基于機器視覺的車輛防碰撞方法技術

本發明專利技術提供了一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，該方法包括：在車輛行駛過程中，基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測；當車輛偏離車道時發出報警。本發明專利技術提出了一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，在嵌入式芯片中實現了機動車安全檢測，提高了行車安全預警性能，能夠在任務處理量將計算量下實現實時計算和預警。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及智能交通，特別涉及一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法。
技術介紹
近年來，隨著全球交通需求增大，各類城市道路交通設施資源有限，交通供給與需求不平衡，給城市交通帶來巨大的壓力。在我國，無證違章駕車、不合格車輛上路行駛、駕駛員疲勞駕車、酒后駕車、超載、超速等是引發交通事故的原因。已有的道路交通事故分析表明，與駕駛員主觀因素有關的事故百分率占近95％。真正造成嚴重車禍的原因最終還是歸結于交通參與者本身，從而一套全面的交通安全輔助系統就顯得尤為重要。近幾年，計算機技術迅速發展，使用攝像頭來客觀的判別具體的行車環境成為可能，數字圖像處理技術日趨完善，使用數字計算機處理所獲取的視覺信息越來越準確快速。傳統的汽車芯片制造中，采用單片機控制。在單片機內的軟件仍然使用最低級的匯編語言。采用單線程運行方式，資源利用率低。智能交通系統的引入，汽車行車安全預警的作用越來越受到重視，功能越來越強大，同時帶來的也是任務處理量，計算量的增大。因此僅僅靠單片機的芯片控制已經不能適應汽車的安全制造。
技術實現思路
為解決上述現有技術所存在的問題，本專利技術提出了一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，包括：在車輛行駛過程中，基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測；當車輛偏離車道時發出報警。優選地，所述基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測，進一步包括：對顏色特征進行加權處理，結合方向顯著性特征，共同分割車道位置，繼而提取車道標識特征點，對候選點進行擬合，得到車道區域；對于方向α和尺度β，定義濾波核函數： W α , β ( x , y ) = β / ( 2 π c ) - exp ( - a 2 ( 4 a 2 + b 2 ) / ( 8 c 2 ) ) ( exp ( i a β ) - exp ( - c 2 / 2 ) ) ]]>其中a＝xcosα+ysinα，b＝-xsinα+ycosα，c＝2.2；選取π/3和2π/3兩個方向和兩個尺度下的核函數進行卷積，設I(x，y)為圖中(x，y)點的值，I與方向為α和尺度為β下的核函數卷積，定義為： G α , β = I ⊗ W α , β ]]>在z＝(x，y)點的卷積結果分為實部與虛部兩部分，將響應值取為實部與虛部的平方和：Iα,β(z)＝Re(Gα,β(z)2)+Im(Gα,β(z)2)方向α下的響應值定義為該方向不同尺度β的變換結果的融合，為均勻得到兩個尺度的信息，取不同尺度結果的平均值，最后得到的融合結果；在顏色顯著圖生成過程中對指定顏色像素進行顯著度增強，然后在經過顏色特征增強的顯著圖基礎上進行區域對比度比較，得到基于區域對比度的顯著圖，即在顏色空間上，對某一個像素，計算它到其他所有像素之間的距離總和，便得到了該像素在全局分辨率下的顯著圖，在圖像I中像素點Ik，顯著值計算如下:S(Ik)＝∑1≤j≤nfjD(Ik，Ij)其中D(Ik，Ij)為像素Ik和Ij在Luv顏色空間中的顏色距離，n為圖像中包含的所有各類顏色的總數，fj是具有像素點Ik顏色的所有像素點的數量；設顏色顯著圖為S，方向顯著圖設為R，將顏色顯著圖和方向顯著圖相融合，分別對顏色顯著圖和方向顯著圖做正則化處理；N(S)＝(S-min(S))/(max(S)-min(S))式中max(S)，min(S)分別代表顯著圖中的最大和最小值；在此基礎上，將兩者做融合處理得到總顯著圖SR：SR＝N(S)×N(R)對顯著圖進行二值化處理，得到分割圖像，從圖像中心線開始檢索，選取顯著圖近景處1/3為ROI，提取兩條車道特征點，設為(xi,yi)i＝0,1,2,...,n；如果函數y＝F(x)對應的參數方程為y＝kx+b，對任意特征點(xi,yi)對應目標直線的誤差為ε＝F(xi)-yi，則所有特征點對應的誤差平方和如下所示： f ( k , b ) = m i n Σ i = 1 n [ kx i + b - y i ] 2 ]]>上式取得最小值的函數即為所要求的直線參數。本專利技術相比現有技術，具有以下優點：本專利技術提出了一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，在嵌入式芯片中實現了機動車安全檢測，提高了行車安全預警性能，能夠在任務處理量將計算量下實現實時計算和預警。附圖說明圖1是根據本專利技術實施例的基于機器視覺的車輛防碰撞方法的流程圖。具體實施方式下文與圖示本專利技術原理的附圖一起提供對本專利技術一個或者多個實施例的詳細描述。結合這樣的實施例描述本專利技術，但是本專利技術不限于任何實施例。本專利技術的范圍僅由權利要求書限定，并且本專利技術涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細節以便提供對本專利技術的透徹理解。出于示例的目的而提供這些細節，并且無這些具體細節中的一些或者所有細節也可以根據權利要求書實現本專利技術。本專利技術的一方面提供了一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法。圖1是根據本專利技術實施例的基于機器視覺的車輛防碰撞方法流程圖。本專利技術在車輛行駛過程中車輛檢測，實時測距。首先對本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，其特征在于，包括：在車輛行駛過程中，基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測；當車輛偏離車道時發出報警。

【技術特征摘要】
1.一種基于機器視覺的車輛防碰撞方法，其特征在于，包括：在車輛行駛過程中，基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測；當車輛偏離車道時發出報警。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于車載圖像的車道顏色和方向特征進行車道檢測，進一步包括：對顏色特征進行加權處理，結合方向顯著性特征，共同分割車道位置，繼而提取車道標識特征點，對候選點進行擬合，得到車道區域；對于方向α和尺度β，定義濾波核函數： W α , β ( x , y ) = β / ( 2 π c ) - exp ( - a 2 ( 4 a 2 + b 2 ) / ( 8 c 2 ) ) ( exp ( i a β ) - exp ( - c 2 / 2 ) ) ]]>其中a＝xcosα+ysinα，b＝-xsinα+ycosα，c＝2.2；選取π/3和2π/3兩個方向和兩個尺度下的核函數進行卷積，設I(x，y)為圖中(x，y)點的值，I與方向為α和尺度為β下的核函數卷積，定義為： G α , β = I &Cir...

【專利技術屬性】
技術研發人員：謝欣霖，陳波，
申請(專利權)人：成都之達科技有限公司，
類型：發明
國別省市：四川;51