CN104021541A - 车至车距离计算装置和方法 - Google Patents
车至车距离计算装置和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104021541A CN104021541A CN201410043740.3A CN201410043740A CN104021541A CN 104021541 A CN104021541 A CN 104021541A CN 201410043740 A CN201410043740 A CN 201410043740A CN 104021541 A CN104021541 A CN 104021541A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- distance
- image
- target
- target vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/255—Detecting or recognising potential candidate objects based on visual cues, e.g. shapes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Abstract
本发明公开了车至车距离计算装置和方法。比较精确地计算到目标车辆的距离。为了实现所述目的,通过相机对在其自身车辆前方行驶的目标车辆成像,并且确定所述目标车辆的图像属于哪一车辆组,诸如轻型车辆组、标准乘用车组或重型车辆组。通过使用所决定的所述车辆组的代表性车辆宽度的电路,计算从其自身车辆至所述目标车辆的第一距离。通过消失点检测电路,从所捕捉的图像检测消失点,并且利用所述消失点计算从其自身车辆至所述目标车辆的第二距离。通过距离决定电路,从所述第一和第二距离中决定至所述目标车辆的距离,其中至所述消失点的距离越短,所述第二距离的加权系数值减小的就越多。
Description
技术领域
本发明涉及一种车至车距离计算装置和方法。
背景技术
为了防止车辆事故,计算车至车距离是重要的。为了实现该目标,存在检测在其其自身车辆之前行驶的车辆的阴影、并且使用阴影的位置和消失点来计算车至车距离的系统(专利文献1)。此外,存在通过利用消失点检测障碍物的系统(专利文献2),以及通过利用消失点检测物体是否是移动主体的系统(专利文献3)。
[专利文献1]日本专利申请特开No.2002-327635
[专利文献2]日本专利申请特开No.2007-199932
[专利文献3]日本专利申请特开No.2006-48338
然而,由于在专利文献1中必须检测在前方行驶的车辆的阴影位置,所以该系统比较复杂并且研发成本高。另外,存在计算距离所花费的时间太长的情况。此外,由于难以在夜间或在被雪覆盖的道路上等等检测阴影,所以存在无法计算距离的情况。此外,在专利文献1和2两者中,未考虑以比较简单和精确的方式计算车至车距离。
发明内容
本发明的目的是,以比较简单和精确的方式计算车至车距离。
根据本发明的车至车距离计算装置包括:成像控制设备(成像控制装置),用于控制已经安装在其自身车辆上的相机,以便对其自身车辆的前方存在的目标车辆成像;车辆组决定设备(车辆组决定装置),用于基于通过由相机成像获得的图像,决定目标车辆属于哪一组;目标车辆像素计数计算设备(目标车辆像素计数计算装置),用于计算在通过由相机成像获得的图像中包含的目标图像的宽度或高度像素的数目;第一距离计算设备(第一计算装置),用于基于由车辆组决定设备决定的车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、由目标车辆像素计数计算设备计算的像素的数目以及通过由相机成像获得的图像的宽度或高度像素的数目,计算到目标车辆的距离;目标-车辆图像检测设备(目标-车辆图像检测装置),用于从通过由相机成像获得的图像中,检测表示目标车辆的目标-车辆图像;消失点检测设备(消失点检测装置),用于从通过由相机成像获得的图像中检测消失点;第二距离计算设备(第二距离计算装置),用于基于由目标-车辆图像检测设备检测的目标-车辆图像的上边缘和下边缘中的至少一个的位置、以及由消失点检测设备检测的消失点的位置,计算到目标车辆的位置;和距离决定设备(距离决定装置),用于一旦施加加权,使得由目标-车辆图像检测设备检测的目标-车辆图像的位置与由消失点检测设备检测的消失点的位置越靠近在一起,由第二距离计算设备计算的第二距离的权重就变得越小,则根据由第一距离计算设备计算的第一距离、和由第二距离计算设备计算的第二距离,决定到目标车辆的距离。
本发明也提供一种车至车距离计算方法。特别地,本发明提供一种计算车至车距离的方法,包括下列步骤:控制已经安装在其自身车辆上的相机,以便对其自身车辆的前方存在的目标车辆成像;基于通过由相机成像获得的图像,决定目标车辆属于哪一组;计算在通过由相机成像获得图像中包含的目标图像的宽度或高度像素的数目;基于决定的车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、计算像素的数目、以及通过由相机成像获得的图像的宽度或高度像素的数目,计算到目标车辆的距离;从通过由相机成像获得的图像中,检测表示目标车辆的目标-车辆图像;从通过由相机成像获得的图像中检测消失点;基于检测的目标-车辆图像的上边缘和下边缘中的至少一个的位置、以及检测的消失点的位置,计算到目标车辆的位置;和一旦施加加权,使得检测的目标-车辆图像的位置与检测的消失点的位置越靠近在一起,计算的第二距离的权重就变得越小,则根据计算的第一距离和计算的第二距离来决定到目标车辆的距离。
根据本发明,对位于其自身车辆前方的目标车辆成像,并且从通过成像获得的图像,决定该目标车辆属于哪一车辆组。此外,计算在通过成像获得的图像中包含的目标车辆的图像的宽度或高度像素的数目。基于所决定的车辆组的代表性车辆宽度和车辆高度、所计算的目标车辆的宽度或高度像素的数目、以及通过成像获得的图像的宽度或高度像素的数目,计算从其自身车辆至目标车辆的距离。例如,车辆组是根据车辆的宽度或高度分类的组,诸如轻型汽车、标准乘用车、诸如卡车或公共汽车的重型车辆、摩托车或自行车,并且可以说对应于驾驶员驾照的类别。根据本发明,决定目标车辆所属的车辆组,并且利用决定的车辆组的代表性车辆宽度或高度,计算到目标车辆的第一距离。
