CN103465857A - 一种基于手机的汽车主动安全的预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种汽车主动安全的预警方法，主要通过手机上集成的单目摄像头对前方道路、车辆、行人的信息进行图像采集，并通过手机的摄像头的图像分析、模式识别算法等智能处理单元对摄像头采集到得信息进行实时分析计算，从而估算所在车道的位置、与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，并将结果显示在手机屏幕上，在有危险的情况下，及时提醒驾驶员，防止驾驶员在疲劳或走神的情况下发生交通事故；本发明可以有效地减少交通事故的发生率。

Description

一种基于手机的汽车主动安全的预警方法

技术领域

本发明涉及一种汽车主动安全的预警方法，尤其涉及一种基于手机的汽车主动安全的预警方法。 

背景技术

截至2011年底，全国汽车保有量达到1.06亿，而2011年上半年的全国报道的交通事故达18.4万起，据研究显示，这些交通事故的1/3是由于改变车道或驶出公路导致，2/3则是由于驾驶员注意力不集中导致的；随着汽车车辆总量的增多，汽车的交通事故和人员伤亡的总数也在不断增加，汽车的安全问题也越来越成为社会的聚焦的焦点，这使得汽车主动安全技术越来越受到驾驶员及各大汽车生产厂家的青睐；因此，各汽车厂商开始在部分高端车型上预装汽车主动安全系统，通过多种传感器，实时监测前方道路、车辆、行人情况，遇到危险情况时，及时提醒驾驶员。 

目前汽车主动安全预警主要有两种解决方案：第一种是前置主动安全预警系统，这类主动安全预警系统，但是这种安全预警系统由于厂家的造价成本增高而仅在部分高端车型上使用，无法满足中低端车型的需求；第二种是后置主动安全预警系统，虽然这类预警系统能够满足中低端车型对主动安全预警系统的系统的需求，但是由于后置的汽车主动安全预警系统的设备价格昂贵，没能得到很好的普及。 

随着科技的进步及移动互联网络的发展，智能手机得到了快速普及，现在流行的智能手机大多都集成了摄像头、传感器、计算器、测试模块等，而且计算芯片的运算功能不断提高，使得智能手机能够满足实时图像的采集、数据分析及测试，因此在手机上开发汽车安全预警系统，提高在行驶过程中的预警能力，减少交通事故的发生，更能满足中低端车型及广大低水平的消费群体的需求。因此我们提供一种基于手机的汽车主动安全预警系统，利用手机的图像传感器实时监控前方道路信息，通过图像分析、模式识别算法等，对前方的车辆、道路、行人等信息进行分析，在危险来临时提前给驾驶员发出警告，给驾车带来行车安全保障，同时该系统利用目前手机的自带摄像头，不用安装或购买专用的设备，节省了成本。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，该方法主要基于手机软件平台实现，可以实时的采集前方道路、车辆、行人的信息，并即时对相关信息进行计算、分析，最终将结果通过手机屏幕显示出来；可以有效地减少交通事故的发生率。 

本发明主要通过手机上集成的单目摄像头对前方道路、车辆、行人的信息进行图像采集，并通过手机的摄像头的图像分析、模式识别算法等智能处理单元对摄像头采集到得信息进行实时分析计算，从而估算所在车道的位置、与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，并将结果显示在手机屏幕上，在有危险的情况下，及时提醒驾驶员，防止驾驶员在疲劳或走神的情况下发生交通事故。 

本发明的图像分析及检测功能主要基于手机软件实现，主要包括图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析计算及结果显示，所述图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析与计算及结果显示是依次顺序进行的；所述图像预处理，主要是进行图像颜色的转换及图像光线归一化处理；所述车道检测，主要是采用Sobel算子或其他边界检测算子检测图像边界信息，并利用Hough变换或其他直线检测方法对图像中的直线进行检测，及通过车道的属性约束对行车道进行检测；所述车辆检测，主要是对前方车辆的尾端进行检测；所述行人检测，主要是对前方的行人进行检测；所述结果分析计算，主要是对车道、车辆、行人检测等检测到信息进行分析计算，并判断车道偏离情况、得出与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，在此基础上判断是否做出预警；所述结果显示，主要是预警判断的结果做出警示或不做出警示，并将车道、车辆、行人的检测结果通过窗口展示在手机屏幕上。 

