CN105118054B - 一种基于ccd单目测距的驾驶考试系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，属于图像处理领域。所述发明包括图像获取模块、图像处理模块、违规判定模块以及考试评定模块。本发明通过获取考试车辆周围的图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，根据该距离与预设阈值的大小关系，生成违规与否的信息，并且根据该信息进行考试结果。相对于现有技术，能够准确的确定考试是否通过，弥补了现有技术中根据GPS无法获取考试车辆信息，导致无法确定考试结果的缺陷。

Description

一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统。

背景技术

最初的驾驶考试是由考官跟车来对考生的驾驶水平进行考核。该传统的考核方式由于存在耗费警力、易受考官主观评判影响以及易造成考生精神紧张等缺点，因此，有被电子考试系统取代的趋势。目前已推出的电子考试系统包括：电子桩考系统、场地电子路考系统以及实际道路电子考试系统等。

利用电子考试系统进行驾驶考试的实现方式主要通过GPS检测方法，即在考试车上安装一套GPS定位系统，基于GPS定位系统定位车辆行驶方位，以便对某些考核项目进行评判。

发明人在实现本发明过程中发现：

现有的GPS检测方法由于只能定位出考试车上安装的GPS接收天线的位置，因此，在某些情况下(如车辆行驶速度很慢、转弯尤其是停车)，无法判定出考试车的方向，从而也就无法推断出考试车其他部位所在的坐标位置，不利于GPS技术在驾驶考试应用中的推广。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，所述基于CCD单目测距的驾驶考试系统，包括：

图像获取模块，用于获取当前考试车辆周围的图像信息；

图像处理模块，用于从所述图像获取模块获取所述图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

违规判定模块，用于从所述图像处理模块获取所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，当所述距离小于预设阈值时，生成代表违规的第一信息，当所述距离不小于所述预设阈值时，生成代表没有违规的第二信息；

考试评定模块，用于从所述违规判定模块获取所述第一信息或所述第二信息，并生成考试结果。

可选的，所述图像获取模块，包括：

图像拍摄子模块，所述图像拍摄子模块设置在当前考试车辆的前部、后部以及左右两侧，或者安装在所述当前考试车辆的左前端、右前端、左后端、右后端，用于拍摄所述当前考试车辆周围的图像信息；

第一传输子模块，用于以无线方式将所述图像信息进行传输。

可选的，所述图像处理模块，包括：

第二传输子模块，用于以无线方式从所述图像获取模块获取所述图像信息；

预处理子模块，用于对所述图像信息依次进行灰度处理、滤波去噪处理以及图像分割处理，提取考试标识物；

目标计算子模块，用于确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

所述第二传输子模块，还用于将所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离以所述无线方式进行传输。

可选的，所述滤波去噪处理，包括：

根据确定所述图像信息中每一帧图像的像素值X；

获取所述每一帧图像中与每个像素距离最近的八个像素的像素平均值

当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值大于0.5Y时，保持所述像素值X不变，当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值不大于0.5Y时，将所述像素值X替换为所述平均值

其中，所述Y为预设的灰度变化区间中的任意取值。

可选的，所述图像分割处理，提取考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，包括：

确定区分阈值；

根据所述区分阈值对所述图像信息进行背景-考试标识物区分，获取包含考试标识物的二值化图像；

从所述二值化图像中提取所述考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离。本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

通过获取考试车辆周围的图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，根据该距离与预设阈值的大小关系，生成违规与否的信息，并且根据该信息进行考试结果。相对于现有技术，能够准确的确定考试是否通过，弥补了现有技术中根据GPS无法获取考试车辆信息，导致无法确定考试结果的缺陷。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统的结构示意图；

图2是本发明提供的一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统中的CCD摄像机的安装位置示意图；

图3是本发明提供的一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统中确定考试车辆与考试标识物之间距离的平面关系示意图；

图4是本发明提供的一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统的方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。

实施例一

本发明提供了一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，所述基于CCD单目测距的驾驶考试系统，包括：

图像获取模块，用于获取当前考试车辆周围的图像信息；

图像处理模块，用于从所述图像获取模块获取所述图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

违规判定模块，用于从所述图像处理模块获取所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，当所述距离不小于预设阈值时，生成第一信息，当所述距离大于所述预设阈值时，生成第二信息；