此外,根据本发明,对其自身车辆前方的目标车辆成像。基于所捕捉图像中表示目标车辆的目标-车辆图像的上边缘和下边缘中的至少一个的位置、以及消失点的位置,计算到目标车辆的第二距离。
以下列这样的方式根据所计算的第一距离和第二距离来决定到目标车辆的距离,即,从目标-车辆图像至消失点的距离越短,第二距离的权重越小。在目标-车辆图像存在于消失点附近的情况下,消失点检测中的任何误差都对第二距离的计算施以很大影响。然而,根据本发明,如果目标-车辆存在于消失点附近,则一旦降低第二距离的加权,就根据第一和第二距离决定到目标车辆的距离。
该装置可以进一步包括车辆存储器,在该车辆存储器中已经在每车辆组基础上,预先存储了代表性车辆的宽度或车辆高度。在该情况下,第一距离计算设备将基于已经由车辆组决定设备从已经存储在车辆存储器中的代表性宽度或车辆高度中决定的车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、由目标车辆像素计数计算设备计算的像素的数目、以及通过由相机成像获得的图像的宽度或高度像素的数目,计算到目标车辆的距离。
第一距离计算设备可包括:第三距离计算设备,用于基于由目标-车辆图像检测设备检测的目标-车辆图像的上边缘、以及由消失点检测设备检测的消失点的位置,计算到目标车辆的第三距离;和第四距离计算设备,用于基于由目标-车辆图像检测设备检测的目标-车辆图像的下边缘、以及由消失点检测设备检测的消失点的位置,计算到目标车辆的第四距离。在该情况下,将基于由第三距离计算设备计算的第三距离和由第四距离计算设备计算的第四距离,计算到目标车辆的距离。
该装置可以进一步包括:确定设备(确定装置),用于确定目标车辆的轮胎是否不存在于由目标-车辆图像检测设备检测的目标车辆的下边缘之下;和修正设备,用于响应于由确定设备做出的轮胎不存在的确定,修正已经由目标-车辆图像检测设备检测的目标车辆的下边缘的位置。在该情况下,第二距离计算设备将使用由修正设备修正的下边缘的位置,计算到目标车辆的距离。
根据结合附图进行的下文的描述,本发明的其它特征和优点将显而易见,在附图中,贯穿其附图,相同的标识符都指示相同或类似的部分。
附图说明
图1图示了其自身车辆和目标车辆之间的关系;
图2是图示车至车距离计算装置的电子配置的框图;
图3是通过成像获得的图像的实例;
图4是车辆组表的实例;
图5A和5B图示了其自身车辆和目标车辆之间的关系;
图6和7是通过成像获得的图像的实例;
图8和9是目标-车辆图像的实例;
图10图示了其自身车辆和目标车辆之间的关系;
图11图示了到消失点的距离和加权系数之间的关系;和
图12和13图示了驾驶趋向。
具体实施方式
图1表示其自身车辆2和在车辆2前方行驶的目标车辆1之间的关系的侧视图。
其自身车辆(机动车辆)2在道路3上行驶,并且目标车辆(机动车辆)1在其自身车辆2的前方行驶,计算目标车辆1的车至车距离d。
相机10被安装在其自身车辆2中,处于靠近车辆顶部的前端处,其处于高度h的位置。由相机10对在其自身车辆2前方行驶的目标车辆成像。基于由相机10捕捉的图像,计算从其自身车辆2至目标车辆1的车至车距离d。从安装相机10的位置至其自身车辆2的前端的距离为Δd。
图2是图示车至车距离计算装置的电子配置的框图。
在该实施例中,执行第一和第二距离计算。在第一距离计算中,决定目标车辆的车辆组(轻型车辆、标准乘用车、重型车辆),并且利用车辆组来计算到目标车辆1的距离。在第二距离计算中,检测消失点,并且利用该消失点来计算到目标车辆1的距离。基于在第一距离计算中获得的第一车至车距离d1、以及在第二距离计算中获得的第二车至车距离d2,计算到目标车辆的车至车距离d。
将首先描述第一距离计算。
车至车距离计算装置的整体操作由控制单元20控制。
相机10由成像控制单元23控制。在其自身车辆2的前方行驶(停止)的目标车辆1被相机10成像。
图3是通过成像获得的图像30的实例。
在图像30中,在前方行驶的目标车辆1的目标-车辆图像1(由和目标车辆1相同的附图标记指示)被表示在表示道路3的道路图像3(由和道路3的附图标记相同的附图标记指示)上。目标-车辆图像1也包括牌照的图像1A。示出了路面边界块的图像4和道路中心线的图像5,包围了目标-车辆图像1。
如下文将描述的,基于图像30执行车辆检测处理,由此检测目标-车辆图像1。在图3中也显示了车辆框40,车辆框40指示已经检测出目标-车辆图像1的事实。
再次参考图2,表示被相机10捕捉的图像30的图像数据被输入至车辆图像检测电路11。在车辆图像检测电路11中,从如上所述的图像30中检测出目标-车辆图像1。表示所检测的目标-车辆图像1的数据被施加至车辆组决定电路12。
车辆组决定电路12从表示目标-车辆图像1的键入数据,检测在其自身车辆2的前方行驶的目标车辆1的车辆组。(由于车辆组指示与车辆尺寸相对应的车辆的类别,所以在该实施例中,车辆组被分类为轻型汽车、标准乘用车、诸如卡车或公共汽车的重型车辆、摩托车或自行车。)当决定了车辆组时,通过参考图4确定该车辆组的代表性宽度w。
图4是在车辆宽度存储器13中包含的车辆组存储器的实例。
已经相应于车辆组在车辆宽度存储器中存储了车辆组的代表性车辆宽度。不用说,已经被存储在车辆组存储器中的车辆组对应于能够在车辆组决定电路12中决定的车辆组。已经相应于车辆组,即轻型汽车、标准乘用车、重型车辆(卡车或公共汽车)、摩托车和自行车,存储了车辆宽度w1、w2、w3、w4和w5。
当表示在车辆组决定电路12中决定的车辆组的数据被输入至车辆宽度存储器13时,从车辆宽度存储器13输出表示与该车辆组相对应的代表性车辆宽度的数据。表示车辆宽度的数据被施加至第一距离计算电路14。
当决定了车辆组时,也计算指示目标-车辆图像1(参见图3)的底侧宽度的像素的数目Na。
图5A是图示在特定时间t1,其自身车辆2和目标车辆1之间的位置关系的平面图。
在图5A中,已经决定了相机10的视角θ,并且也已经决定了指示输出图像30的宽度的像素的数目Nw。如果我们令x1表示相机能够在目标-车辆图像1的后端位置处成像的实际宽度,并且令d10表示从目标车辆1至其自身车辆2的距离,则下列等式1将成立。
d10=x1/[2tan(θ/2)] 等式1
此外,由于Nw:x1=Na:w成立,所以我们获得下列等式2.
x1=Nw×w/Na 等式2
下列等式3根据等式1和2获得,并且能够根据等式3计算车至车距离d10。
