随着汽车数量的增长,道路交通安全问题日益严重。因此,防撞预警系统越来越受相关企业和研究学者的重视。防撞预警系统研究的出发点在于减少交通事故的发生,保障道路行车安全。本文研究的智能预警防撞系统,基于主动安全技术理念,在事故未发生时提前进行防范举措,尽可能避免碰撞交通事故的发生。本文以传感器技术、图像处理和Jetson nano嵌入式技术为基础,设计并实现了一款辅助驾驶员的防撞预警系统。系统可分为主控数据处理中心、多传感器信息采集和输出信息执行这三个部分。系统工作时,由多传感器采集行车周围环境信息,主控中心对采集到的数据进行解析处理,并根据预设算法判定驾驶安全等级,最后根据信息结果采取不同的措施。行车过程中,系统对可能发生的车道偏离、前后车辆、障碍物碰撞进行风险预判,及时自动给予驾驶员警示信息以避免交通事故的发生。本文首先分析了汽车防撞预警系统的功能需求,并设计了总体实现方案,将驾驶状态分为不同的安全等级;利用图像处理方法检测道路图像中的车道线,识别可行驶区域,利用深度学习的方法检测车辆,在自建数据集和KITTI数据集上进行实验,均可以取得较好的检测效果;确定适合本系统的车道偏离预警模型,并建立适合本系统的纵向安全预警模型;接着进行系统硬件设计,完成各个子模块的硬件选型和设计;在硬件基础之上,完成各部分的软件设计;最后对系统进行测试,包括单个模块测试和总体功能测试,验证了本系统的总体设计的可行性,实现了课题的目标要求。