考试评定模块，用于从所述违规判定模块获取所述第一信息或所述第二信息，并生成考试结果。

在实施中，为了克服现有技术中利用电子考试系统中存在的无法判定出考试车的方向以及考试车辆其他部位所在的坐标位置，从而无法实现考试成绩判定的缺陷，如图1所示，提供一种基于CCD单目测距驾驶考试系统1，该系统主要包含如下四个模块：

图像获取模块11，用于获取当前考试车辆周围的图像信息。具体的，该模块包括若干个安装固定在考试车辆上的CCD摄像机，分别安装固定在车辆的前部、左右两侧以及后部或其他定点位置上，采用获取视频图像的方式采集考试标识物的信号，并将考试标识物的信号发送至图像处理模块12。

图像处理模块12，用于从所述图像获取模块11获取所述图像信息，对所述图像信息进行预处理，具体通过灰度值以及阈值判定的方式提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，并将该距离发送至违规判定模块13。

违规判定模块13，用于从所述图像处理模块12获取所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，当所述距离小于预设阈值时，生成代表违规的第一信息，当所述距离不小于所述预设阈值时，生成代表没有违规的第二信息，将第一信息或者第二信息发送至考试评定模块14。

考试评定模块14，用于从所述违规判定模块13获取所述第一信息或所述第二信息，并生成考试结果，如果出现上述违规现象，声光响应装置提醒考试人员与监考人员考试结束；如果考试中不出现上述违规现象，则考试顺利结束，声光响应装置提醒考试通过，并祝贺考试学员顺利通过考试。最后通过无线传输(WiFi传输技术)将考试结果(考试结果分为合格与不合格)传输至考场监控室。

本发明提供一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，包括图像获取模块、图像处理模块、违规判定模块以及考试评定模块，通过获取考试车辆周围的图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，根据该距离与预设阈值的大小关系，生成违规与否的信息，并且根据该信息进行考试结果。相对于现有技术，能够准确的确定考试是否通过，弥补了现有技术中根据GPS无法获取考试车辆信息，导致无法确定考试结果的缺陷。

可选的，所述图像获取模块11，包括：

图像拍摄子模块，所述图像拍摄子模块设置在当前考试车辆的前部、后部以及左右两侧，或者安装在所述当前考试车辆的左前端、右前端、左后端、右后端，用于拍摄所述当前考试车辆周围的图像信息；

第一传输子模块，用于以无线方式将所述图像信息进行传输。

在实施中，如图2所示，该图像拍摄子模块具体包括四个安装在考试车辆上的CCD摄像机。四个安装在考试车辆上的CCD摄像机分别设置于考试车辆的前部、左右两侧以及后部，且在同一个平面上，图2中的箭头代表车辆行进方向，车身上的四个凸起分别代表一个CCD摄像机。当然，四个CCD摄像机也可以均设置于考试车辆的其它不同位置，如四个CCD摄像机分别置于考试车辆前左部、前右部、后左部以及后右部等等，只要四个CCD摄像机设置于考试车辆同一平面且能有效地探测到车辆在前、后、左、右四个方向上与考试项目标识物的相对位置距离关系即可，其中车辆前部摄像头负责采集车辆前方考试项目标识物的距离信息，车辆后部摄像头负责采集车辆后方考试项目标识物的距离信息，车辆左侧摄像头负责采集车辆左侧考试项目标识物的距离信息，车辆右侧摄像头负责采集车辆右侧考试项目标识物的距离信息。

上述四个CCD摄像机应间隔预定距离设置，应该均匀布置在考试车辆的四个方向上，从而有效保证能检测到所需的图像数据。并且上述摄像机的设置角度不宜太小，高度不宜过高，典型的俯视角不小于75度，高度不大于115cm。这里设定的CCD摄像机的数量为四，仅是便于本实施例中的具体描述，在实际使用过程中CCD摄像机的数量根据实际需求进行设定，不被本实施例中的四个所限。

通过图像拍摄子模块获取到车辆周围的图像信息，并通过第一传输子模块以无线方式传输至图像处理子模块，以便于后者对图像信息进行处理，从而得到最后的考试结果。

可选的，所述图像处理模块12包括：

第二传输子模块，用于以无线方式从所述图像获取模块获取所述图像信息；

预处理子模块，用于对所述图像信息依次进行灰度处理、滤波去噪处理以及图像分割处理，提取考试标识物；

目标计算子模块，用于确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

所述第二传输子模块，还用于将所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离以所述无线方式进行传输。

