一種車輛輔助駕駛中車輛間距的計(jì)算方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車輛輔助駕駛中車輛間距的計(jì)算方法,包括步驟1:訓(xùn)練模型;步驟2:車輛檢測;步驟3:對識別為車輛尾部的窗口進(jìn)行車輛邊緣的定位;步驟4:計(jì)算前方車輛間距;本發(fā)明對攝像頭擺放的角度沒有特殊要求,使用本發(fā)明提出的方法不需要對攝像頭的位置進(jìn)行精細(xì)地調(diào)試;本發(fā)明僅使用一個攝像頭,可以應(yīng)用于所有具有單目攝像頭的設(shè)備上。
【專利說明】一種車輛輔助駕駛中車輛間距的計(jì)算方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種車輛輔助駕駛中車輛間距的計(jì)算方法,屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】。【背景技術(shù)】
[0002]隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快,疲勞駕駛?cè)找娉蔀榻煌ㄊ鹿拾l(fā)生的主要因素,如何減少因疲勞駕駛引發(fā)的交通事故成為了倍受關(guān)注的問題。人們研發(fā)了車輛駕駛輔助系統(tǒng),幫助減小因駕駛員注意力下降而發(fā)生交通事故的幾率。其中關(guān)鍵技術(shù)是車輛駕駛中車輛間距的計(jì)算方法。
[0003]在以色列Mobileye公司出產(chǎn)的Mobileye智能行車預(yù)警系統(tǒng)中,車輛間距利用“遠(yuǎn)近法原理”計(jì)算得到。這種方法需要首先進(jìn)行車輛檢測,依照對三個特征的檢測,分別是車輛后部的矩形檢測、后輪檢測和兩個尾燈的檢測。用車輛檢測的結(jié)果找到車輛輪胎與地面接觸點(diǎn),進(jìn)而進(jìn)行車輛距離計(jì)算。原理如圖1所示,攝像頭距離地面高度為H,由車輛與地面接觸點(diǎn)在攝像頭內(nèi)部傳感器上的成像位置可以計(jì)算車輛距離,假設(shè)成像位置與傳感器中心點(diǎn)距離為y,攝像頭的焦距為f,那么車輛距離Z可由下式計(jì)算得到:
【權(quán)利要求】
1.一種車輛輔助駕駛中車輛間距的計(jì)算方法,包括以下幾個步驟: 步驟1:訓(xùn)練模型; 采集路況信息圖像,從采集的路況信息圖像中截取正樣本和負(fù)樣本,正樣本為包含車輛尾部的圖像,車輛尾部面積約占整個正樣本面積的85%~90%,左右留有背景信息,負(fù)樣本為不包含車輛尾部的圖像,將正樣本和負(fù)樣本標(biāo)準(zhǔn)化為36X36像素的圖像,從正樣本和負(fù)樣本中提取Haar-1ike特征,對從樣本中提取的Haar-1ike特征用Adaboost算法進(jìn)行訓(xùn)練,得到Haar-1ike特征組合成的強(qiáng)分類器組,強(qiáng)分類器組的輸入為36X36像素的窗口圖像,分類結(jié)果分為兩種,一種是窗口為車輛尾部窗口,另一種是窗口不為車輛尾部窗口 ;步驟2:車輛檢測; 通過攝像頭進(jìn)行路況信息采集,對采集的圖像進(jìn)行車輛檢測; 采用快速多尺度滑動窗口檢測方法進(jìn)行車輛檢測,具體為: 設(shè)置滑動窗口大小為36X36像素; 首先用雙線性內(nèi)插法將圖像縮小為多級不同尺度的圖像,圖像縮小的比例系數(shù)為0.9,將圖像按尺度從小到大排序,從第一個尺度開始檢測,每一個窗口都用強(qiáng)分類器組進(jìn)行分類,如果分類結(jié)果為車輛尾部窗口則記錄窗口信息,接著窗口滑向下一個位置,滑動的步長為一個像素,采用強(qiáng)分類器組對當(dāng)前的窗口進(jìn)行分類,當(dāng)最小尺度的圖像被檢測完后,繼續(xù)用滑動窗口對第二個尺度的圖像進(jìn)行檢測,如果在較小尺度的圖像中檢測到了車輛,根據(jù)記錄的窗口位置,在較大尺度的圖像中對此區(qū)域不采用強(qiáng)分類器組進(jìn)行檢測,當(dāng)一幀圖像檢測完成后,記錄檢測到車輛的窗口位置以及檢測到車輛時的圖像尺度,在對下一幀圖像進(jìn)行檢測的時候,檢測的 