所述车道检测、车辆检测、行人检测在图像预处理完成后依次顺序进行或同时进行。 

所述图像预处理的实现主要包括图像颜色的转换及图像光线归一化处理两个方面： 

（1）、所述图像颜色的转换，主要是通过视频流图像颜色转换单元，将读入图像分析智能处理单元的YUV彩色视频流，转换为灰度视频图像；

优选的，通过提取YUV图像中Y通道的数据，提取灰度图像； 

（2）、所述图像光线归一化处理，主要是对在强光或弱光下采集的图像通过图像光线归一化处理单元进行光线归一化处理，以降低光线太强或太弱对系统运行造成的干扰。

所述车道检测的实现主要包括边界信息检测、直线检测及车道检测三个方面： 

（1、）所述边界信息检测，主要是采用Sobel算子或其它边界检测算子对图像中感兴趣的区域边界信息进行检测，所述感兴趣的区域为车辆、行人、车道出现或可能出现的区域及车道偏离的区域；

优选的，本发明在默认情况下的图像是由上而下进行检测的，重点检测图像下方2/3的区域；

（2）、所述直线检测，主要是在边界图像中利用Hough变换方法或其它直线检测方法对图像中的直线进行检测，并计算直线间的夹角、交点以及对称性，从而验证车道的有效性；

（3）、所述车道检测，主要是对所有检测到的车道线进行分析，排除掉车道线过短、距离过近等信息，从而确定车道的位置。

所述车辆检测的实现包括检测区域扫描、提取特征、判断车辆信息、车辆信息分析等四个方面： 

（1）、所述检测区域扫描，主要是将图像中的X轴、Y轴及图像缩放区域以上的位置固定窗口大小，并对该窗口进行扫描；

（2）、所述提取特征，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG(梯度方向直方图)特征或其它特征的提取；

HOG(梯度方向直方图)特征通过提取窗口图像的梯度统计信息，具体包括:计算梯度、将梯度投影到单元格的梯度方向、将所有单元格在块上归一化、收集检测空间所有块的HOG特征。

（3）、所述判断车辆信息，主要是利用预置的Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的特征进行判断，判断这些特征是否包含车辆的位置信息； 

（4）、所述车辆信息分析，对包含车辆信息的扫描窗口进行特征分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断整个车辆的位置信息。

所述行人检测的实现包括检测区域扫描、提取特征、判断车辆信息、车辆信息分析等四个方面： 

（1）、所述进行检测区域扫描，主要是将图像中的X轴、Y轴及图像缩放区域以上的位置固定窗口大小，并对该窗口进行扫描；

（2）、所述提取特征，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG特征或其它特征的提取；

（3）、所述判断行人信息，主要是利用预置的检测Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的特征进行判断，判断这些特征是否包含行人的位置信息；

（4）、所述行人位置分析，主要对扫描窗口含有行人位置信息的特征进行分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断车道前方是否有行人经过及行人所处的位置。

所述结果分析计算的实现方法主要包括以下三个方面: 

（1)、车辆所在车道位置判断，主要是根据车辆检测单元所检测到得车道位置，判断车辆是否在偏离车道；

（2）、计算与前方车辆的距离，主要是根据手机在车辆中手机设置的位置高度，以及在车辆检测单元中所检测到的车辆在当前车道的位置，估算出距离前方车辆的距离；

优选的，手机在车内设置的高度距离地面的距离大于或等于1.2m。

（3)、根据车道偏离信息、车辆距离以及行人检测结果，判断是否做出预警。 

所述结果显示包括以下两个方面: 