d10=Nw×w/[2×Na×tan(θ/2)] 等式3
图5B是图示在从时间t过去单位时间后达到的时间t2,其自身车辆2和目标车辆1之间的位置关系的平面图。
如果我们令d20表示从其自身车辆2至目标车辆1的车至车距离,则能够以上述方式,在t2时根据下列等式4计算车至车距离d20。
d20=Nw×w/[2×Na×tan(θ/2)] 等式4
车至车距离d10和d20表示第一距离d1。表示如上所述决定的第一距离d1的数据被施加给距离决定电路15。
接下来将描述第二距离计算。
图6是通过由相机10成像获得的图像30的实例。
图像30包括:道路图像3(由和道路3相同的附图标记指示),道路图像3表示其自身车辆2沿其行驶的车道的道路3;和道路图像3A,道路图像3A是迎面而来的车辆沿其行驶的车道。道路中心线的图像5被显示在其自身行驶车道的道路图像3和迎面而来的车辆的行驶车道的道路图像3A之间。此外,路面边界块的图像4被显示在道路图像3的左侧上、以及道路图像3A的右侧上。
在第二距离计算中,利用消失点Pv,以便测量到目标车辆1的距离。
消失点Pv位于路面边界块4的延伸与中心线5的延伸相交的位置处。在无法找到这些延伸中的任一个的情况下,可通过这些延伸中的任一个与这些平行线相交(例如,导轨的延伸)的位置来获得消失点Pv。
图7是通过成像获得的图像30A的实例。
图像30A包括目标-车辆图像1,目标-车辆图像1表示在其自身车辆2的前方行驶的目标车辆1。也显示围绕目标-车辆图像1的框40,框40指定从图像30A检测出的目标-车辆图像1。
检测目标-车辆图像1的下端的位置yb的Y坐标(沿垂直方向的坐标),并且检测消失点Pv的Y坐标位置ye。使用检测的位置yb和ye之间的差Δy,计算到目标车辆1的距离(第二距离)d2。
再次参考图2,当通过相机10对其自身车辆2前方的物体成像时,表示所捕捉的图像的图像数据被输入至车辆图像检测电路11。在车辆图像检测电路11中,如上所述,从图像30中检测目标-车辆图像1。表示所检测的目标-车辆图像1的数据被施加给下边缘位置决定电路26。
下边缘位置决定电路26检测在其自身车辆2的前方行驶的目标车辆(目标-车辆图像1)的下边缘的位置yb。表示所检测的位置yb的数据被输入至下边缘位置修正电路27。下边缘位置修正电路27修正所检测的下边缘位置yb。下文将描述关于该修正处理的细节。表示在下边缘位置修正电路27中修正的下边缘位置的数据被输入至第二距离计算电路29。
此外,表示被相机10捕捉的图像的数据也被输入至消失点检测电路28。消失点检测电路28从所捕捉的图像检测消失点。指示所检测的消失点的位置ye的数据也被输入至第二距离计算电路29。
第二距离计算电路29利用下列数据计算到目标车辆1的距离(第二距离)d2,诸如指示消失点的位置ye的键入数据,以及指示目标车辆1的下边缘位置yb的数据。
参考图1,并且如上所述地,令d表示车至车距离(第二距离),令Δd表示从相机10被安装在其自身车辆2上的位置至其自身车辆2前端的距离,并且令h表示安装相机10的高度。此外,令Δh1表示目标车辆1的后端的下边缘离道路3的高度。
参考图7,并且如上所述地,ye表示在通过成像获得的图像30A中消失点Pv的Y坐标位置,并且yb表示所检测的目标-车辆图像1的后端的下边缘的Y坐标位置。此外,Δy表示Y坐标位置ye和yb之间的距离。
如果我们令Δθ(rad)表示相机10的每一Y坐标值1的角分辨率,则下列等式1将成立。
dy·Δθ(rad)=(h-Δh1)/(d2+Δd) 等式1
能够根据等式(1)计算车至车距离(第二距离d2)。指示在第二距离计算电路29中计算的第二距离d2的数据被输入至距离决定电路15。
图8是从所捕捉的图像30A检测的目标-车辆图像1的一个实例。
所检测的目标-车辆图像1包括轮胎的图像7。如果目标车辆被检测为包括轮胎图像7的目标-车辆图像1,则此时检测框41将比检测框40低,当在目标-车辆图像中不包括轮胎图像7时,产生该检测框40。结果,按上文所述检测的目标-车辆图像1的后端的下边缘的Y坐标位置yb将降低与轮胎图像7相当的量。因此,如图1所示,将考虑等效于目标车辆1的轮胎图像7的高度的部分,计算第二距离d2。根据下列等式2计算第二距离d2。
dy·Δθ(rad)=h/(d2+Δd) 等式2
如果所检测的目标-车辆图像1不包括轮胎图像7,则下边缘位置就由下边缘位置修正电路13以将基于等式2计算第二距离d2这样的方式修正。通过验证检测框40或41的下部部分中是否不包括轮胎图像7,或者通过验证在其外侧上的框40或41之下是否不包括轮胎图像7,可做出目标-车辆图像1是否不包括轮胎图像7的确定。
图9是从所捕捉的图像30A检测的目标-车辆图像1的一个实例。
在前述实施例中,利用目标-车辆图像1的下边缘的Y坐标位置yb,计算第二距离d2。然而,也能够通过利用目标-车辆图像1的后端的上边缘的Y坐标位置yu,计算第二距离d2。
检测目标-车辆图像1的后端,并且被检测框42封入。检测框42封入目标-车辆图像1,以便排除目标车辆的后窗。检测框42的上边缘是Y坐标位置yu。
与图1相对应的图10是示出其自身车辆2和目标车辆1之间关系的侧视图。
由于目标车辆1的后端的上部部分处于具有离道路3的高度Δh2的位置,所以根据等式3计算第二距离d2。
dy·Δθ(rad)=(h-Δh2)/(d2+Δd) 等式3
通过采用根据等式1或2计算的第二距离d2(第三距离)和根据等式3计算的第二距离d2的平均距离作为第二距离d2,能够计算更精确的第二距离d2。在根据等式3计算第二距离d2的情况下,上边缘位置yu将在上述下边缘位置决定电路26中决定,并且表示上边缘位置yu、下边缘位置yb以及消失点位置ye的数据将被输入至第二距离计算电路29。
表示由此计算的第二距离d2的数据被输入至距离决定电路15。除了表示在第一距离计算电路14中计算的第一距离d1的数据之外,如上所述,表示在车辆图像检测电路11中检测的车辆图像的位置的数据、以及指示在消失点检测电路28中检测的消失点位置的数据也被输入至距离决定电路15。
根据下文等式4,在距离决定电路15中计算到目标车辆1的距离d。应当注意,在等式4中,d1是在第一距离计算电路14中计算的第一距离,d2是在第二距离计算电路29中计算的第二距离,并且k是加权系数,该加权系数根据从目标-车辆图像1至消失点Pv的距离而变化。
d=(1-k)×d1+k×d2 等式4
图11图示了从目标-车辆图像1至消失点Pv的距离和加权系数k之间的关系。
