CN101135558A - 一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法及装置，相对于现有技术，本发明的方法与装置具有精确度高、误报率低的特性。本发明采用机器视觉的方法采集前方车辆车牌特征以及车道线信息，根据其前方车辆车牌在机器视觉的投影成像像素点的多少大小，(或者说：根据其前方车辆车牌在机器视觉的投影成像的大小)，进行与前方车辆距离的计算，结合本车的车速、转向等状态信息计算出前车的行驶状态，根据本车与车道线边界的相对距离，判断是否行驶在安全的车道范围之内等，使本发明的方法更加灵活、便于广泛推广。
Description
技术领域
本发明涉及汽车安全技术领域，具体涉及到一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法及装置。
背景技术
随着公路交通的车辆增多，近年来公路交通的伤亡事故呈现不断上升的趋势。防撞预警系统是当前汽车安全辅助驾驶系统研究的热点，一般分为纵向碰撞和侧向防车道偏离两个系统进行研究，其研究的核心问题是与前方车辆车距的实时测量以及本车自身相对于车道边界线位置的测量计算。当前研究较多的是采用雷达、激光和机器视觉等方法进行探测。如专利CN1745316A所述即为采用雷达进行车距测量。专利CN2209624Y全天候车辆前后预警装置所述，采用了超声波进行车距的判断，但是超声波和雷达容易产生误判，由于车道隔离带，路面坡度等干扰使得车距测量不准确，系统的误报率较高。而且对于安全车距的判断多为设定固定的安全距离值，不具有自适应性。
发明内容
本发明提出了一种基于机器视觉的预警装置和方法，将预防碰撞和防止偏移车道集成到一个系统中，采用一套机器视觉系统来实现碰撞预警和车道偏离预测。本发明采样车牌在机器视觉的投影大小来计算车辆之间的距离，实时性好，测量精度更高。
本发明的基于机器视觉的汽车防撞预警方法，所述方法按照以下步骤进行：
A、采集本车前方行进区域的图像信息；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C、从所述二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息；
D、根据所述车牌特征信息中的车牌象素大小计算本车与前车的车距；
E、判断本车与前车车距是否小于预定的行使安全车距；是，则报警；否，则返回步骤A。
其中，所述方法步骤C与步骤D之间增加以下步骤：C1、计算前方车辆当前的行驶状况，并根据前方车辆的当前行驶状况判断本车的前方行车区域是否安全；是，则返回步骤A；否，则启动预警，并执行步骤D。
其中，在所述步骤E执行报警之后还包括执行以下步骤：F、判断驾驶员是否减速制动；是，则返回步骤A；否，则控制本车减速制动，再返回步骤A。
其中，所述步骤B包括以下步骤：
B1、获得前方车辆的灰度图像；
B2、对所述灰度图像进行预处理；
B3、进行图像边缘检测处理，从图像中获得车辆及车牌的轮廓线和车道线；
B4、进行图像分割和二值化处理，获得用于识别车牌特征或车道边界线特征的二值化图像数据。
其中，所述步骤C采用统计模式识别方法从二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息。
其中，所述步骤D采用如下方法计算计算本车与前车的车距：
D1、通过标定步骤，分别找出前车车牌垂直方向和水平方向在不同车距下成像的大小，获得车距与前车车牌象素大小的对应关系数据，并将该对应关系数据预先存入处理系统中；
D2、根据前车车牌象素大小查找或计算获得相应的车距。
其中，所述步骤C1按照以下过程判断本车的前方行车区域是否安全：
C11、计算前车相对于本车的相对车速；
C12、判断相对车速是否小于零；是，则执行步骤C13；否，则表示前方行车区域安全；
C13、判断本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内；是，则表示前方行车区域安全；否，则执行步骤C14；
C14、判断前方车辆是否拐弯或变道；是，则表示本车的前方行车区域不安全；否，则表示本车的前方行车区域安全。
其中，所述步骤C11按照下述公式计算前车相对于本车的相对车速：
u0＝(S2-S1)/T
上式中，u0为前车相对于本车的相对车速；S2、S1为前后两次采样所得车距；T为采样周期。
其中，所述步骤C13按照以下过程对本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内进行判断：
C13a、确定本车行驶中心线；
