CN104875681A - 一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法。包括通过安装在车辆不同位置的多摄像头进行实时图像采集，根据使用场景对摄像头拍摄角度进行控制，根据使用场景进行多摄像头图像的不同合成处理以满足不同应用需要，通过车辆信号进行应用场景智能判断和识别。本发明对现有技术的贡献是：通过对安装在车辆前、后、左、右摄像头的动态控制，实现通过同一组摄像头实现停车状态的车辆防盗，全景可视停车/倒车，驾驶过程中的行驶安全记录和车道线偏离提示等驾驶安全辅助。

Description

一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，特别涉及一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法，在不同的车辆运行状态下，通过动态控制多个车载摄像头实现停车状态的车辆防盗，全景可视停车/倒车，驾驶过程中的行驶安全记录和车道线偏离提示等驾驶安全辅助，以一个全自动的综合的车辆安全解决机制为用户提供便利。
技术背景
目前，许多汽车前部都有前部摄像头，尾部安装有倒车后视系统，同时还有摄像防盗系统。前部摄像头对车前景进行图像采集显示在车内屏幕上，只是提供给驾驶员一个实时的图像信息，但并不能对图像进行识别，为行车过程提供安全辅助。倒车后视系统仅在倒车时对车辆尾部进行图像采集，通过图像或者声音提示用户，在正常行驶过程中并无用武之地。摄像防盗系统也仅仅在停车后才被启用。这些功能系统之间毫无联系，彼此割裂，不能动态控制，无法为驾驶过程中的行车安全提供帮助。同时它们来自不同生产厂家，硬件无法共享复用，多套硬件系统带来了更高的能源消耗和碳排放。因此如何综合利用多个摄像头，将车辆运行信息与摄像头动态控制有机结合，实现更高效的全方位的安全解决方案，降低能源消耗，降低碳排放，为车主提供更好的服务的同时也为环境保护做出贡献是我们追寻的目标。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题提出的一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法。通过对汽车运行速度的判别，实现对不同需求系统相互关系的整合。即对摄像头拍摄角度进行控制，根据使用场景进行多摄像头图像的不同合成处理以满足不同应用需要。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法，包括在车辆车身（例如车的前后灯、两侧后视镜、前后保险杠等部位）前后左右设置可控制方向、角度调整的摄像头和与之连接的车载机，所述车载机中包括图像采集和处理系统，车辆停车防撞摄像系统、车辆防盗摄像系统、车辆行驶摄像记录系统，其中，所述方法执行的步骤包括：
a. 获取车辆行驶信号；
b. 判断车辆行驶状态；
c.当车辆行驶状态为静止时，车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时等于或大于10公里速度行驶时，车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时小于10公里速度或倒车行驶时，车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态，三种工作状态分别对不同位置的摄像头设置角度进行调整。
方案进一步是：在所述车辆防盗摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，调整至仰角向上45 度设置。
方案进一步是：在所述车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向下15 度角设置，左、右摄像头的仰角分别为向下30 度角设置。
方案进一步是：在车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时，在每小时在10公里至40公里速度行驶时，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向上15 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向下60 度角设置；在每小时大于40公里速度行驶时，前、后摄像头的仰角分别为向上5 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向后向下60 度角设置。
方案进一步是：所述车身前、后、左、右各设置一个摄像头，四个摄像头采集的图像采用多换面数字显示处理输出在一个图像中。
方案进一步是：所述方法进一步包括：
d.当车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像存储于车载机的存储器中但不显示，所述车载机将图像经无线传输网络传递至使用者的无线终端；
e.当车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，并通过图像和语音播报方式进行提供车道线提示信息；同时存储于车载机的存储器中，用于行驶安全记录；
f.当车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内为司机提供倒车辅助信息，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，根据判定的车障碍物，通过车载机图像和声音方式进行提示。