（1）、根据预警判断结果，做出或不做出预警；做出预警的，通过手机设置的报警装置拉响警报，提醒驾驶员；不做出预警，则继续监控车道内的车道偏离、车辆、行人等情况；

（2）、将车道检测、车辆检测、行人检测结果展示在手机的屏幕上。

所述图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析与计算及结果显示通过手机软件的功能自动完成。 

本发明的有益效果是，主要利用手机集成的单目摄像头采集车道、车辆及行人的信息，并通过手机的智能处理单元对单目摄像头所采集到信息进行分析计算，整个分析计算主要是通过手机的软件功能实现；单目摄像头实时的采集相关信息，手机智能处理单元及时做出分析及计算并及时的将结果展示在手机屏幕上；在有危险的情况下，通过软件的预警功能及时提醒驾驶员，防止驾驶员在疲劳或走神的情况下发生交通事故；可以有效地减少交通事故的发生率。 

附图说明

图1是本发明的流程示意图。 

具体实施方式

本发明主要通过手机上集成的单目摄像头对前方道路、车辆、行人的信息进行图像采集，并通过手机的摄像头的图像分析、模式识别算法等智能处理单元对摄像头采集到得信息进行实时分析计算，从而估算所在车道的位置、与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，并将结果显示在手机屏幕上，在有危险的情况下，及时提醒驾驶员，防止驾驶员在疲劳或走神的情况下发生交通事故。 

下面结合附图给出的实施例对本发明作进一步描述： 

如图1所述，本发明主要包括图像采集、图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析计算及结果显示几个阶段；所述图像采集、图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析计算及结果显示几个阶段是依次顺序进行的；

所述图像采集主要是通过手机集成的单目摄像头进行前方道路信息图像的采集；使用时将手机安放在汽车前方的车窗上，并将手机的屏幕面向驾驶员，手机的单目摄像头对准行车方向前方的道路，打开手机摄像头，实时对前方道路情况进行实时图像采集；

在手机摄像头内部集成图像分析、模式识别算法的功能智能处理单元，并集成预警系统功能软件，打开摄像头的同时启动预警系统软件；

所述图像预处理的实现方法主要通过以下两个步骤实现：第一步、图像颜色转换，主要是通过视频流图像颜色转换单元，将读入图像分析智能处理单元的YUV彩色视频流，转换为灰度的视频图像；具体的做法是提取YUV图像中的Y通道的数据，即在优选状态下（Y、U、V）=（255、100、50），提取255这个数值，即提取到灰度图像；之所以要转化为图像，是因为在灰度图像状态下，能够最大限度的识别图像的每一个线条，可以大大提高后续车道检测、车辆检测及行人检测等模式识别算法的处理性能；第二步、进行图像光线归一化处理，主要是在强光或弱光下拍摄到图像通过图像光线归一化处理单元进行光线归一化处理，这样可以降低光线太强或太弱对系统运行造成的干扰；

在图像预处理的两个步骤依次完成后才进行下一步的道路检测；

所述车道检测的实现方法主要是通过以下三个步骤实现：第一步、边界信息检测，本步骤主要是通过Sobel算子或其它边界检测算子对图像中相关感兴趣的区域边界信息进行检测；所述的感兴趣的区域为车辆、行人、车道可能出现或可能出现的区域及车道偏离的区域；优选的，在默认状态下是由上而下进行检测的，重点检测图像下方2/3的区域；第二步、进行之间检测，主要是在边界图像中利用Hough变换或其他直线检测方法对图像中的直线进行检测，并计算出直线间的夹角、交点及对称性，此步骤主要是验证车道的有效性；第三步、进行车道检测，所要是对第二步中检测到的车道线进行分析，排除掉车道线过短、距离过近等信息，从而确定车道的位置；

