| 嵌入式車道偏離警示系統 | ||||||
| 嵌入式車道偏離警示系統主要是扮演著輔助駕駛員的角色，協助駕駛員在精神不濟或是疏忽的狀況下，避免危險狀況的發生。本系統具備了以影像為基礎之車道偵測的功能，藉由影像資料的運算，可以知道目前車輛與車道的關係，當駕駛員並未採取變換車道措施的同時，車輛卻出現嚴重偏離車道時，將採取警告措施，提醒駕駛員，避免駕駛因為長途駕駛導致勞累打瞌睡所造成的意外。 本系統是以DSP平台為基礎，因此所開發的演算法是以低複雜度為主要考量。本系統不僅提供基本的車道偏離資訊同時也提供車道彎度資訊。本系統能事先預測車道偏離，無需真正碰觸車道線才警示，增加車輛安全性。目前運算能力每幅QVGA影像約為40ms，平均一秒鐘可以處理25幅畫面。藉由偵測到的車道資訊，該車輛在所屬車道的偏移量可以被估算出來，作為車輛是否偏移的判斷依據。 | ||||||
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| 結合即時車道線與障礙物影像偵測與雷達測距之行車安全警示系統 | ||||
| 行車安全警示系統，主要是運用各種感測器進行智慧型偵測，目的是要取代人的感知能力，希望在駕駛員因為精神不濟或是疏忽而產生危險駕駛的狀況下，能夠主動發出警示訊息提醒駕駛員，保障行車安全，降低危險事故的發生率。在我們的研究中，高度整合雷達偵測的資訊與影像辨識結果，融合這些資訊以作出最準確的判斷。目前完成的項目有：車道偵測與辨識(CCD攝影機)、前方車輛偵測(CCD攝影機)與前方車輛距離偵測(雷達)。 車道偵測與辨識技術已於本團隊之車道偏離警示(LDWS)系統中介紹。前方車輛偵測技術，可以克服道路上的國字干擾、橋樑接縫等等。雷達測距有效距離經實車測試，準確範圍達50米。當車輛發生車道偏離或是距離前車過近時，皆會發出警告訊號，提醒駕駛員。 | ||||
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| 智慧型影像行車紀錄器 |
| 本身系統而言，搭配一具灰階CCD 攝影機，即時擷取車輛前方資料，中央處理單元則將這些影像資料運算處理，完成即時車道線偵測之工作，然後估算車道偏移量，自主判斷車輛是否發生偏離。當系統偵測到事故可能發生時，影像紀錄將立即啟動，運用既有的CCD設備，將所拍攝下來的影像做壓縮處理，完整紀錄於系統中，有利於事後對於肇事現場的重建與責任之釐清工作。同時，更可以連結無線通訊系統，在第一時間，主動聯繫相關警消單位，以加速人員的援救與事故的處理速度。相同的道理，雷達偵測到與前車距離過近也是屬於危險狀況之一，錄影功能同樣被啟動。 然而，在實際的情況下，車輛一定會有合法變換車道的情況，而變換車道進行中，就影像處理系統而言，會認定有偏離車道的狀況發生，因此，本系統預留一個輸入訊號連接點，提供數位式車輛偵測器將車輛的方向燈訊號輸入，若是車輛偏離發生時，有啟動方向燈號，則系統會認定是屬於一般正常變換車道的狀態，因此，無論是警示訊號或是錄影功能皆不啟動。反之，當系統偵測到偏移且方向燈沒有啟動，則發出警示聲響並且將連續影像壓縮儲存。 |
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| 即時車輛偵測研究 | ||||
| 本研究項目的主要目標，在於開發一套視覺化車輛偵測系統，並將此裝置設置於測試車上，使之能即時偵測測試車前方的車輛，並計算兩車間距離，以提供有效之駕駛輔助。在影像系統中，車輛、地面圖案都會被視為物件，隨著測試車的移動，拍攝的場景一直在變化，如何能適應不同亮度的環境並即時偵測出車輛，是本研究項目的主要研究目標。 本研究所開發之車輛偵測系統，主要分下列幾個步驟： 1. 可適性快速邊緣偵測 – 開發邊緣偵測的技術，以快速分割物件，達成即時的效果，且隨著拍攝環境的變化，邊緣偵測的臨界值需能隨之自動變化，以適應不同的環境亮度。 2. 障礙物偵測系統 – 利用障礙物具有高度的特性，區分出影像中的障礙物與地面圖案。 3. 車輛辨識 – 車輛屬於障礙物的一種，比對障礙物偵測系統所找出的障礙物是否符合車輛的特徵，以此來辨識出車輛。 4. 計算距離 – 以幾何對映關係計算前方車輛與測試車之距離。 |