方案进一步是：所述灰阶图像处理过程是：摄像头采集的CVBS模拟信号传送到数字图像处理模块，数字图像处理模块把CVBS信号转换成R、G、B的数字信号，通过公式gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B计算出每一个像素的灰阶。
本发明对现有技术的贡献是：实现了车辆运行状态与摄像头动态控制有机结合的全新的全自动的全方位的车辆安全保护的方法，通过同一组摄像头实现停车状态下的车辆防盗，停车/倒车状态下的全景可视，驾驶过程中的行驶安全记录和车道线偏离提示等驾驶安全辅助，更方便用户。可以实时的进行前车距离显示、车道线偏离提示辅助安全驾驶。
下面结合实施例和附图对本发明做一详细描述。
附图说明
图1为本发明方法流程关系框图；
图2为本发明图像处理关系框图；
图3为本发明方法图层处理关系框图；
图4为现实的实时图像示意图。
具体实施方式
一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法实施例：包括在车辆车身前后左右设置可控制方向、角度调整的摄像头和与之连接的车载机，所述车载机中包括图像采集和处理系统，车辆停车防撞摄像系统、车辆防盗摄像系统、车辆行驶摄像记录系统，其中，如图1所示，所述方法执行的步骤包括：
a. 获取车辆行驶信号；
b. 判断车辆行驶状态；
c. 当车辆行驶状态为静止时，车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时等于或大于10公里速度行驶时，车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时小于10公里速度或倒车行驶时，车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态，三种工作状态分别对不同位置的摄像头设置角度进行调整。
实施例中：在所述车辆防盗摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，调整至仰角向上45 度设置。
实施例中：在所述车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向下15 度角设置，左、右摄像头的仰角分别为向下30 度角设置。
实施例中：在车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时，在每小时在10公里至40公里速度行驶时，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向上15 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向下60 度角设置；在每小时大于40公里速度行驶时，前、后摄像头的仰角分别为向上5 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向后向下60 度角设置。
实施例中：所述车身前、后、左、右各设置一个摄像头，四个摄像头采集的图像采用多换面数字显示处理输出在一个图像中。
如图2至图4所示，实施例中：所述方法进一步包括：
d.当车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像存储于车载机的存储器中但不显示，所述车载机将图像经无线传输网络（如：3G或4G网络）传递至使用者的无线终端（如：手机）；
e.当车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，并通过图像和语音播报方式进行提供车道线提示信息；同时存储于车载机的存储器中，用于行驶安全记录；
f.当车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内为司机提供倒车辅助信息，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，根据判定的车障碍物，通过车载机图像和声音方式进行提示。
实施例中：所述灰阶图像处理过程是：摄像头采集的CVBS模拟信号传送到数字图像处理模块，数字图像处理模块把CVBS信号转换成R、G、B的数字信号，通过公式gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B计算出每一个像素的灰阶。
上述实施例中的车载机通过CAN总线获取当前行车状态，智能确定当前应用场景。CAN是控制器局域网络(Controller Area Network, CAN)的简称，是国际上应用最广泛的现场总线之一，已经成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线，被广泛应用于汽车计算机控制系统。其中，所述车载机中包括对物体特征进行识别的特征数据库，还包括物体与本车之间相互关系的报警阈值表，针对上述步骤更详细的解释是：
1，车载机获取车辆信号，获取当前车辆的行驶状态（如静止、低速行驶（每小时在10公里至40公里速度行驶）、倒车，高速行驶（每小时大于40公里速度行驶）等），智能判定车载机应用场景
2，根据应用场景控制摄像头调整拍摄角度以适合对应功能所需获取的视频数据（如静止时获取防盗图像，倒车获取全景倒车所需图像，低速/高速行驶获取行驶安全记录和车道线偏离判定图像等）
3，进行多摄像头图像的采集处理
4，根据应用场景 进行图像合成处理（全景倒车）和图像识别，以获取特征数据，如倒车障碍物，车道线等
5，根据应用场景进行图像显示（倒车）或存储（行驶记录）
6，根据识别结果通过用户界面或声音进行显示或提示（车道偏航，倒车障碍等）。
其中，所述步骤1进一步包括，通过 CAN 总线采集车辆行驶数据并传送给CPU处理；CPU 根据采集到的数据智能判定车载机的当前应用场景，包括静止、低速行驶、高速行驶、倒车等。