C13b、设定本车行进的安全行驶范围，该安全行驶范围包括从所述中心线向左延伸预设的左车道安全宽度Lwl、从所述中心线向右延伸预设的右车道安全宽度Lwr；
C13c、在所述二值化图像中，计算本车行驶中心线到左侧最近车牌象素的左投影距离Wrl、及本车行驶中心线到右侧最近车牌象素的右投影距离Wrr；
C13d、根据投影关系或标定数据，依据左投影距离Wrl和右投影距离Wrr计算本车行使过程中，本车行驶中心线到左侧最近车辆的实际左车道宽度Wls、及本车行驶中心线到右侧最近车辆的实际右车道宽度Wrs；
C13e、比较左车道安全宽度Lwl与实际左车道宽度Wls的大小、或比较右车道安全宽度Lwr与实际右车道宽度Wrs的大小；若Wls<Lwl或Wrs<Lwr，则表示本车的前方行使车道不安全；反之，表示本车的前方行使车道安全。
其中，所述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否变道进行判断：
实时探测前方车辆的车牌特征，判断车牌特征是否在图像投影面上发生水平位移，如果其水平位移的速度大于设定速度阈值，则表示前方车辆正在变道。
其中，所述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否拐弯进行判断：
实时探测前方车辆的车牌特征，读取车牌象素水平投影长度Lx和垂直投影长度Hx，并计算水平投影长度Lx与垂直投影长度Hx的比值变化速率是否大于零，若该比值变化速率大于零，则表示前方车辆正在拐弯。
一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法，用于防止本车偏离车道的方法，所述方法包括以下步骤：
A、采集本车前方行进区域的图像信息；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C2、从所述二值化图像数据中提取前方车道边界线特征信息；
D2、根据车道边界线特征信息确定本车与车道边界线的距离；
E2、判断所述距离是否属于预设安全车道范围内，是则返回步骤A，否则报警；
F2、判断是否接收到驾驶员的转向操作消息，是则返回步骤A，否则控制本车转向，再返回步骤A。
基于上述方法的汽车防撞预警装置，所述装置包括：CCD摄像机及图像采集卡，用于采集前方车辆的图像信息；图像处理单元，用于对所述图像信息进行图像处理和特征提取；决策控制单元，用于根据提取的特征信息进行计算和判断，并向报警装置及执行机构发送执行命令；报警装置，用于对外发出预警或报警信息。
其中，所述装置还包括：车速传感器，用于测量本车车速，并将车速数据提供给所述决策控制单元；制动执行机构，用于根据所述决策控制单元的制动指令控制本车减速制动；显示器，用于显示图像信息及相关操作指令。
其中，所述装置还包括：转角传感器，用于测量本车转角，并将转向数据提供给所述决策控制单元；转向执行机构，用于根据所述决策控制单元的转向指令控制本车转向。
本发明采用一套机器视觉系统来实现防止前车碰撞和车道偏离的预测。并且本发明通过采样车牌在机器视觉的投影大小来计算车辆之间的距离，实时性好，测量精度更高。
附图说明
图1是本发明的总体结构示意图；
图2是本发明装置的结构示意图；
图3是本发明方法的流程图；
图4是本发明方法图像处理过程的流程图；
图5是本发明根据前方车辆的当前行驶状况判断本车的前方行车区域是否安全的流程图；
图6是基于车牌象素大小的车距测量的示意图；
图7是二值化图像中本车行驶中心线与车牌象素的相对位置关系示意图。
具体实施方式
以下对本发明的较佳实施例加以详细说明。
如图3所示，本发明提供了一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法，所述方法按照以下步骤进行：
A、采集本车前方行进区域的图像信息，其图像可以通过CCD摄像机来获得，该CCD摄像机，可以安装在本车的前方位置，如图1所示，并且本车前方行进区域的图像信息包括前方车辆的图像信息，以及前方车道边界线信息等；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C、从所述二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息，该步骤可以采用统计模式识别方法从二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息，此统计模式识别方法属于现有技术，在识别时需要根据相关特征建立几种识别模式，比如车道边边界线属于直线连通区域，车牌通常在一矩形连通区域内等，该方法为本领域技术人员熟知，在此不再赘述；
D、根据所述车牌特征信息中的车牌象素大小计算本车与前车的车距；
