由于有轨电车在城市道路中与社会车辆共享路权,可能出现机动车、行人等横穿轨道的情况,引发碰撞事故造成人员及财产损失。而现有的防护方法主要针对高速列车和地铁列车,因此,论文对有轨电车主动安全的防碰撞方法进行研究。通过对有轨电车前方社会车辆的识别、测距,向驾驶员发送防碰撞预警信息,提醒驾驶员采取相应措施,以避免交通事故的发生,保障出行安全。论文对有轨电车防碰撞方法的研究,具有一定的价值。论文应用传感器技术、现代通信技术、数字图像处理方法、机器学习理论、嵌入式技术,设计了一种有轨电车防碰撞预警方法。其主要包含两个部分,即具有图像处理功能的控制器和具有测距以及信息传输功能的协处理器。图像处理控制器的主要功能为读取图像传感器采集到的图像信息,并识别图像中的社会车辆。系统图像采集传感器使用普通摄像头模块,图像处理识别方法使用尺度不变特征转换方法和支持向量机相结合的方法。样本中的车辆图片通过构建尺度金字塔、定位特征点、分配主方向等过程得到特征向量,并使用聚类的方法对特征向量进行处理,构建词袋模型。将生成的词袋模型作为支持向量机的输入,对样本图片进行训练,生成车辆识别分类器。将训练完成的分类器加载到图像处理程序中,对摄像头采集的图像进行识别,检测到社会车辆后向协处理器发出信号。用于测距和信息传输的协处理器核心芯片使用具有Cortex-M3架构的ARM芯片,并对相应的外围电路进行设计与调试。协处理器通过配置无线通信网络与车载计算机建立连接,在收到测距信号时触发超声波测距,计算社会车辆的距离并发送至车载计算机,向驾驶员发出预警信息,并采取相应措施。论文设计的防碰撞方法在嵌入式平台上实现并在实验室环境下进行测试。试验表明,该方法能够完成对有轨电车前方社会车辆的识别,同时进行测距,将距离信息发送到车载计算机。在可能发生碰撞事故的情况下,车载计算机能够及时向有轨电车发送限速或制动命令,达到了设计要求。论文基于图像处理方法和支持向量机实现了有轨电车防碰撞功能。经测试,系统满足实时性、可靠性、稳定性要求,具有结构简单、成本低等特点,为有轨电车防护系统的发展提供了一定的参考。