在实施中，对获取到的图像信息，需要进行预处理，得到预处理结果，以便根据该预处理结果获取考试结果。

该步骤预处理主要包括三部分，即

灰度处理：将彩色的图像信息转换为便于后续处理的灰度图像；

滤波去噪处理：将得到的灰度图像使用中值滤波的方式去除其中的噪点，得到较为光滑的灰度图像；

图像分割处理：从较为光滑的灰度图像中通过与预设阈值进行比较的方式区分出考试标识物和图像背景，完成考试标识物的提取。

在得到考试标识物后，还需要获取考试车辆与考试标识物之间的距离，并将该距离发送至违规判定模块13，以便于确定该考试车辆在考试过程中是否存在考试违规的现象。

可选的，所述滤波去噪处理，包括：

根据确定所述图像信息中每一帧图像的像素值X；

获取所述每一帧图像中与每个像素距离最近的八个像素的像素平均值

当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值大于0.5Y时，保持所述像素值X不变，当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值不大于0.5Y时，将所述像素值X替换为所述平均值

其中，所述Y为预设的灰度变化区间中的任意取值。

在实施中，该步骤的滤波去噪处理采用的是中值滤波的方法，该方法的思想是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

具体的，获取得到的图像信息中每一帧图像中的像素值X，以及每一帧图像中与每个像素距离最近的八个像素的像素平均值这里除了每一帧图像最外圈像素，其余的与每个像素距离最近的八个像素均为该像素四周的八个像素。

从预设的灰度变化区间中取出任意值Y，如果像素值X与均值满足的关系时，则保持该像素值X。

如果像素值X与均值满足的关系时，则将所述像素值X替换为所述平均值这里的Y为预设的灰度变化区间中的任意取值，详细的为处理窗口中的中心像素点以及周围8个像素点的灰度范围内的取值。

通过上述像素值替换的方式，降低每一帧图像中的噪点，从而使得处理后的图像信息相对于处理前更为平滑，便于后续步骤的处理。

可选的，所述图像分割处理，提取考试标识物，包括：

确定区分阈值；

根据所述区分阈值对所述图像信息进行背景-考试标识物区分，获取包含考试标识物的二值化图像；

从所述二值化图像中提取所述考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离。

在实施中，该步骤的思想为将代表图像信息的滤波后的灰度图像中的每个像素的像素值与区分阈值进行比对，根据比对后的结果得到二值化图像，在二值化图像中通过帧差法提取考试标识物。

具体的，区分阈值的确定方法典型的可以使用OTSU法(最大类间方差法)确定。该方法即利用初选t值，对阀值t值进行遍历计算后，从而选取最优t值。(1)建立图像灰度直方图：假设L表示一幅图像的灰度级，灰度值为i的像素在图像中的个数用n_i表示，N表示图像总的像素个数，p_i表示灰度图像中灰度值为i出现的概率，那么

上述公式中，L表示灰度级，pi表示每个灰度出现的概率。

(2)根据图像的灰度值和阈值t，能够将图像中的像素分成两类C_A和C_B，则C_A＝{0,1,2,3,...t},C_B＝{t+1,t+2,...L-1}。

计算两个类即C_A和C_B的出现概率分别是：

上述公式中，t表示假设所选定的阀值，p_A表示背景出现的概率，p_B表示目标出现的概率。

(3)求两个类C_A和C_B的灰度值的均值分别为：

(4)用σ²表示目标和背景这两个类的之间的类间方差，那么可得：

σ²＝p_A(g_A-g₀)²+p_B(g_B-g₀)²

上述公式中，g_A与g_B分别表示A和B区域的平均灰度值；g₀表示灰度图像全局的灰度平均值；σ²表示A、B两个区域的类间方差。

最佳阀值t^*使用下面的式子得到:t^*＝Argmax{σ²(t)},0≤t≤L-1

通过上述步骤，可以得到能够用于对背景和考试标识物进行区分的区分阈值。

而从二值化图像中提取考试标识物的方法则典型的采用帧差法。其基本原理即将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素点的差值很小。则可以认为此处是背景像素；如果图像中某区域的灰度变化很大，则可以认为这是由图像中的运动物体引起的，将这些区域表记下来，利用这些标记的像素区域，就可以求出相对运动目标在图像中的位置。由于相邻两帧的时间间隔极小，因此用前一帧图像作为目前帧的背景模型具有较好的实时性。