E、判断本车与前车车距是否小于预定的行使安全车距(此预定安全车距可以根据个人的需要来设定)；是，则报警；否，则返回步骤A。本发明的方法通过图像信息的采集，并利用图像中的车牌特征作为车距判断的依据，从而相对于现有技术来说，提高了精确度，降低了系统的误报率。
如图4所示，上述步骤B包括以下步骤：
B1、获得前方车辆的灰度图像；
B2、对所述灰度图像进行预处理，该预处理包括；
B3、进行图像边缘检测处理，从图像中获得车辆及车牌的轮廓线和车道线；
B4、进行图像分割和二值化处理，获得用于识别车牌特征或车道边界线特征的二值化图像数据。
通过摄像机获得的原始图像多为彩色图像，本发明的道路检测算法是基于灰度信息的，所以需要将彩色图像转换为灰度图像。当图像输入到计算机的时候，由于输入转换器件(如光敏器件、A/D转换器等性质的差别)及周围环境的影响等，使图像上含有各种各样的噪声和失真，则需要对输入图像先进行去噪声预处理。其常用的算法有：图像的灰度变换、直方图修正、邻域平均、中值滤波等。图像边缘检测可以被定义为在局部区域内图像特征的差别，它表现为图像的不连续性，大范围内的不连续性即成为边界，其可以通过梯度检测图像灰度值的显著变化。常用的边缘检测方法有：差分边缘检测、梯度边缘检测、Roberts(罗伯茨)边缘检测算子、Sobel(索贝尔)边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Laplace(拉普拉斯)边缘检测算子等。对于道路图像来说，图像分割的目的就是建立一个基于灰度特征的分割模型，最终得到一个二值化目标图像。由于图像边缘检测算法增强了各种边缘信息，包括树木、行人、建筑、道路等。道路边界信息淹没在大量的边界信息当中，因此必须采用特征提取从诸多边界信息中识别出道路边界及车牌。
上述述步骤D采用如下方法计算本车与前车的车距：
首先、通过标定步骤，分别找出前车车牌垂直方向和水平方向在不同车距下成像的大小，获得车距与前车车牌象素大小的对应关系数据(即可以通过大量的统计计算获得相应的函数关系式)，并将该对应关系数据预先存入处理系统中；然后、根据前车车牌象素大小查找或计算获得相应的车距。上述车距测量根据投影测距的原理，本车与前车距离越远，车牌特征在图像中的成像象素就会越少，其与成像成函数关系，所以就可以通过定标试验，分别找出标志物(即车牌)垂直方向和水平方向在不同距离下成像的大小，将其预先存入处理系统，用于实时测距的查表计算。
上述方法步骤C与步骤D之间增加以下步骤：
C1、计算前方车辆当前的行驶状况，行驶状况包括前方车辆相对本车的速率、前方车辆是否变道或拐弯等等情况，并根据前方车辆的当前行驶状况判断本车的前方行车区域是否安全；是，则返回步骤A；否，则启动预警，并执行步骤D。如图5所示，该步骤C1主要包括以下几个具体步骤：
C11、计算前车相对于本车的相对车速；
C12、判断相对车速是否小于零；是，则执行步骤C13；否，则表示前方行车区域安全；
C13、判断本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内(该安全行驶范围表示为从本车的两侧分别向外延伸一定的距离示为安全的行车范围，例如，以本车左侧向左延伸1米，且本车右侧向右延伸1米的范围定义为安全行驶范围)；是，则表示前方行车区域安全；否，则执行步骤C14；
C14、判断前方车辆是否拐弯或变道；是，则表示本车的前方行车区域不安全；否，则表示本车的前方行车区域安全。
上述过程中存在3个判断过程，本发明通过定量的计算实现了对前方车辆的行使状态的预测，使本发明的预警报警方法更加精确。上述A至E的过程只通过绝对阈值的比较判断来实施报警，缺乏精确性，比如当前车与本车的距离小于安全车距但其却处于加速状态时，此前车并不会影响到本车的安全，所以应该排除掉，这种情况在A至E的过程中是无法给予排除的，因此需要增加上述步骤C1，从而再次提高了本发明方法的精确度。
上述步骤C11按照下述公式计算前车相对于本车的相对车速：
u0＝(S2-S1)/T
上式中，u0为前车相对于本车的相对车速；S2、S1为前后两次采样所得车距；T为采样周期。如果u0>0，则前车相对于本车间距变大，不会影响本车的行驶安全；如果u0＝0，则前车相对于本车以相同的速度行驶，也不会影响到本车行驶安全；如果u0<0，则前车相对于本车车距变小，则会影响到本车的行车安全。
如图6和图7所示，上述步骤C13按照以下过程对本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内进行判断：