如果从目标-车辆图像1至消失点Pv的距离短,则加权系数k是k1。类似地,如果到消失点Pv的距离既不短也不长,而是中等,则加权系数是k2。如果到消失点Pv的距离长,则加权系数是k3。应当注意,0<k1<k2<k3<1成立。因此,从目标-车辆图像1至消失点Pv的距离越短,基于等式4决定的车至车距离d受到基于消失点Pv计算的第二距离d2的影响就越小。目标-车辆图像1越接近消失点Pv,第二距离d2计算中的任何误差受到消失点Pv检测中的任何误差的影响就越大。然而,由于目标-车辆图像1越接近消失点Pv,能够使第二距离d2对车至车距离d的影响降低越多,所以能够降低消失点Pv检测中的任何误差对车至车距离d造成的影响。因而,能够比较精确地计算车至车距离d。
当每一单位时间,在距离决定电路15中决定表示车至车距离d的数据时,表示车至车距离d的数据被输入至碰撞时间计算电路16、时间测量电路17和驾驶显示电路25。
时间测量电路17检查以确定车至车距离小于碰撞危险将发生的危险距离的状态是否已经持续至特定程度。如果车至车距离小于危险距离的该状态持续至特定程度,则将指示该事实的数据从时间测量电路17施加至警报单元18。警报单元18以警报声或警报显示等等的形式向车辆2的驾驶员发出警报。此外,控制记录控制单元21,使得在记录单元22中,作为指示危险驾驶的移动图像数据,以及作为连续静止图像数据,记录由相机10捕捉的图像数据。
当每一单位时间,表示车至车距离的数据被施加给碰撞时间计算电路16时,碰撞时间计算电路16就预测车至车距离将变为零的时间。如果碰撞预测时间达到预定时间,则碰撞时间计算电路16就将该效果的数据施加给警报单元18。警报单元18以上述方式发出警报。此外,以碰撞将不发生这样的方式控制发动机控制电路19,并且因而降低其自身车辆2的速度。
此外,由速度检测电路24检测其自身车辆2的速度。指示所检测的速度的数据被施加给驾驶显示电路25。
驾驶显示电路25显示指示驾驶员的驾驶趋向的曲线,该曲线指示其自身车辆2的行驶速度与车至车距离之间的关系。
图12和13是驾驶趋向的显示的实例。在两个实例中,水平轴都是行驶速度图,并且垂直轴都是车至车距离图。
在图12和13中,曲线G指示行驶速度和车至车距离之间的关系,其被视为安全驾驶。
通过曲线G图示的行驶速度和车至车距离之间的关系取决于行驶速度而变化。如果行驶速度低,则比较短的车至车距离是可接受的。然而,如果行驶速度中等,则比较长的车至车距离是必需的。当行驶速度高时,长的车至车距离是必需的。
如果车至车距离大于通过曲线G指示的车至车距离,使得车至车距离和行驶速度之间的关系落入由阴影指示的区域S1中,则这指示安全驾驶模式。另一方面,如果车至车距离和行驶速度之间的关系落入区域S2中,使得车至车距离小于通过曲线G指示的车至车距离,则这指示危险驾驶模式。按照行驶速度来获得这些模式。
图12图示了基于散点图的安全驾驶和危险驾驶趋向。
如上所述,图示了数字点50,数字点50指示行驶速度和车至车距离之间的关系。能够根据点50的分布来理解驾驶员的驾驶趋向。在图12中行驶速度低的情况下,驾驶员从事的是基本安全驾驶,但是当行驶速度升高至中等水平时,车至车距离缩短,并且指示的趋向是一种危险驾驶。此外,将理解,当行驶速度高时,车至车距离变长,并且指示的趋向是一种安全驾驶。例如,可以采用这样一种布置,其中在特定行驶速度下计算所需车至车距离和实际车至车距离之间的差Δ1,并且通知驾驶员该差Δ1的存在。
图13使用柱状图图示了驾驶员趋向。
通过柱状图的多个柱51-55图示行驶速度和车至车距离之间的关系。将理解,虽然当行驶速度低时产生的柱51、52指示存在必需的车至车距离,但是当行驶速度中等时产生的柱53、54指示车至车距离比必需的车至车距离短,因此该驾驶危险。此外,将理解,当行驶速度高时产生的柱55指示车至车距离为必需车至车距离,并且该驾驶比较安全。
因而,驾驶员的驾驶趋向由驾驶显示电路25显示。驾驶员能够使他自己在观看显示的同时,专心于安全驾驶。
此外,可采取下列布置,其中提取指示计算行驶速度和车至车距离之间的关系的数据,并且上述驾驶显示在驾驶完结时被呈现在驾驶员家中或办公室等等中。
在前述实施例中,在计算第一车至车距离d1的情况下,从目标-车辆图像的宽度决定目标车辆的车辆组,并且基于与所决定的车辆组相对应的车辆宽度,计算到目标车辆的距离。然而,可采用下列布置,其中检测目标-车辆的高度,根据所检测的高度决定目标车辆的组,并且基于与决定的车辆组相对应的车辆高度,计算到目标车辆的距离。在该情况下,不同于车辆宽度存储器13,将使用车辆高度存储器,其中已经存储了每一车辆组的车辆高度。
诸如轻型车辆、标准乘用车和中型车辆的每一车辆组的牌照不同。因此,车辆图像检测电路11可改变,以便检测目标车辆的牌照的图像,并且从所检测的牌照的图像决定目标车辆的车辆组。此外,可这样布置,即,在不能通过车辆组决定电路12确定车辆组的情况下,通过参考牌照的图像来确定车辆组。
由于在不偏离本发明的精神和范围的情况下,能够做出本发明的许多非常明显不同的实施例,所以将理解,除了所附权利要求中限定的之外,本发明不受其具体实施例限制。
Claims (5)
1.一种车至车距离计算装置,包括:
成像控制设备,用于控制已经安装在其自身车辆上的相机,以便对存在于其自身车辆前方的目标车辆成像;
车辆组决定设备,用于基于通过由所述相机成像获得的图像,决定所述目标车辆属于哪一组;
目标车辆像素计数计算设备,用于计算在通过由所述相机成像获得的图像中包含的目标图像的宽度或高度像素的数目;
第一距离计算设备,用于基于由所述车辆组决定设备决定的所述车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、由所述目标车辆像素计数计算设备计算的所述像素的数目、以及通过由所述相机成像获得的所述图像的宽度或高度像素的数目,计算到所述目标车辆的距离;
目标-车辆图像检测设备,用于从通过由所述相机成像获得的所述图像中,检测表示目标车辆的目标-车辆图像;
消失点检测设备,用于从通过由所述相机成像获得的所述图像中检测消失点;
第二距离计算设备,用于基于由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标-车辆图像的上边缘和下边缘中的至少一个的位置、以及由所述消失点检测设备检测的所述消失点的位置,计算到所述目标车辆的位置;和
