2024年4月28日发(作者：候访波)
双向摄像头识别跟车装置的制作方法
双向摄像头识别跟车装置是一种基于图像处理技术的自动驾驶
装置，它能够实时识别前方的车辆，监测车距和车速，并自动跟车
保持安全距离。本文将介绍一个基于树莓派和OpenCV的双向摄像头
识别跟车装置的制作方法。
一、硬件部分
双向摄像头识别跟车装置的硬件部分包括树莓派、摄像头、电
池和电路板。下面是具体的制作方法。
1. 树莓派选择
本方案采用树莓派3B型号的开发板，因为它性能较好，价格适
中，适合DIY制作。
2. 摄像头选择
本方案采用两个USB摄像头，一个位于前方，一个位于后方，
分别用来识别前方的车辆和后方的车辆，这样可以更准确地调节跟
车距离。
3. 电池和电路板选择
本方案采用一个12000毫安时（mAh）的锂电池和一个5V 3A稳
压电路板，锂电池可以为树莓派等元器件提供电源，稳压电路板可
以稳定输出5V电压，保证系统运行的稳定性。
二、软件部分
双向摄像头识别跟车装置的软件部分包括操作系统、图像处理
库和控制程序。下面是具体的制作方法。
1. 操作系统安装
本方案采用Raspbian Stretch作为操作系统，可以从官网下载
镜像文件并刻录到SD卡中，然后将SD卡插入树莓派上，即可启动
操作系统。
2. 图像处理库安装
本方案采用OpenCV作为图像处理库，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python-opencv
安装完成后，可以使用Python编写图像处理程序。
3. 控制程序编写
本方案采用Python编写控制程序，具体实现包括摄像头的初始
化、图像采集、图像处理、车距测量和车速测量等功能。下面是控
制程序的核心代码：
# Import the necessary libraries
import cv2
import time
# Open the cameras
cam_front = apture(0)
cam_back = apture(1)
# Set the resolution of the cameras
cam_(3, 640)
cam_(4, 480)
cam_(3, 640)
cam_(4, 480)
while True:
# Capture the frames from the front and back cameras
_, frame_front = cam_()
_, frame_back = cam_()
# Process the frames using OpenCV
# ...
# Measure the distance between the two cars
# ...
# Measure the speed of the cars
# ...
# Control the speed of the car based on the distance
and speed
# ...
# Wait for 100 milliseconds before repeating the loop
(0.1)
控制程序的主要功能是循环读取前方和后方摄像头的图像，进
行图像处理，并测量车距和车速，并据此控制车辆的速度。
三、总结
本文介绍了一个基于树莓派和OpenCV的双向摄像头识别跟车装
置的制作方法，包括硬件和软件两个方面。该装置具有自动驾驶的
功能，可以在一定程度上降低驾驶过程中的风险，提高驾驶安全性。
2024年4月28日发(作者：候访波)
双向摄像头识别跟车装置的制作方法
双向摄像头识别跟车装置是一种基于图像处理技术的自动驾驶
装置，它能够实时识别前方的车辆，监测车距和车速，并自动跟车
保持安全距离。本文将介绍一个基于树莓派和OpenCV的双向摄像头
识别跟车装置的制作方法。
一、硬件部分
双向摄像头识别跟车装置的硬件部分包括树莓派、摄像头、电
池和电路板。下面是具体的制作方法。
1. 树莓派选择
本方案采用树莓派3B型号的开发板，因为它性能较好，价格适
中，适合DIY制作。
2. 摄像头选择
本方案采用两个USB摄像头，一个位于前方，一个位于后方，
分别用来识别前方的车辆和后方的车辆，这样可以更准确地调节跟
车距离。
3. 电池和电路板选择
本方案采用一个12000毫安时（mAh）的锂电池和一个5V 3A稳
压电路板，锂电池可以为树莓派等元器件提供电源，稳压电路板可
以稳定输出5V电压，保证系统运行的稳定性。
二、软件部分
双向摄像头识别跟车装置的软件部分包括操作系统、图像处理
库和控制程序。下面是具体的制作方法。
1. 操作系统安装
本方案采用Raspbian Stretch作为操作系统，可以从官网下载
镜像文件并刻录到SD卡中，然后将SD卡插入树莓派上，即可启动
操作系统。
2. 图像处理库安装
本方案采用OpenCV作为图像处理库，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python-opencv
安装完成后，可以使用Python编写图像处理程序。
3. 控制程序编写
本方案采用Python编写控制程序，具体实现包括摄像头的初始
化、图像采集、图像处理、车距测量和车速测量等功能。下面是控
制程序的核心代码：
# Import the necessary libraries
import cv2
import time
# Open the cameras
cam_front = apture(0)
cam_back = apture(1)
# Set the resolution of the cameras
cam_(3, 640)
cam_(4, 480)
cam_(3, 640)
cam_(4, 480)
while True:
# Capture the frames from the front and back cameras
_, frame_front = cam_()
_, frame_back = cam_()
# Process the frames using OpenCV
# ...
# Measure the distance between the two cars
# ...
# Measure the speed of the cars
# ...
# Control the speed of the car based on the distance
and speed
# ...
# Wait for 100 milliseconds before repeating the loop
(0.1)
控制程序的主要功能是循环读取前方和后方摄像头的图像，进
行图像处理，并测量车距和车速，并据此控制车辆的速度。
三、总结
本文介绍了一个基于树莓派和OpenCV的双向摄像头识别跟车装
置的制作方法，包括硬件和软件两个方面。该装置具有自动驾驶的
功能，可以在一定程度上降低驾驶过程中的风险，提高驾驶安全性。