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

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

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。
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。
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。
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

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。
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。
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