距离决定设备,用于一旦施加加权,使得由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标-车辆图像的位置与由所述消失点检测设备检测的所述消失点的位置越靠近在一起,由所述第二距离计算设备计算的所述第二距离的权重就变得越小,则根据由所述第一距离计算设备计算的所述第一距离和由所述第二距离计算设备计算的所述第二距离,决定到所述目标车辆的距离。
2.根据权利要求1所述的装置,进一步包括车辆存储器,在所述车辆存储器中,已经在每车辆组基础上,预先存储了代表性车辆宽度或车辆高度;
其中,所述第一距离计算设备基于由所述车辆组决定设备从已经存储在所述车辆存储器中的代表性车辆宽度或车辆高度中决定的所述车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、由所述目标车辆像素计数计算设备计算的所述像素的数目、以及通过由所述相机成像获得的所述图像的宽度或高度像素的数目,计算到所述目标车辆的距离。
3.根据权利要求1所述的装置,其中所述第一距离计算设备包括:
第三距离计算设备,用于基于由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标-车辆图像的所述上边缘、以及由所述消失点检测设备检测的所述消失点的位置,计算到所述目标车辆的第三距离;和
第四距离计算设备,用于基于由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标-车辆图像的所述下边缘、以及由所述消失点检测设备检测的所述消失点的位置,计算到所述目标车辆的第四距离;
基于由所述第三距离计算设备计算的所述第三距离、和由所述第四距离计算设备计算的所述第四距离,计算到所述目标车辆的距离。
4.根据权利要求1所述的装置,进一步包括:
确定设备,用于确定所述目标车辆的轮胎是否不存在于由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标车辆的所述下边缘之下;和
修正设备,用于响应于由所述确定设备做出的轮胎不存在的确定,修正已经由所述目标-车辆图像检测设备检测的所述目标车辆的下边缘的位置;
其中,所述第二距离计算设备使用由所述修正设备修正的所述下边缘的位置,计算到所述目标车辆的距离。
5.一种车至车距离计算方法,所述方法包括下列步骤:
控制已经安装在其自身车辆上的相机,以便对其自身车辆的前方存在的目标车辆成像;
基于通过由所述相机成像获得的图像,决定所述目标车辆属于哪一组;
计算在通过由所述相机成像获得的图像中包含的目标图像的宽度或高度像素的数目;
基于决定的所述车辆组的代表性车辆宽度或车辆高度、计算的像素的数目、以及通过由所述相机成像获得的所述图像的宽度或高度像素的数目,计算到所述目标车辆的距离;
从通过由所述相机成像获得的图像中,检测表示目标车辆的目标-车辆图像;
在通过由所述相机成像获得的所述图像中检测消失点;
基于检测的所述目标-车辆图像的上边缘和下边缘中的至少一个的位置、以及检测的所述消失点的位置,计算到所述目标车辆的距离;和
一旦施加加权,使得检测的所述目标-车辆图像的位置与检测的所述消失点的位置越靠近在一起,计算的所述第二距离的权重就变得越小,则根据计算的所述第一距离和计算的所述第二距离,决定到所述目标车辆的距离。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013-038687 | 2013-02-28 | ||
JP2013038687A JP5752729B2 (ja) | 2013-02-28 | 2013-02-28 | 車間距離算出装置およびその動作制御方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104021541A true CN104021541A (zh) | 2014-09-03 |
CN104021541B CN104021541B (zh) | 2017-04-12 |
Family
ID=51388199
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410043740.3A Active CN104021541B (zh) | 2013-02-28 | 2014-01-29 | 车至车距离计算装置和方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9135709B2 (zh) |
JP (1) | JP5752729B2 (zh) |
CN (1) | CN104021541B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106671961A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-05-17 | 吉林大学 | 一种基于电动汽车的主动防碰撞系统及其控制方法 |
CN107290738A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-10-24 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种测量前方车辆距离的方法和装置 |
CN109155109A (zh) * | 2016-05-24 | 2019-01-04 | 株式会社电装 | 物标检测装置 |
CN109478070A (zh) * | 2016-08-04 | 2019-03-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 障碍物识别和避让方法和系统 |
CN111521117A (zh) * | 2019-08-21 | 2020-08-11 | 长城汽车股份有限公司 | 单目视觉测距方法、存储介质及单目摄像头 |
CN112232104A (zh) * | 2019-06-28 | 2021-01-15 | 百度(美国)有限责任公司 | 使用相对距离表示消失点 |