所述步骤2进一步包括，当根据采集到的数据判定车载机的当前应用场景为静止时，以获取防盗图像为目标；以水平方向为基准，前、后、左、右四个摄像头的仰角均为向上约 45 度。
所述步骤3进一步包括，当根据采集到的数据判定车载机的当前应用场景为低速行驶时，以获取行驶安全记录和车道线偏离判定图像为目标；以水平方向为基准，前、后两个摄像头的仰角分别为向上约 15 度，左、右两个摄像头的仰角分别为居中向下约 60 度。
所述步骤2进一步包括，当根据采集到的数据判定车载机的当前应用场景为高速行驶时，以获取车道线偏离判定图像和行驶安全记录为目标；以水平方向为基准，前、后两个摄像头的仰角分别为向上约 5 度，左、右两个摄像头的仰角分别为向后向下约 60 度。
所述步骤2进一步包括，当根据采集到的数据判定车载机的当前应用场景为倒车时，以获取全景倒车所需图像为目标；以水平方向为基准，前、后两个摄像头的仰角分别为向下约 15 度，左、右两个摄像头的仰角分别为向下约 30 度。
所述步骤3进一步包括，采集四个摄像头实时图像，用CVBS信号输出图像到数字图像处理模块；数字图像处理模块把CVBS信号处理成数字信号传送给CPU处理；CPU把图像处理模块传送的图像根据所述步骤a获取的应用场景进行合成。
所述步骤4进一步包括，当应用场景为静止时，数字图像处理模块把CVBS信号处理成数字信号，并以四个摄像头并重的方式将图像传送给CPU处理；CPU将前、后、左、右四个摄像头的图像合成为一个图像。
所述步骤4进一步包括，当应用场景为低速或者高速行驶时，数字图像处理模块把CVBS信号处理成数字信号，并以前摄像头为主、其它后、左、右三个摄像头为辅，传送给CPU处理；CPU将前、后、左、右四个摄像头的四个图像合成为一个图像。
所述步骤4进一步包括，当应用场景为倒车时，数字图像处理模块把CVBS信号处理成数字信号，并以后摄像头为主、其它前、左、右三个摄像头为辅，传送给CPU处理；CPU将前、后、左、右四个摄像头的四个图像合成为一个图像。
所述步骤4进一步包括，当应用场景为倒车、低速或者高速行驶时，CPU除了把图像处理模块传送的图像合成用于行驶安全记录外，还将对四个摄像头的数据进行提取特征物处理。
所述步骤4进一步包括，当应用场景为倒车、低速或者高速行驶时，CPU提取的特征物主要有车道线、车障碍物等，用于车道线偏离判定；其中前摄像头为主，其它三个摄像头为辅。
所述步骤4进一步包括，所述提取特征物处理的步骤是：对实时图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对取特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类。
所述步骤4进一步包括，所述灰阶图像处理过程是：摄像头采集的CVBS模拟信号传送到数字图像处理模块，数字图像处理模块把CVBS信号转换成R、G、B的数字信号，通过公式gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B计算出每一个像素的灰阶。
所述步骤5进一步包括，当应用场景为静止时，CPU合成的图像不显示于车载机内，但存储于内部或者外部存储设备中，主要用于获取防盗图像。
所述步骤5进一步包括，当应用场景为低速或者高速行驶时，CPU合成的图像显示于车载机内，提供车道线提示信息；同时存储于内部或者外部存储设备中，用于行驶安全记录。
所述步骤5进一步包括，当应用场景为倒车时，CPU合成的图像显示于车载机内，为司机提供倒车辅助信息。
所述步骤6进一步包括，当应用场景为低速或者高速行驶时，CPU根据判定的车道线，通过车载机图像和语音播报方式进行提示。
所述步骤6进一步包括，当应用场景为倒车时，CPU根据判定的车障碍物，通过车载机图像和声音方式进行提示。
实施例中，从 CAN 总线获取的数据有车辆前进/后退方向、车轮转速、ACC状态、光线传感器信息等。另外，还需要记录时间状态，如 ACC 状态变化后的时间，以综合判断当前车辆状态。综合车辆前进/后退方向和车轮转速，可以确定倒车或者低速/高速行驶状态，综合 ACC 状态、转速和时间可以确定是否为静止状态。综合光线传感器和时间可以确定外部光线状态，从而确定图像是否加亮，方便用户查看。
实施例中，从四个摄像头输入的 CVBS信号为PAL制式信号，标准的分辨率为720*576，显示LCD分辨率为800*480，如果直接把摄像头输入信号在800*480分辨率下显示会出现图像变形的现象，因此需要对采集的图像进行切割合成。由于应用场景的不同，所显示的实景图像也有所偏重，如倒车时以后置摄像头为主，低速或高速行驶时以前车摄像头为主，静止时四个摄像头同样重要，因此在不同的应用场景下切割合成方案也有所不同。
实施例中，图像识别的过程可以分为几个步骤：
1、在数据库中建立原型匹配模型（识别特征），即抽取某些图形的相似性，把一个图像的几个特征参数采集下来建立模型，比如前方车辆，我们采集车辆后车牌信息，包括长、宽、颜色、数字等，前方车辆是否左右对称信息，车轮信息，车轮是否左右对称、车轮的宽度、颜色，车轮之间的轴距等信息范围，并建立一个汽车的数学模型，特征为左右对称、有一个长、宽、高固定的车牌区域、车轮左右对称、两个轮子之间的距离范围，其他需要识别的如车道线、红绿灯、人等按相同的方法提取几个特征参数建立数学模型。对各种需要识别的物体进行建模，如汽车、红绿灯、车道线、交通特征、人和动物，建模必须覆盖尽可能多的类别、个体。
2、对图像的分类处理，从CVBS采集到的图像信息很多，需要从图像中分离出我们需要识别的物体，如车、红绿灯、车道线、人。这个过程运算量非常大，首先我们需要把分辨率为600*480的图像进行分区，分为3个面积相等的区域，每个区域我们先判断这个区域内是否需要进行图像识别，主要方法是灰阶图像的判断，如某区域内像素没有灰阶变化，或变化非常小，那我们可以判定此区域不需要进行进一步图像识别，可能摄像头拍的是天空或者路面。经过筛选后，可能有2个区域需要进行图像识别，首先根据灰阶变化提取该区域内图像的轮廓线，根据轮廓线与数学模型进行对比运算确认，这个过程中会用到图像识别的很多方法，如二值法、纹理特征分析法、图像滤波算法、图像增强算法等。举个列子，如前面有一辆车，通过摄像头采集到了车辆的信息，图像识别软件如何判断摄像头拍的是车呢？首先我们对图像灰阶处理后，通过灰阶的变化标识需要识别的物体的轮廓，然后通过二值法使图像变得简单，然后物体通过判断数学模型中的特征参数是否符合模型中的标准来定位是那种物体。
上述实施例，通过摄像头的图像采集，并通过图像识别算法进行前车的识别、车道线的识别、交通标志的识别、人或动物的识别、障碍物的识别，从而在车载屏幕上显示与前后车的距离，当距离过近超过安全距离时发出声光报警；当汽车偏离车道时进行报警；通过交通标志的识别判断红绿灯、限行及禁行标志的识别，从而提醒驾驶员安全驾驶；人或动物的识别，通过对移动的人或动物机型建模，并识别人或动物的运动方向和运动轨迹，为驾驶员提供避让或并线的信息；障碍物的识别，通过对静止车辆、道路护栏或路边植物建模，为驾驶员提供倒车辅助信息。

Claims (7)

1.一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法，包括在车辆车身前后左右设置可控制方向、角度调整的摄像头和与之连接的车载机，所述车载机中包括图像采集和处理系统，车辆停车防撞摄像系统、车辆防盗摄像系统、车辆行驶摄像记录系统，其特征在于，所述方法执行的步骤包括：
a. 获取车辆行驶信号；
b. 判断车辆行驶状态；
c. 当车辆行驶状态为静止时，车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时等于或大于10公里速度行驶时，车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态；当车辆行驶状态为每小时小于10公里速度或倒车行驶时，车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态，三种工作状态分别对不同位置的摄像头设置角度进行调整。
2.根据权利要求1所述的车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，在所述车辆防盗摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，调整至仰角向上45 度设置。
3.根据权利要求1所述的车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，在所述车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态下，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向下15 度角设置，左、右摄像头的仰角分别为向下30 度角设置。
4.根据权利要求1所述的车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，在车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时，在每小时在10公里至40公里速度行驶时，车辆车身设置的摄像头以水平方向为基准，前、后摄像头的仰角分别为向上15 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向下60 度角设置；在每小时大于40公里速度行驶时，前、后摄像头的仰角分别为向上5 度设置，左、右摄像头的仰角分别为向后向下60 度角设置。
5.根据权利要求1至4任一所述的车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，所述车身前、后、左、右各设置一个摄像头，四个摄像头采集的图像采用多换面数字显示处理输出在一个图像中。
6.根据权利要求1所述的车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
d.当车载机进入车辆防盗摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像存储于车载机的存储器中但不显示，所述车载机将图像经无线传输网络传递至使用者的无线终端；
e.当车载机进入车辆行驶摄像记录系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，并通过图像和语音播报方式进行提供车道线提示信息；同时存储于车载机的存储器中，用于行驶安全记录；
f.当车载机进入车辆停车防撞摄像系统工作状态时：摄像头采集的图像显示于车载机内为司机提供倒车辅助信息，并对图像进行提取灰阶图像处理，对提取的灰阶图像进行提取特征物，通过图像识别算法对特征物进行图像的分类运算得出分类结果，把分类结果与识别特征数据库比较，确定物体的种类，根据判定的车障碍物，通过车载机图像和声音方式进行提示。
7.根据权利要求6所述的一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法，其特征在于，所述灰阶图像处理过程是：摄像头采集的CVBS模拟信号传送到数字图像处理模块，数字图像处理模块把CVBS信号转换成R、G、B的数字信号，通过公式gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B计算出每一个像素的灰阶。
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