3基于单目视觉的前方车距测量与本车车速估计143

3.6.4基于安全度的安全车距预警模型146

3.7未来展望148

思考题149

第4章 行人防碰撞预警技术150

4.1引言152

4.2汽车与行人碰撞事故特点154

4.3行人保护与防碰撞预警技术研究进展156

4.3.1被动安全行人保护研究进展156

4.3.2主动安全行人保护研究进展161

4.3.3红外夜视辅助系统163

4.4行人检测方法165

4.4.1基于视觉传感器的行人检测165

4.4.2基于红外传感器的行人检测171

4.4.3基于雷达传感器的行人检测172

4.4.4基于多传感器信息融合的行人检测173

4.5基于视觉的行人防碰撞预警系统的实现174

4.5.1基于部位特征组合的行人检测174

4.5.2基于Kalman预测的Camshift行人跟踪185

4.5.3基于单目视觉的行人距离估计197

4.5.4行人运动方向的确定200

4.5.5行人防碰撞预警规则的确定201

4.6未来展望207

思考题208

第5章 驾驶人行为与疲劳状态监测技术209

5.1引言211

5.2疲劳驾驶形成原因及预防措施212

5.2.1疲劳驾驶212

5.2.2疲劳驾驶的形成原因214

5.2.3疲劳驾驶的预防215

5.3驾驶人行为与疲劳状态监测技术研究进展217

5.3.1国外研究进展217

5.3.2国内研究进展222

5.4驾驶人行为与疲劳状态监测方法224

5.4.1基于驾驶人生理信号的方法224

5.4.2基于驾驶人生理反应特征的方法226

5.4.3基于车辆运行状态的方法228

5.4.4基于信息融合技术的检测方法230

5.5基于视觉的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现232

5.5.1驾驶人眨眼频率的监测232

5.5.2驾驶人嘴部活动的监测239

5.5.3驾驶人头部运动方向的监测250

5.5.4驾驶人面部朝向的估计251

5.6基于红外的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现254

5.6.1驾驶人眼睛瞳孔的检测254

5.6.2基于Harris角点的普尔钦光斑检测256

5.6.3基于GAZEDIS视线分布的驾驶人疲劳检测方法258

5.6.4基于贝叶斯网络融合方法的驾驶人疲劳检测259

5.7未来展望263

思考题264

第6章 其他安全辅助驾驶技术265

6.1道路交通标志的识别267

6.1.1引言267

6.1.2研究进展268

6.1.3交通标志检测方法273

6.1.4未来展望278

6.2智能车路协同技术279

6.2.1引言279

6.2.2车用自组网280

6.2.3车载无线通信协议标准284

6.2.4智能车路协同技术289

6.2.5未来展望298

6.3汽车轮胎压力监测系统299

6.3.1引言299

6.3.2研究进展300

6.3.3轮胎压力监测方法的分类301

6.3.4轮胎压力监测系统的组成及工作原理303

6.3.5未来展望310

6.4辅助制动系统312

6.4.1引言312

6.4.2电子制动力分配系统312

6.4.3电子制动辅助制动系统314

6.5智能泊车辅助系统316

6.5.1引言316

6.5.2典型应用情况317

6.5.3智能泊车辅助系统的工作过程321

6.5.4未来展望322

思考题323

参考文献324