Families Citing this family (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9607236B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-28 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for providing loan verification from an image |
US10733471B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-08-04 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving recall information from an image |
US10515285B2 (en) | 2014-06-27 | 2019-12-24 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for blocking information from an image |
US9779318B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-10-03 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for verifying vehicle ownership from an image |
US10579892B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-03-03 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering license plate information from an image |
US9892337B1 (en) | 2014-06-27 | 2018-02-13 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a refinancing offer from an image |
US9589202B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving an insurance quote from an image |
US9818154B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-11-14 | Blinker, Inc. | System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate |
US9558419B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-01-31 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a location of a vehicle service center from an image |
US10540564B2 (en) | 2014-06-27 | 2020-01-21 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for identifying vehicle information from an image |
US9600733B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-21 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving car parts data from an image |
US9589201B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering a vehicle value from an image |
US9754171B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-05 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving vehicle information from an image and posting the vehicle information to a website |
US9563814B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-02-07 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for recovering a vehicle identification number from an image |
US9760776B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-12 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for obtaining a vehicle history report from an image |
US10572758B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-02-25 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a financing offer from an image |
US9773184B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-09-26 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving a broadcast radio service offer from an image |
US10867327B1 (en) | 2014-06-27 | 2020-12-15 | Blinker, Inc. | System and method for electronic processing of vehicle transactions based on image detection of vehicle license plate |
