石岳倩
【嵌牛导读】随着计算机视觉技术和深度学习算法的不断提出，智能化正如火如荼地渗透进各个领域，特别是在汽车安全辅助驾驶方面。本文主要综述了图像识别技术在追尾防撞预警中的关键技术，提出现有的图像识别技术存在的问题，以及可能的解决方法。
【嵌牛鼻子】ADAS中的图像识别模块
【嵌牛提问】汽车怎么进行障碍物检测？在什么情况下发出报警信号？如何进行报警？
【嵌牛正文】高级辅助驾驶系统（ADAS）是利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
图像识别技术的涵义很广，主要是指通过计算机，采用数学技术方法，对一个系统前端获取的图像按照特定的目的进行相应的处理。图像识别技术就是人类视觉认知的延伸，是人工智能的一个重要领域。目前还没有通用的识别算法，同一种算法也会因实际场合的产生千差万别的识别精度。
汽车追尾防撞预警系统是对高速公路上的车辆视频图像进行采集后进行处理，对本车前方高速视频进行采集识别，判断本车辆前方一定距离内是否有车辆，如果视频图像中有车辆，那么我们就给出控制信号，启动汽车防追尾系统的测距预警模块。前方车辆视频图像检测的整个过程可以由图1来进行描述。 基于图像识别的汽车追尾防撞预警系统，当确认前方有车后，再由激光雷达测距仪测得距离前方车的间距。由此，一路信号送到 3 位 LED 数码显示器，直接将实际的距离显示出来，驾驶者可由此看到较准确的距离显示，有助于其做出判断，并采取有效的措施；另一路将采集到的信号送给 ARM微处理机进行分析处理。根据车间距离和安全车间距离的比较发出信号使报警灯闪烁，同时给单片机信号进行语音报警，提示驾驶者注意。形成汽车在动态运动的过程中自动进行实时处理的高度自动化的系统，达到汽车防尾追的目的。具体流程图如下：
开发的汽车安全辅助系统，不仅能够有效降低交通事故发生频率，而且对较少交通延误具有一定的积极作用。图像识别技术的进一步发展不仅可以改善现有车载辅助系统高成本、低可靠性的状况，且为车辆多元化智能化发展提供必要的理论支撑。但是图像处理算法需要更优化，处理速度更快， 实现图像的智能生成、处理、识别；同时摄像头采集的图片质量受很多因素的影响，这些都是图像识别技术需要解决的问题。因此，如果能够找到一些相关的算法，并能满足应用过程中实时性，将为成功构造出具有实际应用价值的汽车安全辅助系统提供保证。