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| 智慧型夜間車輛車燈偵測與駕駛輔助系統 | ||||
| 本研究提出了一個針對夜間行車駕駛輔助與智慧型車輛自動化駕駛需求，基於電腦視覺技術，所開發之智慧型即時夜間車輛偵測與辨識系統，其包含了以下功能與特色： 在本身車輛前方的可視範圍內，偵測辨識對向車道來車、與同向車道之各前行車輛 判斷標定在前方路況中所出現各車輛與本身車輛之距離、相對空間位置、運動方向、與相對速度等交通資訊，以輔助駕駛正確判斷解析車輛前方道路之交通狀況 可在各種不同的不良夜間道路照明狀態下，皆能正確有效的標定與辨識前方路上的來車與前行車 其運用於車輛頭燈的遠近光燈控制上，可以在偵測判斷前方車道的交通狀況時，自動將車輛頭燈之遠光燈與近光燈調整至最佳狀態，如偵測到車輛時，即切換為近光燈，以防止炫光影響前方來車駕駛，防止因為來車之遠光燈近距離照射而造成目眩所困擾而導致之車禍危險性 |
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| 以區域切割為基礎的複雜文件影像文字萃取暨高品質壓縮技術之研究 | ||||||||||
| 本研究的主要目的，是開發一套以區域性切割演算法為基礎的文件影像切割技術，針對彩色圖文交疊的複雜文件影像，將其中所包含的前景物件與背景物件分別分離，並開發一套文字粹取演算法，使其中之文字資訊能夠完整的加以粹取，即使他們都被印刷在緩慢變化或快速變化的背景圖形中。這個研究結合了區塊統計分析切割技術，將具有區域性的文字物件加以分離萃取後，並成功的以一套多層次區域聚合分析技術，以將具有複雜區域特性之文件影像，析離為多個物件平面，加以一套文字萃取演算法將多種不同特性文字加以成功萃取。 在成功加以將文字資訊萃取分離後，可加以有效的補償文字抽取後的背景資料，以提高後續圖形背景壓縮的效率，並可將此圖形背景作其他用途的編輯處理。以此結合一套以離散小波轉換為基礎的高品質、高倍率的影像壓縮編碼儲存技術，對於從書面文件影像擷取的背景圖形與靜態影像，使用一套以離散小波轉換配合零樹編碼與算數編碼的高品質影像壓縮技術加以處理，文字資訊部分，則在進一步的分析後以無失真的二值化壓縮技術處理，並分配各種平面的壓縮法，對於不同屬性的影像部份，採用不同的壓縮方法，來達到整體壓縮倍率的大幅提昇。由於文字資訊已經加以成功分離，如此對於壓縮儲存之數位文件影像，可以高度保存時文字清晰度，即使在高倍率壓縮下文字亦不會失真，在列印輸出時，亦能擁有極高的品質。 |
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| 背景擷取、物件切割、物件追蹤 |
| 本實驗之主要目的是在連續影像中，有效率的擷取出正確的彩色背景，同時即時更新，以利車輛物件切割之進行。切割完成的車輛資料，接著進行追蹤的程序，這些結果將支援後續交通資訊管理監控相關研究之進行。 |
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| 影像式車輛偵測器 |
| 車輛偵測器為收集交通量與速率等路況資訊之重要基礎設備，透過自動化車流偵測，不但有利交通管理，亦可提供民眾所關心的路況資訊。國內目前除了高速公路之偵測器佈設較為完整外，省縣道與都市道路則因偵測器價格昂貴及不易辨識機車的限制，而導致佈設數量不足。長久以來，國內使用的車輛偵測器多採用國外產品，不僅單價偏高，且維護不易，同時國外產品對於國內複雜的交通環境（如機車）在偵測上更有所限制。 本研究團隊與交通部運輸研究所共同研發適用於臺灣交通環境特性並具合理成本之影像式車輛偵測器，透過道路監視設備的影像辨識運算技術判別路況，其交通量辨識準確率達九成八以上，除可辨識一般汽車外，亦可適用於機車，同時可偵測雙向多車道，其功能較國外產品更適用於國內環境，並具有智慧型自動偵測道路環境特性能力。另在偵測區域內可對每一車輛全程追蹤其軌跡，若與交通執法系統結合，將可對車輛跨越分向限制線（雙白線）等違規行為予以有效取締。 |
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