车道检测完成后，对该车道内部的车辆相关信息进行检测；

所述车辆检测的实现方法主要是通过以下四个步骤实现的：第一步，进行检测区域扫描，主要是在图像中的X轴、Y轴以及图像缩放区域以上的位置固窗口的大小，并对该窗口进行扫描；第二步、进行特征的提取，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG(梯度方向直方图)特征或其它特征的提取，具体的做法是提取窗口图像的梯度统计信息，主要包括:计算梯度、将梯度投影到单元格的梯度方向、将所有单元格在块上归一化、收集检测空间所有块的HOG特征；第三步、判断车辆信息， 主要是利用预置的Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的HOG特征或其它特征进行分析，并判断这些特征里是否包含有车辆的位置信息；第四步、对车辆信息进行分析，对判断出包含有车辆信息的扫描窗口进行特征分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断整个车辆的位置信息；

在车辆情况检测完成后对行人的情况进行检测，行人情况也可在车道检测理完成后与车辆检测的同时进行检测；

所述行人检测的方法主要通过以下四个步骤实现：

第一步，进行检测区域扫描，主要是在图像中的X轴、Y轴以及图像缩放区域以上的位置固窗口的大小，并对该窗口进行扫描；第二步、进行特征的提取，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG特征或其它特征的提取，具体的做法是提取窗口图像的梯度统计信息，主要包括:计算梯度、将梯度投影到单元格的梯度方向、将所有单元格在块上归一化、收集检测空间所有块的HOG特征；第三步、判断行人信息，主要是利用预置的Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的HOG特征或其它特征进行分析，并判断这些特征里是否包含有行人的位置信息；第四步、对行人信息进行分析，对判断出包含有行人信息的扫描窗口进行特征分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断车道上是否有行人及行人的位置信息；

 在车道检测、车辆检测、行人检测三方面都检测完成后，对所检测到的结果进行分析计算， 所述结果分析计算主要包括以下三个方面：第一、车辆所在车道位置的分析计算，主要是根据车辆检测单元所检测得到的车道位置，判断车辆是否偏离轨道；第二、计算与前方车辆的距离，主要是根据车辆中手机设置的位置高度，以及在车辆检测单元中所检测到的车辆在当前车道的位置，据算出距离前方车辆的距离；优选的，手机在车内设置的高度距离地面的距离大于或等于1.2m；第三，判断是否做出预警，主要根据前述所检测到的车道偏离信息、车辆距离及行人信息检测结构，判断是否做出预警；

所述结果显示主要包括两个方面的内容：第一、根据预警判断结果，做出不同的响应，若预警判断结果为前方有危险，则通过手机的自动报警系统拉响警报，提醒驾驶员刹车或转向，以避开交通事故；若预警判断结构为前方没有危险，则显示畅通信号，并继续即时监控车辆的前方的情况；第二、将车道检测、车辆检测、行人检测等结构通过三个窗口显示在手机的屏幕上。

Claims (8)

1.一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，主要通过手机上集成的单目摄像头对前方道路、车辆、行人的信息进行图像采集，并通过手机的摄像头的图像分析、模式识别算法等智能处理单元对摄像头采集到得信息进行实时分析计算，从而估算所在车道的位置、与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，并将结果显示在手机屏幕上，在有危险的情况下，及时提醒驾驶员，防止驾驶员在疲劳或走神的情况下发生交通事故；

图像分析及检测功能主要基于手机软件实现，主要包括图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析计算及结果显示，所述图像预处理、车道检测、车辆检测、行人检测、结果分析与计算及结果显示是依次顺序进行的；所述图像预处理，主要是进行图像颜色的转换及图像光线归一化处理；所述车道检测，主要是采用Sobel算子或其他边界检测算子检测图像边界信息，并利用Hough变换或其他直线检测方法对图像中的直线进行检测，及通过车道的属性约束对行车道进行检测；所述车辆检测，主要是对前方车辆的尾端进行检测；所述行人检测，主要是对前方的行人进行检测；所述结果分析计算，主要是对车道、车辆、行人检测等检测到信息进行分析计算，并判断车道偏离情况、得出与前方车辆的距离、前方是否有行人等结果，在此基础上判断是否做出预警；所述结果显示，主要是预警判断的结果做出警示或不做出警示，并将车道、车辆、行人的检测结果通过窗口展示在手机屏幕上。