US9594971B1 (en) | 2014-06-27 | 2017-03-14 | Blinker, Inc. | Method and apparatus for receiving listings of similar vehicles from an image |
WO2017158983A1 (ja) | 2016-03-18 | 2017-09-21 | 株式会社Jvcケンウッド | 物体認識装置、物体認識方法及び物体認識プログラム |
JP7044513B2 (ja) * | 2017-10-23 | 2022-03-30 | 株式会社Soken | 道路認識装置 |
KR102564013B1 (ko) * | 2018-04-02 | 2023-08-07 | 현대자동차주식회사 | 차량 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
KR102622169B1 (ko) | 2018-12-06 | 2024-01-08 | 팅크웨어(주) | 주행 영상을 이용하여 차간 거리를 측정하는 차간 거리 측정 방법, 차간 거리 측정 장치, 전자 기기, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
KR20210115026A (ko) * | 2019-02-28 | 2021-09-24 | 선전 센스타임 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | 차량 인텔리전트 운전 제어 방법 및 장치, 전자 기기 및 기억 매체 |
US11222219B2 (en) * | 2019-04-15 | 2022-01-11 | Qualcomm Incorporated | Proximate vehicle localization and identification |
CN110222658A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路灭点位置的获取方法及装置 |
CN110414357B (zh) * | 2019-06-28 | 2023-04-07 | 上海工程技术大学 | 一种基于车辆类型识别的前方车辆定位方法 |
US11410334B2 (en) * | 2020-02-03 | 2022-08-09 | Magna Electronics Inc. | Vehicular vision system with camera calibration using calibration target |
WO2023145906A1 (ja) * | 2022-01-31 | 2023-08-03 | 本田技研工業株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3099691B2 (ja) * | 1995-08-09 | 2000-10-16 | 三菱自動車工業株式会社 | 走行路における対象物位置計測方法 |
JP3718747B2 (ja) * | 2001-04-27 | 2005-11-24 | 日産自動車株式会社 | 車両用走行制御装置 |
KR100435650B1 (ko) * | 2001-05-25 | 2004-06-30 | 현대자동차주식회사 | 카메라가 장착된 차량의 도로정보 추출 및 차간거리 탐지방법 |
JP3823782B2 (ja) * | 2001-08-31 | 2006-09-20 | 日産自動車株式会社 | 先行車両認識装置 |
JP2005030925A (ja) * | 2003-05-09 | 2005-02-03 | Fujitsu Ten Ltd | 車両情報算出装置、車両情報算出方法および車両情報算出プログラム |
JP4107273B2 (ja) | 2004-08-04 | 2008-06-25 | 日産自動車株式会社 | 移動体検出装置 |
US8164628B2 (en) * | 2006-01-04 | 2012-04-24 | Mobileye Technologies Ltd. | Estimating distance to an object using a sequence of images recorded by a monocular camera |
JP2007199932A (ja) | 2006-01-25 | 2007-08-09 | Toshiba Corp | 画像処理装置及びその方法 |
JP2007309799A (ja) * | 2006-05-18 | 2007-11-29 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車載測距装置 |
US7786898B2 (en) * | 2006-05-31 | 2010-08-31 | Mobileye Technologies Ltd. | Fusion of far infrared and visible images in enhanced obstacle detection in automotive applications |
CN201144115Y (zh) * | 2007-08-24 | 2008-11-05 | 虹光精密工业(苏州)有限公司 | 自动馈纸装置 |
TWI401175B (zh) * | 2010-06-08 | 2013-07-11 | Automotive Res & Testing Ct | Dual vision front vehicle safety warning device and method thereof |
CN102467821B (zh) * | 2010-11-04 | 2014-03-05 | 北京汉王智通科技有限公司 | 基于视频图像的路面距离检测方法及装置 |
JP2013057992A (ja) * | 2011-09-07 | 2013-03-28 | Clarion Co Ltd | 車間距離算出装置およびそれを用いた車両制御システム |
