近年來(lái)，基于智能化的一體化安全技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展，主要包括了高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)（Advanced Driver Assistant System，簡(jiǎn)稱ADAS）、自動(dòng)/半自動(dòng)駕駛，這些系統(tǒng)致力于彌補(bǔ)駕駛員的不足，改善駕駛員的辨識(shí)能力，正確地操控汽車。其中，ADAS系統(tǒng)的功能覆蓋了車輛周圍360°的范圍，能夠進(jìn)行車道偏離檢測(cè)、前車檢測(cè)、行人檢測(cè)、交通標(biāo)識(shí)識(shí)別等，并能在必要的時(shí)候?qū)︸{駛行為進(jìn)行策略性引導(dǎo)或直接進(jìn)行干預(yù)，以輔助駕駛員駕駛。

根據(jù)相關(guān)的研究數(shù)據(jù)可知，當(dāng)駕駛員行駛車輛處于危險(xiǎn)狀況時(shí)，若能有類似預(yù)警系統(tǒng)及時(shí)提醒駕駛員可以減少30%的追尾事故、50%的路面相關(guān)事故以及60%的迎面相撞事故。車輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)能夠精確地測(cè)量出所駕駛車輛與前方行駛車輛之間的距離，并通過(guò)計(jì)算得出前后兩車的車速，再經(jīng)過(guò)一系列相關(guān)計(jì)算和分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)所駕駛車輛有潛在的危險(xiǎn)時(shí)，就能及時(shí)向駕駛員報(bào)警并提示其立即進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟僮?，從而避免事故的發(fā)生。

前車檢測(cè)是車輛防碰撞預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。基于視覺(jué)的前車檢測(cè)一般可以分為基于特征、基于光流場(chǎng)、基于模型和基于機(jī)器學(xué)習(xí)4種。

前車檢測(cè)方法：1、基于特征的前車檢測(cè)方法2、基于光流法的前車檢測(cè)方法3、基于模型的前車檢測(cè)方法4、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的前車檢測(cè)方法

基于特征的前車檢測(cè)方法主要是根據(jù)車輛的對(duì)稱性、陰影、邊緣等特征進(jìn)行車輛檢測(cè)，為得到確切結(jié)果，通常將陰影、對(duì)稱性和邊緣特征結(jié)合起來(lái)。目前，基于特征的前車檢測(cè)方法主要有基于車牌、車輛底部陰影、車燈等特征的前方車輛檢測(cè)方法。

基于光流法的前車檢測(cè)方法主要通過(guò)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)、前方障礙物運(yùn)動(dòng)或二者相對(duì)運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度場(chǎng)實(shí)現(xiàn)，但該方法對(duì)噪聲、光線變化敏感，計(jì)算量大。目前，光流場(chǎng)的計(jì)算一般分為：基于匹配的方法、基于梯度的方法和基于能量的方法等。

在運(yùn)動(dòng)的某一特定時(shí)刻，首先計(jì)算圖像上二維速度場(chǎng)（視頻圖像幀中的灰度變化的一階和二階導(dǎo)數(shù)），此時(shí)三維運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度矢量就投影成圖像表面的二維瞬時(shí)速度場(chǎng)，然后把二維圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的點(diǎn)投影到真實(shí)三維目標(biāo)的點(diǎn)上后，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)（運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)）和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置就可以從得到的二維速度場(chǎng)中利用一些約束條件推測(cè)出來(lái)。

基于模型的前車檢測(cè)方法首先建立已知車輛精準(zhǔn)的二維或三維模型，然后與待檢測(cè)圖像進(jìn)行匹配，該方法對(duì)車輛模型過(guò)分依賴。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的前車檢測(cè)方法主要利用從數(shù)據(jù)中提取的規(guī)則或模式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Adaboost級(jí)聯(lián)分類器等?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的前車檢測(cè)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，但運(yùn)算量較大。

智芯原動(dòng)采用了基于特征和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的前車檢測(cè)方法該方法主要包括以下步驟：① 采用具有深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)選取的樣本圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以得到車輛識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型；② 檢測(cè)車道線來(lái)確定檢測(cè)車輛的搜索范圍；③ 根據(jù)選取的特征，在車輛的搜索范圍內(nèi)初步定位車輛的候選區(qū)域；④ 根據(jù)車輛識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行識(shí)別并輸出結(jié)果。

上圖給出了智芯原動(dòng)的前車檢測(cè)方法流程圖。其中，具有深度學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)是采用卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

智芯原動(dòng)的前車檢測(cè)功能模塊是持續(xù)監(jiān)控前方車輛，通過(guò)兩車之間的距離和相對(duì)速度計(jì)算出即將發(fā)生碰撞的時(shí)間，可以在發(fā)生碰撞危險(xiǎn)前2.7秒發(fā)出警報(bào)，提醒駕駛員及時(shí)剎車制動(dòng)，避免與前方車輛發(fā)生追尾碰撞。下圖給出了智芯原動(dòng)的前車檢測(cè)結(jié)果圖。

與其他公司的嵌入式算法不同，智芯原動(dòng)將前車檢測(cè)算法在芯片上實(shí)現(xiàn)了智能硬化。含有前車檢測(cè)硬化算子的芯片可以實(shí)現(xiàn)直接在相機(jī)端進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，提高了運(yùn)算速率，節(jié)約了運(yùn)算時(shí)間和成本。