在本实施例中，由于采集到的二值化图像中前后两帧对应的像素点灰度值不同,前后两帧相减,若是差值很小,可以认为该点无运动物体通过；反过来说,若是灰度变化很大,则认为有物体经过。第k帧和第k+1帧图像f_k(x,y),f_k+1(x,y)之间的变化用一个二值差分图像D(x,y)表示如下：

上述公式中0代表对应于前后未变化的图像区域，1对应前后变化的图像区域。

通过上述步骤，可以完成从图像信息中提取出考试标识物的流程。值得注意的是，在提取出考试标识物后，需要通过平面几何运算的方式确定当前考试车辆与考试标识物之间的距离。从图3代表的CCD单目测距模型的侧视图可以得知：

CC₀＝f,∠OC₁C＝θ,OC＝h

在ΔC₀CP′₀中，

其中P′₀C₀可取正值和负值，又有：

在上式中，P′₀C₀＝y(C₀)-y(P′₀)＝[v₀-v(P′₀)]×dy＝[v₀-v(P₀)]×dy

在ΔOCP′中，又存在OP'＝OC×tan∠OCP'。

则可以推导出，

其中，v₀为光心纵向图像坐标，v(P₀)为特征点纵向图像坐标，dy为单位像元的纵向长度，Y_w(P)即为前方目标物与车辆之间的纵向车距。

根据上述提取运算，可以确定提取出的考试标识物当前车辆之间的距离，以便于后续步骤中根据该距离判定考试车辆是否存在考试违规的现象。

本发明提供一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，包括图像获取模块、图像处理模块、违规判定模块以及考试评定模块，通过获取考试车辆周围的图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，根据该距离与预设阈值的大小关系，生成违规与否的信息，并且根据该信息进行考试结果。相对于现有技术，能够准确的确定考试是否通过，弥补了现有技术中根据GPS无法获取考试车辆信息，导致无法确定考试结果的缺陷。该系统的方法流程图如图4所示。

需要说明的是：上述实施例提供的一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统进行车辆驾驶考试的实施例，仅作为该驾驶考试系统中在实际应用中的说明，还可以根据实际需要而将上述该驾驶考试系统在其他应用场景中使用，其具体实现过程类似于上述实施例，这里不再赘述。

上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。

以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于CCD单目测距的驾驶考试系统，其特征在于，所述基于CCD单目测距的驾驶考试系统，包括：

图像获取模块，用于获取当前考试车辆周围的图像信息；

图像处理模块，用于从所述图像获取模块获取所述图像信息，对所述图像信息进行预处理，提取所述预处理结果中的考试标识物，确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

违规判定模块，用于从所述图像处理模块获取所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离，当所述距离小于预设阈值时，生成代表违规的第一信息，当所述距离不小于所述预设阈值时，生成代表没有违规的第二信息；

考试评定模块，用于从所述违规判定模块获取所述第一信息或所述第二信息，并生成考试结果；

所述图像处理模块，包括：

第二传输子模块，用于以无线方式从所述图像获取模块获取所述图像信息；

预处理子模块，用于对所述图像信息依次进行灰度处理、滤波去噪处理以及图像分割处理，提取考试标识物；

目标计算子模块，用于确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离；

所述第二传输子模块，还用于将所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离以所述无线方式进行传输；

通过式(1)确定所述当前考试车辆与所述考试标识物之间的距离：

式(1)中，v₀为光心纵向图像坐标，v(P₀)为特征点纵向图像坐标，dy为单位像元的纵向长度，Y_w(P)即为前方目标物与车辆之间的纵向车距。

2.根据权利要求1所述的基于CCD单目测距的驾驶考试系统，其特征在于，所述图像获取模块，包括：

图像拍摄子模块，所述图像拍摄子模块设置在当前考试车辆的前部、后部以及左右两侧，或者安装在所述当前考试车辆的左前端、右前端、左后端、右后端，用于拍摄所述当前考试车辆周围的图像信息；

第一传输子模块，用于以无线方式将所述图像信息进行传输。

3.根据权利要求1所述的基于CCD单目测距的驾驶考试系统，其特征在于，所述滤波去噪处理，包括：

根据确定所述图像信息中每一帧图像的像素值X；

获取所述每一帧图像中与每个像素距离最近的八个像素的像素平均值

当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值大于0.5Y时，保持所述像素值X不变，当所述像素值X与所述平均值的差值的绝对值不大于0.5Y时，将所述像素值X替换为所述平均值

其中，所述Y为预设的灰度变化区间中的任意取值。