C13a、确定本车行驶中心线(其定义为本车质心在未来时刻可能到达点的集合，确定方法为根据本车的当前行车状态，包括位置坐标、速度、加速度、转向角，通过积分运算得到未来某时刻本车质心可能到达的点，连接各点从而得到本车的理想行驶中心线。一般可以近似将本车的中轴线作为本车的行驶中心线处理)；
C13b、设定本车行进的安全行驶范围，该安全行驶范围包括从所述中心线向左延伸预设的左车道安全宽度Lwl、从所述中心线向右延伸预设的右车道安全宽度Lwr(如图6所示，这里的左车道安全宽度Lwl加上右车道安全宽度Lwr再减去2个本车车宽，即为上述的步骤C13所述的“安全行驶范围”；
C13c、在所述二值化图像(如图7所示)中，计算本车行驶中心线到左侧最近车牌象素203的左投影距离Wrl、及本车行驶中心线到右侧最近车牌象素204的右投影距离Wrr；
C13d、根据投影关系或标定数据，依据左投影距离Wrl和右投影距离Wrr计算本车行使过程中，本车行驶中心线到左侧最近车辆201的实际左车道宽度Wls、及本车行驶中心线到右侧最近车辆202的实际右车道宽度Wrs；
C13e、比较左车道安全宽度Lwl与实际左车道宽度Wls的大小、或比较右车道安全宽度Lwr与实际右车道宽度Wrs的大小；若Wls<Lwl或Wrs<Lwr，则表示本车的前方行使车道不安全，存在潜在危险；反之，表示本车的前方行使车道安全。与上述依据车牌特征测量车距的标定方法相同，标定过程中同时记录左投影距离Wrl和右投影距离Wrr分别与实际左车道宽度Wls和实际右车道宽度Wrs对应关系，并建立相互的投影关系函数，存储在系统中，当执行步骤C13d时，只需要根据存储在系统中的已知关系计算即可。
上述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否变道进行判断：实时探测前方车辆的车牌特征，判断车牌特征是否在图像投影面上发生水平位移，如果其水平位移的速度大于设定速度阈值，则表示前方车辆正在变道。如图6和7所示，当前方与本车道相邻的车辆需要变换车道，可能进入本车辆行进的车道时，摄像机探测到前方目标车牌(如图6中，车牌201和202)在投影平面上发生水平位移，采样周期前、后的水平位移数值x0，x1，比较可以得到x0，x1水平位移增量Δx，从而计算水平位移的速率dx/dt，结合采样到的本车方向传感器的转向增量，可知当dx/dt大于一预设值则可以视为前方目标车辆发生变道横向移动，及存在变道行驶的意图。上述预设值可以通过定标来确定。
如图6和7，上述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否拐弯进行判断：实时探测前方车辆的车牌特征，读取车牌象素水平投影长度Lx和垂直投影长度Hx，并计算水平投影长度Lx与垂直投影长度Hx的比值变化速率是否大于零，若该比值变化速率大于零，则表示前方车辆正在拐弯。其原理如下：
前方目标转弯行驶意图的判断为根据在平直道路行进时水平投影长度Lx与垂直投影长度Hx是本车和目标车辆间隔距离的函数，其比值Lx/Hx为常数k。当目标车辆拐弯，垂直投影长度Hx保持与距离关系不变，水平投影长度Lx与转弯角度α关系为：
Lx＝Hx*k*cosα
前方目标车辆转弯时，车牌特征的水平长度Ls在CCD平面上的投影长度Lx与实际车距S不成为对应关系，其随距离变化的速率dLx/dS明显加快。因此通过读取水平投影长度Lx和垂直投影长度Hx，计算Hx/Lx＝k的比值变化的速率，由此即可判断目标车辆是否转弯行驶，并可导出其拐弯方向。
上述方法给出了汽车防撞报警预警的方法，但是并没有相应的监测实施步骤，所以以下在上述方法之后增加一步监测驾驶员实施情况的步骤，从而提高了本发明应用系统的自动化控制性能，更加保障了实施本发明方法的安全性。
在上述步骤E执行报警之后还包括执行以下步骤：F、判断驾驶员是否减速制动；是，则返回步骤A；否，则控制本车减速制动，再返回步骤A。控制本车减速制动可以采用汽车整车控制器的相关应用软件和机构。
从上可以看出，上述方法主要体现了防止本车与前方车辆碰撞(即追尾碰撞)的情况，以下给出一种防止本车偏离车道边界(即车道偏离碰撞情况)的方法。如图3所示，该方法包括以下步骤：
A、采集本车前方行进区域的图像信息；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C2、从所述二值化图像数据中提取前方车道边界线特征信息；
D2、根据车道边界线特征信息确定本车与车道边界线的距离；
E2、判断所述距离是否属于预设安全车道范围(该定义可以参看前述关于安全行驶范围的相关解释)内，是则返回步骤A，否则报警；
F2、判断是否接收到驾驶员的转向操作消息，是则返回步骤A，否则控制本车转向，再返回步骤A。控制本车转向可以采用汽车整车控制器的相关应用软件和机构。
