在智能交通不断发展的今天,汽车辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance System,简记为ADAS)已经被广泛应用于车辆驾驶中,为人们提供安全、便捷的驾驶辅助功能。而随着智能手持终端的不断普及和发展,其软硬件水平越来越高,已经能够满足复杂计算的需求。如果将智能手持终端应用到汽车辅助驾驶中,能够大大提高汽车辅助驾驶系统的便捷性,并能有效节省硬件资源。为此,本文对智能手持终端在ADAS中的应用进行了研究,总结了基于手持终端的ADAS应用的体系结构,为了验证系统的可行性,设计并实现了一个基于Android系统的ADAS原型系统。为了验证手持终端的处理能力能否满足ADAS应用的需求,本文选取了交通信号灯检测算法进行研究和实现,并移植到Android平台的ADAS原型系统中。交通信号灯检测算法中,首先利用了交通信号灯发光区域的亮度特征和颜色特征,进行亮度滤波和HSI颜色空间的颜色分割,基于发光区域的形状进行形状过滤,然后利用交通信号灯的外部形态特征对提取区域进行外部形态匹配,最后通过对多帧结果的统计验证得到最终的输出区域和状态。实验表明,该方法能够快速有效的检测到视频样本中的交通信号灯位置和状态,为开发基于交通信号灯检测的应用打下良好的基础。根据实际的项目需要,同时为了探讨终端协作模式下ADAS应用中的终端交互模式,并验证网络环境对终端之间数据传输的支持,在原型系统中实现了汽车后视影像显示的子系统。系统以车载环境下的Wifi无线连接为传输网络,系统分为模拟车载终端和Android显示终端两个部分,模拟车载终端完成实时图像采集、编码、传输任务,Android显示端完成图像的获取、显示以及相关配置功能。在测试中显示端能够及时连续的播放模拟车载终端的实时视频画面,实现了低延时、高可靠性的目标。通过原型系统,验证了当前手持终端在计算能力与交互能力上对ADAS应用的支持,充分说明了基于手持终端ADAS应用的可行性和实用价值。