隨著人工智能與計算機視覺技術的飛速發展，高級駕駛輔助系統（ADAS）已成為現代汽車智能化的關鍵標志。它不僅能有效提升行車安全，還能為自動駕駛時代的全面到來奠定堅實基礎。本文深入剖析一套功能完備、基于深度學習模型的 ADAS 系統的架構與核心實現，帶您領略智能駕駛背后的技術魅力與創新價值。

完整項目地址：基于深度學習和單目測距的前車防撞及車道偏離預警系統

一、系統架構概覽

該 ADAS 系統采用模塊化設計，以 Python 作為主要開發語言，融合了多個高性能深度學習模型與計算機視覺算法，涵蓋碰撞預警、車道線檢測、目標識別等核心功能模塊，并通過精心設計的圖形化用戶界面（GUI）為用戶提供沉浸式操作體驗，適用于從科研測試到實際道路場景的廣泛應用。

（一）核心功能模塊

1. 碰撞預警模塊 ：基于車輛距離、車道區域等信息實時判斷碰撞風險，通過多級預警機制及時提醒駕駛員。

2. 車道線檢測模塊 ：結合車道偏離預警與車道保持輔助功能，利用先進的車道線識別算法穩定追蹤車道信息。

3. 目標檢測模塊 ：精準識別道路上的車輛、行人等關鍵目標，為后續決策提供可靠依據。

4. 駕駛行為監測與決策模塊 ：綜合分析車輛狀態與道路環境，智能決策駕駛行為，如自動調整車速、發出避讓提示等。

（二）系統架構特點

1. 高性能模型集成 ：集成 YOLO 系列目標檢測模型與自定義車道線檢測模型，充分發揮各模型優勢，實現高效、精準的感知能力。

2. 實時性保障 ：優化模型推理流程，利用 ONNX 運行時與 TensorRT 技術加速模型推理，確保系統在實時視頻流處理中快速響應。

3. 可擴展性強 ：模塊化設計便于根據實際需求靈活擴展新功能，如增加交通標志識別、盲區監測等功能模塊。

二、關鍵技術實現與創新

（一）碰撞預警技術實現

碰撞預警是 ADAS 系統守護行車安全的第一道防線。系統通過視頻流實時分析車輛與前方障礙物的距離，并結合車道線檢測結果判斷車輛在車道內的位置狀態。當車輛距離過近且處于車道偏離風險時，立即觸發相應級別的預警，其核心代碼邏輯如下：

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()

通過上述代碼實現碰撞狀態的實時更新，系統采用中位數濾波處理車輛距離數據，有效過濾掉偶爾的噪聲干擾，確保預警信息的準確性和穩定性，為駕駛員提供可靠的碰撞風險提示。

（二）車道線檢測與駕駛輔助決策

車道線檢測是實現車道偏離預警與車道保持輔助的關鍵。系統利用基于 UFLD 算法優化的車道線檢測模型，精準識別道路車道線，并結合車輛在車道內的偏移情況動態調整駕駛輔助策略。車道偏移狀態判斷的核心代碼如下：

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

該代碼片段以車道偏移量和曲率信息為依據，精準判斷車輛在車道內的偏移方向與程度，為后續的車道偏離預警與車道保持輔助決策提供關鍵依據。結