基于上述方法，本发明还提供了一种基于机器视觉的汽车防撞预警装置。如图1和图2所示，所述装置包括：摄像机100及图像采集卡110、图像处理单元130、决策控制单元131、报警装置160，
CCD摄像机100及图像采集卡110用于采集前方车辆的图像信息，并获得数字图像信息；图像处理单元130用于对所述图像信息进行图像处理和特征提取；决策控制单元131用于根据提取的特征信息进行计算和判断，并向报警装置及执行机构发送执行命令；报警装置160用于对外发出预警或报警信息。报警的方式有很多种，可以是光报警或声报警，则可以将预警定为光报警，报警定为声报警。摄像机100可以采用两个CCD摄像机，一个近焦摄像机，一个远焦摄像机，近焦摄像机作为远焦摄像机的辅助部件。从图2可以看出，控制单元部分的图像处理单元130和决策控制单元131所执行功能可以由汽车的整车控制器ECU来执行，其执行的任务包括：对采集到的车辆和路面信息进行图像处理，获得对系统判断有用的前方车辆状态信息，以及道路边界位置信息；根据提取的特征信息(即车牌和车道边界线)进行当前时刻是否具有发生追尾碰撞和车道偏离碰撞的潜在危险判断，同时给操作执行单元(即报警装置160、制动执行机构150、显示器170或转向执行机构140)发出操作指令等。
如图2所示，本发明的装置还可以包括：用于测量本车车速的车速传感器120，其将车速数据提供给所述决策控制单元131(即图2中的ECU)；用于根据所述决策控制单元131的制动指令控制本车减速制动的制动执行机构150；及用于显示图像信息及相关操作指令的显示器170。所述装置还包括：用于测量本车转角的转角传感器180，其并将转角数据提供给所述决策控制单元131(即图2中的ECU)；用于根据所述决策控制单元131的转向指令控制本车转向的转向执行机构140。如图2所示，操作执行单元接受控制单元的信号，进行视频显示，在危险状况下进行车道偏离预警或追尾碰撞预警，如果警示无效则启动主动控制，对其进行主动制动和转向控制，避免碰撞事故的发生。
综上所示，相对于现有技术，本发明的方法与装置具有精确度高、误报率低的特性。本发明采用机器视觉的方法实时采集前方车辆车牌特征以及车道线信息，并根据其前方车辆车牌在机器视觉的投影成像像素点的多少大小，(或者说：根据其前方车辆车牌在机器视觉的投影成像的大小)，进行与前方车辆距离的计算，结合本车的车速、转向等状态信息实时计算出前车的行驶状态，根据本车与车道线边界的相对距离，实时判断是否行驶在安全的车道范围之内等，使本发明的方法更加灵活、便于广泛推广。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (15)
1.一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法，所述方法包括以下步骤：
A、采集本车前方行进区域的图像信息；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C、从所述二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息；
D、根据所述车牌特征信息中的车牌象素大小计算本车与前车的车距；
E、判断本车与前车车距是否小于预定的行使安全车距；是，则报警；否，则返回步骤A。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法步骤C与步骤D之间增加以下步骤：
C1、计算前方车辆当前的行驶状况，并根据前方车辆的当前行驶状况判断本车的前方行车区域是否安全；是，则返回步骤A；否，则启动预警，并执行步骤D。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤E执行报警之后还包括执行以下步骤：
F、判断驾驶员是否减速制动；是，则返回步骤A；否，则控制本车减速制动，再返回步骤A。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B包括以下步骤：
B1、获得前方车辆的灰度图像；
B2、对所述灰度图像进行预处理；
B3、进行图像边缘检测处理，从图像中获得车辆及车牌的轮廓线和车道线；
B4、进行图像分割和二值化处理，获得用于识别车牌特征或车道边界线特征的二值化图像数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C采用统计模式识别方法从二值化图像数据中提取前方车辆的车牌特征信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D采用如下方法计算本车与前车的车距：