區(qū)域?yàn)樯弦粠袡z測到車輛的窗口位置向四周擴(kuò)大兩倍的區(qū)域,檢測從記錄的圖像尺度開始,如果上一幀在第k個尺度中檢測到車輛,則這一幀從第k個尺度開始檢測,如果檢測到車輛,則檢測結(jié)束,如果沒有檢測到車輛,則按照k-1、k+1、k-2、k+2…的順序依次對各尺度進(jìn)行車輛檢測,如果在這一幀中檢測到車輛,那么下一幀的檢測中繼續(xù)按照這一幀的處理方法進(jìn)行檢測,否則按照從小到大的順序重新檢測整個圖像的所有尺度; 步驟3:對識別為車輛尾部的窗口進(jìn)行車輛邊緣的定位; 針對識別為車輛尾部的窗口,將車輛尾部窗口劃分為3X3的9個子窗口 ; 對車燈邊緣進(jìn)行檢測時使用第二行左右兩個子窗口,所述的兩個子窗口為三通道的彩色窗口,首先將三個通道的窗口轉(zhuǎn)換為單通道窗口,轉(zhuǎn)換的等式為Re = 2R-B-G,其中R、G和B分別表示原窗口中的紅色通道、綠色通道和藍(lán)色通道,Re表示轉(zhuǎn)換過后的單通道窗口的像素值;然后,將轉(zhuǎn)換后的窗口二值化,閾值設(shè)為25,大于閾值的點(diǎn)二值化為1,否則二值化為O;二值化完成后,對像素值為I的點(diǎn)進(jìn)行過濾,過濾的標(biāo)準(zhǔn)為:如果在該像素的四鄰域中,像素值為O的點(diǎn)的個數(shù)大于或者等于3個,則該像素被過濾掉,其像素點(diǎn)值被置為O ;最后,在左側(cè)的子窗口中,取像素點(diǎn)值為I且最靠左的點(diǎn)作為左側(cè)車燈的邊緣點(diǎn),右側(cè)的子窗口中取像素點(diǎn)值為I且最靠右的點(diǎn)作為右側(cè)車燈的邊緣點(diǎn); 對輪胎邊緣進(jìn)行檢測時使用第三行左右兩個子窗口,先對子窗口灰度化,設(shè)定6 X 6像素的掩模, 對左邊輪胎邊緣定位時,掩模具體是,掩模右上3 X 3像素位置設(shè)為黑色,采用掩模對左邊的子窗口滑動檢測,將掩模白色部分覆蓋的像素點(diǎn)值的總和減去黑色部分覆蓋的像素點(diǎn)值總和的3倍得到特征值Val,白色部分覆蓋的像素點(diǎn)值的總和記為Whi,黑色部分覆蓋的像素點(diǎn)值的總和記為Bla,當(dāng)Val > 200并且BlaX 3 < Whi時,將掩模黑色部分左下角覆蓋的像素點(diǎn)作為左輪胎邊緣候選像素點(diǎn),對子窗口檢測結(jié)束后,得到左輪胎邊緣候選像素點(diǎn)的集合,將左輪胎邊緣候選像素點(diǎn)中最靠近左下的像素點(diǎn)作為左側(cè)輪胎的邊緣像素點(diǎn);對右邊輪胎邊緣定位時,掩模具體是,掩模左上3X3像素位置設(shè)為黑色,針對右邊的子窗口,也采用上述方法進(jìn)行處理,其中,右輪胎邊緣候選像素點(diǎn)選擇模版黑色部分右下角的像素點(diǎn),最終的邊緣點(diǎn)選擇右輪胎邊緣候選像素點(diǎn)候選點(diǎn)集合中最靠近右下的像素點(diǎn)作為右輪胎邊緣像素點(diǎn); 通過左右輪胎邊緣和左右車燈邊緣,得到最終的車輛左右邊緣位置,具體是: 針對車輛左邊緣:對左側(cè)輪胎邊緣位置和左側(cè)車燈邊緣位置進(jìn)行比較,如果車燈邊緣與車胎邊緣在水平方向的差值大于或者等于窗口邊長的1/4,則認(rèn)為靠右的邊緣是不正確的邊緣,將靠左的邊緣確定為最終的邊緣;如果車燈邊緣與車胎邊緣在水平方向的差值小于窗口邊長的1/4,則將靠右的邊緣確定為最終的邊緣; 針對車輛右邊緣:對右側(cè)輪胎邊緣位置和右側(cè)車燈邊緣位置進(jìn)行比較,如果車燈邊緣與車胎邊緣在水平方向的差值大于或者等于窗口邊長的1/4,則認(rèn)為靠左的邊緣是不正確的邊緣,將靠右的邊緣確定為最終的邊緣;如果車燈邊緣與車胎邊緣在水平方向的差值小于窗口邊長的1/4,則將靠左的邊緣確定為最終的邊緣; 最終,得到車輛左右兩側(cè)的邊緣后,根據(jù)邊緣的位置計(jì)算出車輛在圖像中的寬度D ; 步驟4:計(jì)算前方車輛間距; 根據(jù)下式計(jì)算前方車輛間距:
【文檔編號】G06K9/00GK104021379SQ201410253368
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月9日
【發(fā)明者】牛建偉, 蘇一鳴, 趙曉軻, 路杰 申請人:北京航空航天大學(xué)