JP5907700B2 (ja) * | 2011-11-18 | 2016-04-26 | クラリオン株式会社 | 画像処理装置、車両システム、及び、画像処理方法 |
-
2013
- 2013-02-28 JP JP2013038687A patent/JP5752729B2/ja active Active
-
2014
- 2014-01-29 CN CN201410043740.3A patent/CN104021541B/zh active Active
- 2014-01-31 US US14/170,131 patent/US9135709B2/en active Active
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109155109A (zh) * | 2016-05-24 | 2019-01-04 | 株式会社电装 | 物标检测装置 |
CN109155109B (zh) * | 2016-05-24 | 2021-08-10 | 株式会社电装 | 物标检测装置 |
CN109478070A (zh) * | 2016-08-04 | 2019-03-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 障碍物识别和避让方法和系统 |
CN106671961A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-05-17 | 吉林大学 | 一种基于电动汽车的主动防碰撞系统及其控制方法 |
CN107290738A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-10-24 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种测量前方车辆距离的方法和装置 |
CN112232104A (zh) * | 2019-06-28 | 2021-01-15 | 百度(美国)有限责任公司 | 使用相对距离表示消失点 |
CN111521117A (zh) * | 2019-08-21 | 2020-08-11 | 长城汽车股份有限公司 | 单目视觉测距方法、存储介质及单目摄像头 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104021541B (zh) | 2017-04-12 |
JP5752729B2 (ja) | 2015-07-22 |
JP2014167677A (ja) | 2014-09-11 |
US9135709B2 (en) | 2015-09-15 |
US20140241579A1 (en) | 2014-08-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104021541A (zh) | 车至车距离计算装置和方法 | |
CN104019802A (zh) | 车辆间距离计算装置和方法 | |
CN102332209B (zh) | 一种汽车违章视频监测方法 | |
Dagan et al. | Forward collision warning with a single camera | |
CN103786729B (zh) | 车道识别方法和系统 | |
EP3224819B1 (en) | Method of controlling a traffic surveillance system | |
CN105405321A (zh) | 高速公路上车辆行驶中的安全预警方法及系统 | |
CN105844222A (zh) | 基于视觉的前方车辆碰撞预警系统及方法 | |
CN103927754A (zh) | 一种车载摄像机的标定方法 | |
CN104111058A (zh) | 车距测量方法及装置、车辆相对速度测量方法及装置 | |
CN105825712A (zh) | 一种车辆报警方法及装置 | |
CN204055561U (zh) | 车辆安全行驶警示系统 | |
CN111768642A (zh) | 车辆的道路环境感知和车辆控制方法、系统、设备及车辆 | |
US20210224559A1 (en) | Vehicle and method for avoiding a collision of a vehicle with one or more obstacles | |
CN110562251A (zh) | 一种自动驾驶方法及装置 | |
CN106570487A (zh) | 物体间的碰撞预测方法和装置 | |
CN104019792A (zh) | 车至车距离计算装置和方法 | |
EP3450924A1 (en) | Distance sensing method, distance sensing system, and warning device using the distance sensing system | |
CN111815984A (zh) | 一种基于物联网的车辆限高预警方法及系统、车辆 | |
CN105788248A (zh) | 一种车辆检测的方法、装置及车辆 | |
Chai et al. | Automatic vehicle classification and tracking method for vehicle movements at signalized intersections | |
CN114926729A (zh) | 一种基于行车视频的高风险路段鉴别系统及方法 | |
CN104670121A (zh) | 利用道路信息的雷达控制装置及方法 | |
Richter et al. | Components and their failure rates in autonomous driving | |
US10867397B2 (en) | Vehicle with a driving assistance system with a low power mode |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |