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基于Plthon语言和ARM的视觉辅助驾驶系统设计与实现的中期报告
1.研究背景
自动驾驶技术近年来持续发展，但仍存在一些挑战，如复杂的路况和无法完全替代人类的判断和决策。因此，视觉辅助驾驶逐渐成为了解决这些问题的重要手段。本文旨在设计一个基于Python语言和ARM的视觉辅助驾驶系统，使用计算机视觉技术来辅助自动驾驶系统进行决策和控制。
2.研究内容
该系统主要包括以下三个部分：
2.1图像采集和处理模块
该模块使用视频摄像头采集实时图像，并通过OpenCV进行图像处理。其中，包括边缘检测、颜色分割、形状检测等功能，从而提取出道路信息和行驶障碍物的信息。
2.2目标检测和跟踪模块
该模块使用深度学习目标检测算法，如YOLO等，对道路上的车辆、行人等目标进行检测，并通过目标跟踪算法实现对目标的跟踪。从而实现车辆自动避让、行人保护等功能。
2.3控制模块
该模块通过控制汽车的刹车、油门、方向等实现对车辆的控制。其中，控制算法需要结合车辆速度、所在车道、前方障碍物等信息进行决策。
3.研究进展
目前，我们已完成了图像采集和处理模块的设计，并实现了边缘检测、颜色分割、形状检测等基本功能。同时，已初步完成了目标检测和跟踪模块的设计，并选用了YOLO算法进行实现。最后，我们正在进行控制模块的算法设计和验证。
4.研究展望
未来，我们将进一步完善系统功能和性能，并进行大量的实车测试和优化。同时，也将探索更多先进的视觉算法和技术，以提高系统的准确性和鲁棒性。