D1、通过标定，分别找出前车车牌垂直方向和水平方向在不同车距下成像的大小，获得车距与前车车牌象素大小的对应关系数据，并将该对应关系数据预先存入处理系统中；
D2、根据前车车牌象素大小查找或计算获得相应的车距。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤C1按照以下过程判断本车的前方行车区域是否安全：
C11、计算前车相对于本车的相对车速；
C12、判断相对车速是否小于零；是，则执行步骤C13；否，则表示前方行车区域安全；
C13、判断本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内；是，则表示前方行车区域安全；否，则执行步骤C14；
C14、判断前方车辆是否拐弯或变道；是，则表示本车的前方行车区域不安全；否，则表示本车的前方行车区域安全。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C11按照下述公式计算前车相对于本车的相对车速：
u0＝(S2-S1)/T
上式中，u0为前车相对于本车的相对车速；S2、S1为前后两次采样所得车距；T为采样周期。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C13按照以下过程对本车的前方行使车道是否在安全行驶范围内进行判断：
C13a、确定本车行驶中心线；
C13b、设定本车行进的安全行驶范围，该安全行驶范围包括从所述中心线向左延伸预设的左车道安全宽度Lwl、从所述中心线向右延伸预设的右车道安全宽度Lwr；
C13c、在所述二值化图像中，计算本车行驶中心线到左侧最近车牌象素的左投影距离Wrl、及本车行驶中心线到右侧最近车牌象素的右投影距离Wrr；
C13d、根据投影关系或标定数据，依据左投影距离Wrl和右投影距离Wrr计算本车行使过程中，本车行驶中心线到左侧最近车辆的实际左车道宽度Wls、及本车行驶中心线到右侧最近车辆的实际右车道宽度Wrs；
C13e、比较左车道安全宽度Lwl与实际左车道宽度Wls的大小、或比较右车道安全宽度Lwr与实际右车道宽度Wrs的大小；若Wls＜Lwl或Wrs＜Lwr，则表示本车的前方行使车道不安全；反之，表示本车的前方行使车道安全。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否变道进行判断：
实时探测前方车辆的车牌特征，判断车牌特征是否在图像投影面上发生水平位移，如果其水平位移的速度大于设定速度阈值，则表示前方车辆正在变道。
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C14按照以下过程对前方车辆是否拐弯进行判断：
实时探测前方车辆的车牌特征，读取车牌象素水平投影长度Lx和垂直投影长度Hx，并计算水平投影长度Lx与垂直投影长度Hx的比值变化速率是否大于零，若该比值变化速率大于零，则表示前方车辆正在拐弯。
12.一种基于机器视觉的汽车防撞预警方法，所述方法包括以下步骤：
A、采集本车前方行进区域的图像信息；
B、对获得的所述图像信息进行处理，并获得二值化图像数据；
C2、从所述二值化图像数据中提取前方车道边界线特征信息；
D2、根据车道边界线特征信息确定本车与车道边界线的距离；
E2、判断所述距离是否属于预设安全车道范围内，是则返回步骤A，否则报警；
F2、判断是否接收到驾驶员的转向操作消息，是则返回步骤A，否则控制本车转向，再返回步骤A。
13.一种基于机器视觉的汽车防撞预警装置，其特征在于，所述装置包括：
CCD摄像机及图像采集卡，用于采集前方车辆的图像信息；
图像处理单元，用于对所述图像信息进行图像处理和特征提取；
决策控制单元，用于根据提取的特征信息进行计算和判断，并向报警装置及执行机构发送执行命令；
报警装置，用于对外发出预警或报警信息。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
车速传感器，用于测量本车车速，并将车速数据提供给所述决策控制单元；
制动执行机构，用于根据所述决策控制单元的制动指令控制本车减速制动；
显示器，用于显示图像信息及相关操作指令。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
转角传感器，用于测量本车转角，并将转向数据提供给所述决策控制单元；
转向执行机构，用于根据所述决策控制单元的转向指令控制本车转向。
Priority Applications (1)
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