2.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于：所述车道检测、车辆检测、行人检测在图像预处理完成后依次或同时进行。

3.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述图像预处理的实现主要包括图像颜色的转换及图像光线归一化处理两个方面：

（一）所述图像颜色的转换，主要是通过视频流图像颜色转换单元，将读入图像分析智能处理单元的YUV彩色视频流，转换为灰度视频图像；

优选的，通过提取YUV图像中Y通道的数据，提取灰度图像；

（二）所述图像光线归一化处理，主要是对在强光或弱光下采集的图像通过图像光线归一化处理单元进行光线归一化处理，以降低光线太强或太弱对系统运行造成的干扰。

4.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述车道检测的实现主要包括边界信息检测、直线检测及车道检测三个方面：

（一）所述边界信息检测，主要是采用Sobel算子或其它边界检测算子对图像中感兴趣的区域边界信息进行检测，所述感兴趣的区域为车辆、行人、车道出现或可能出现的区域及车道偏离的区域；

优选的，在默认情况下的图像是由上而下进行检测的，重点检测图像下方2/3的区域；

（二）所述直线检测，主要是在边界图像中利用Hough变换方法或其它直线检测方法对图像中的直线进行检测，并计算直线间的夹角、交点以及对称性，从而验证车道的有效性；

（三）所述车道检测，主要是对所有检测到的车道线进行分析，排除掉车道线过短、距离过近等信息，从而确定车道的位置。

5.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述车辆检测的实现包括检测区域扫描、提取特征、判断车辆信息、车辆信息分析等四个方面：

（一）所述检测区域扫描，主要是将图像中的X轴、Y轴及图像缩放区域以上的位置固定窗口大小，并对该窗口进行扫描；

（二）所述提取特征，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG特征或其它特征的提取；

（三）所述判断车辆信息，主要是利用预置的Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的特征进行判断，判断这些特征是否包含车辆的位置信息；

（四）所述车辆信息分析，对包含车辆信息的扫描窗口进行特征分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断整个车辆的位置信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述行人检测的实现包括检测区域扫描、提取特征、判断车辆信息、车辆信息分析等四个方面：

（一）所述进行检测区域扫描，主要是将图像中的X轴、Y轴及图像缩放区域以上的位置固定窗口大小，并对该窗口进行扫描；

（二）所述提取特征，主要是对扫描窗口内的图像进行HOG特征或其它特征的提取；

（三）所述判断行人信息，主要是利用预置的检测Boost检测器或SVM检测器或其它模式识别检测器对从扫描窗口中提取的特征进行判断，判断这些特征是否包含行人的位置信息；

（四）所述行人位置分析，主要对扫描窗口含有行人位置信息的特征进行分析计算，并将相近的两个窗口信息进行合并，从而判断车道前方是否有行人经过及行人所处的位置。

7.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述结果分析计算的实现方法主要包括以下三个方面:

（一)车辆所在车道位置判断，主要是根据车辆检测单元所检测到得车道位置，判断车辆是否在偏离车道；

（二）计算与前方车辆的距离，主要是根据手机在车辆中手机设置的位置高度，以及在车辆检测单元中所检测到的车辆在当前车道的位置，估算出距离前方车辆的距离；

优选的，手机在车内设置的高度距离地面的距离大于或等于1.2m；

（三)根据车道偏离信息、车辆距离以及行人检测结果，判断是否做出预警。

8.根据权利要求1所述的一种基于手机的汽车主动安全的预警方法，其特征在于，所述结果显示包括以下两个方面:

（一）根据预警判断结果，做出或不做出预警；

（二）将车道检测、车辆检测、行人检测结果展示在手机的屏幕上。

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