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团队介绍
参赛单位：广西科技大学
参赛队伍：反内卷联盟
指导老师：文家燕 谭雪友
参赛队员：蒋文宇 王卓然 周玉娟
项目意义
驾驶安全，一直以来都是一个受到社会各界广泛关注的热点问题。随着科技的进步，社会的发展，汽车已经成为了人们生活中最普遍的交通工具。截止2022年4月底，我国机动车保有量达3.93亿辆，其中汽车突破3亿辆。汽车的普及给人们带来交通便利的同时，也带来了交通安全的问题。如图1-1所示，近几年来交通事故频出。公安部最新统计数据显示，仅2021年一年，我国发生交通事故45万起，死亡人数高达9.8万人，直接经济损失达18.8亿元。因此，如何设计出一套智能驾驶系统来保障驾驶安全成为了一项新的挑战。
解决方案
智能驾驶辅助系统的主要作用是为驾驶员在驾驶汽车行进的过程中提供相应的帮助，处理相应的突发状况，从而减少交通事故、降低人员伤亡并提高驾驶体验感。因此，本项目的研发着眼于道路车辆、行人、车道线、交通标识牌的检测识别，同时对驾驶员的疲劳状态也能够实现精准识别，实现驾驶员、车外周围、远距离、近距离以及动静态目标的多方位检测。让驾驶员能够了解到驾驶车辆周围精准的环境信息，预防疲劳驾驶带来的隐患，在遇到突发状况时能够及时帮助驾驶员进行判断决策，从而提高驾驶的安全性，减少交通安全事故的发生。同时本产品还能将驾驶员信息以及车辆周围环境等信息同步上传到云平台，方便进行远程监测。
产品技术
本项目团队研发的智能驾驶辅助系统主要分为图像采集模块，数据处理模块以及预警提示模块这三大部分，产品的整个系统结构框图如下图所示。
图像采集模块主要通过车辆前后左右四个双目相机以及车身上的一个毫米波雷达实现车辆周围环境信息以及驾驶员面部信息的采集，并通过图像增强和去雾算法将预处理之后的图像信息传输到数据处理模块。为了弥补双目相机在远距离测距上的劣势，采用毫米波雷达进行远距离测距，并利用毫米波雷达不受强逆光影响的优势，提高系统的鲁棒性。其中所用到的传感器如下图所示。
数据处理模块是整个系统的核心模块，该模块的设计主要依赖于DSP硬件平台，如下图所示。主要利用卷积神经网络算法实现对图像信息中行人、车辆、车道线、交通标识牌以及驾驶员驾驶状态的检测识别，同时利用双目视觉测距（近距离）和毫米波雷达测距（远距离）的方法进行距离的估算，结合车速等车辆信息判断是否可能发生碰撞。
同时，此平台还融合了图像拼接算法，将车身四周采集到的图像信息进行拼接，能够获取车身周围360°全景图像信息，保证驾驶员对车身周围环境的全方位掌控。此外，通过无线网络模块，依靠WIFI和5G通信技术，将驾驶员以及车身周围的信息同步上传到云端平台，实现远程的实时监测。该模块的整体硬件架构如下图所示。
预警提示模块主要为驾驶员提供预警提示功能，其主要实现是依赖蜂鸣器和液晶显示器。在数据处理模块检测到交通标识时，通过蜂鸣器进行语音播报提醒；检测到驾驶员有打哈欠以及闭眼等驾驶疲劳现象时，及时进行语音预警；检测到车道线偏移或者即将发生碰撞时，在通过语音播报提醒的同时，将实时画面传输到液晶显示屏上，方便驾驶员更直观的观察，从而进行驾驶决策调整。在车辆行驶的过程中，液晶显示器还会显示车身周围360°全景图像信息，让驾驶员对车身周围环境进行全方位立体监测，为车辆出行安全保驾护航。
技术创新
本团队设计研发的智能驾驶辅助系统，以机器视觉为基础，在多类传感器和深度学习算法的结合下，提供了车辆行人防碰撞预警、车道偏移预警、交通标识牌提醒以及驾驶员疲劳状态提醒等多项服务功能，为车辆的出行提供全方位、多功能且智能化的安全保障。创新点在于：
1.采用了改进的yolov5目标检测算法，实现了雨天，雾天的有效检测
2.采用低成本平台进行研发测试，有效降低成本
作品功能实现
参赛体会
全国研究生电子设计竞赛是研究生实践系列影响范围最大的比赛。8月份受疫情影响，比赛在线上进行。在准备作品的过程中，我们的产品遇到了一些技术上的问题，但是解决之后让我们收益良多。最后也让我们感悟良多，无论做什么事情,成功的第一要素就是态度，态度决定了高度。对于电子竞赛，我们应该有正确的认识，我们要以学知识为目的，只有我们有丰富的知识和经验的积累，才能在赛场上赢得胜利。
同时，作品的准备也是一个漫长的过程，期间心态很重要，会遇到很多问题，比如:遇到一些领域上的难题，技术上的困难以及队员之间的矛盾，外界压力等，都需要我们去克服。其中，处理好队员之间的矛盾和心态十分重要;不懂的知识可以去学习;技术上遇到困难，只要有耐心，认真分析就能找出原因。要学会善于接受意见和容忍别人的错误，不断克服比赛过程中出现的困难，这样才能在竞赛中有所收获。
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