【摘 要】
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汽车智能座舱作为一种较为先进的系统,具备满足不同驾驶员需求的复杂逻辑功能。智能座舱复杂的逻辑功能伴随而来的是其功能测试的难度提升,硬件在环测试是智能座舱域控制器在生产过程中必要的环节,本文以智能座舱域控制器为研究对象,开发一种基于机器视觉的智能座舱测试系统,通过深度学习方法对智能座舱的液晶屏幕显示信息进行检测与识别,进而完成对智能座舱功能的硬件在环测试。主要工作如下:（1）针对智能座舱液晶屏幕图标
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汽车智能座舱作为一种较为先进的系统,具备满足不同驾驶员需求的复杂逻辑功能。智能座舱复杂的逻辑功能伴随而来的是其功能测试的难度提升,硬件在环测试是智能座舱域控制器在生产过程中必要的环节,本文以智能座舱域控制器为研究对象,开发一种基于机器视觉的智能座舱测试系统,通过深度学习方法对智能座舱的液晶屏幕显示信息进行检测与识别,进而完成对智能座舱功能的硬件在环测试。主要工作如下:（1）针对智能座舱液晶屏幕图标显示信息进行研究,首先应用传统的图像处理算法对液晶图标进行识别,发现传统图像处理算法存在的缺点及不足;然后应用深度学习方法对智能座舱液晶屏幕图像显示信息展开研究,使用目标检测算法YOLOv3对液晶图标进行识别处理,通过分析YOLOv3算法精度不足问题,应用Inception网络结构对算法结构进行拓宽,进一步提升了智能座舱液晶图标的识别准确率。（2）针对智能座舱液晶屏幕显示的文本信息,在EAST文本检测算法的基础上,将EAST算法的基础网络替换为Dense EAST网络,同时对文本预测方法进行创新,提出了Dense EAST算法,有效的提升了文本信息检测的准确率。对于已检测的文本信息识别应用CRNN文本识别算法,结合深度可分离卷积降低特征提取层的网络参数量,以及在算法中添加Dropout正则化方法防止过拟合现象的发生,进一步提升了文本识别的准确率,所提出的CRNN-X文本识别算法满足了对液晶屏幕文本信息处理的应用需求。（3）通过分析智能座舱域控制器的实际测试需求,给出了智能座舱硬件在环测试系统的总体方案,实现了系统硬件搭建和软件开发及设计。并对所开发完成的智能座舱测试系统进行了实际的测试实验,验证了测试系统的准确性及可用性。实验结果表明本文所构建的基于机器视觉的智能座舱硬件在环测试系统,能够完成对智能座舱指定功能的自动化测试,满足实际的智能座舱测试需求,在智能座舱的研发和生产过程中具有较好的实用价值和前景。
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