CN105303860A - 车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统,包括以下步骤:图像采集、图像预处理、红绿灯定位、颜色判别、转换颜色空间、显示倒计时、语音提醒。该系统能够自动对前方红绿灯进行识别,给驾驶人员提醒,留出足够的反应时间,使得驾驶人员能够及时采取措施,避免出现闯红灯或者错过绿灯,防止出现意外。
Description
技术领域
本发明涉及汽车领域,具体地,涉及一种车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统。
背景技术
汽车有如下定义:由动力驱动,具有4个或4个以上车轮的非轨道承载的车辆,主要用于:载运人员和或货物;牵引载运人员或货物的车辆;特殊用途。1879年,德国工程师卡尔·本茨,首次试验成功一台二冲程试验性发动机。1883年10月,他创立了“本茨公司和莱茵煤气发动机厂”,1885年,他在曼海姆制成了第一辆本茨专利机动车,该车为三轮汽车,采用一台二冲程单缸0.9马力的汽油机,此车具备了现代汽车的一些基本特点,如火花点火、水冷循环、钢管车架、钢板弹簧悬架、后轮驱动前轮转向和制动手把等。1886年的1月29日,德国工程师卡尔·本茨为其机动车申请了专利。同年11月,卡尔·本茨的三轮机动车获得了德意志专利权。这就是公认的世界上第一辆现代汽车。由于上述原因,人们一般都把1886年作为汽车元年,也有些学者把卡尔·本茨制成第一辆三轮汽车之年即1885年,视为汽车诞生年。1885年是汽车发明取得决定性突破的一年。当时和戴姆勒在同一工厂的本茨,也在研究汽车。他在1885年几乎与戴姆勒同时制成了汽油发动机,装在汽车上,以每小时12公里的速度行驶,获得成功。这一年,英国的巴特勒也发明了装有汽油发动机的汽车。此外,意大利的贝尔纳也发明了汽车,俄国的普奇洛夫和伏洛波夫两人发明了装有内燃机的汽车。以前中国没有汽车制造业。中国土地上第一辆汽车是1903年输入的美国产奥斯莫比尔牌小汽车,领得第一号汽车行驶牌证,其所有者为上海富翁。自1953年7月第一汽车制造厂动工兴建,1956年7月投产,1957年7月13日我国生产出第一辆载货的解放牌汽车,又于1958年5月,我国第一汽车制造厂自行研制设计生产了第一辆与当时政治风云起伏颠簸、荣辱与共的红旗牌乘用车,被誉为“东方神韵”。几十年来,我国汽车工业得到了快速的发展。特别是改革开放以来,汽车生产采用了各种高科技及人性化的安全及便利设施,汲国外汽车科研之精华。不仅秉乘了传统的坚固造型,更具时尚汽车的柔媚风貌,线条流畅,驾乘舒适的“座驾”新宠不断诞生。2001年底,中国正式加入了世贸组织,以此为契机,中国汽车产业迎来了一个新的高速发展时期。2009年,中国汽车产销分别为1379.10万辆和1364.48万辆,一举超越美国,称为世界第一汽车产销大国。2012年中国汽车全年产销分别为1927.18万辆和1930.64万辆,连续四年蝉联世界第一。进经过十年高速发展之后,中国自主品牌乘用车技术得到了长足的发展。2013年上半年先后上市的一汽红旗、北汽绅宝、长安睿骋、吉利帝豪、比亚迪思锐及此前已经先后上市的上汽荣威、广汽传祺等为代表的自主品牌高端乘用车向合资品牌发起集团式冲锋,将逐步改写自主品牌乘用车只能在中低端抢占市场的现状。现代汽车种类繁多,人们在驾驶汽车行驶过程中,用于车辆行驶速度或者道路环境限制,肉眼无法对前方红绿灯状态进行识别,导致刹车不及时,造成意外发生。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统,该系统能够自动对前方红绿灯进行识别,给驾驶人员提醒,留出足够的反应时间,使得驾驶人员能够及时采取措施,避免出现闯红灯或者错过绿灯,防止出现意外。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是:车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统,包括以下步骤:
(1)图像采集:在车顶或者车内安装摄像机,对汽车前方进行实时图像采集,摄像机的规格参数为带彩色显示屏车载录像仪,能够记录即看,镜头角度为90度,拍摄文件格式为录像AVI格式,拍照JPG格式;能够连接电脑或者导航仪、手机设备上随时播放,支持帧率调节以节省空间或者录制最优质图像功能,带有数字化部件,能够直接将数字图像通过计算机端口或者标准设备传送给计算机;
(2)图像预处理:图像采集之后,通过摄像机固有的模数转换部件完成图像数字化,通过端口输入微处理器,因为摄像头是随汽车运动的,因此采集到的图像难免会出现边缘模糊,另外由于空气情况、日照变化、电磁干扰,再加上图像采集过程中会受到噪声的影响,会使采集到的图像变得模糊,因此图像采集完毕后需要进行图像预处理,对于随即干扰所产生的椒盐噪声可以用中值滤波处理,其滤波原理是:对一个滑动的窗口内的像素灰度排序,用其中值代替窗口中心像素原来的灰度,若窗口中的像素有偶数个,取其两个中间的平均值,对于图像边缘模糊问题可以用高通滤波方法处理,图像中的边沿或者线条与图像频谱中的高频分量相对应,因此可以用高通滤波的方法是低频分量得到抑制,从而增强高频分量使图像边沿或线条变得清晰;
(3)红绿灯定位:图像预处理时候进入目标定位,需要在整幅图像中定位出目标,并标记出各个灯的位置,事先对红绿灯进行特征设定,特征之一就是大多数红绿灯底板多为黑色,灰度值较低;另一特征就是大多数红绿灯外形固定,分横竖两种;先收集到一些红绿灯样本进行特征标记后存入训练集,对预处理后的图像做搜索,用边缘跟踪的方法圈定目标物体;
(4)颜色判别:在所给的图片描绘的场景中,第一种颜色被从RGB转换成标准的RGB通信号灯一种颜色的信号,接下来边缘从被保留的像素中侦测到,最后通过这种霍夫变化的方式一个交通信号灯的圆形形状就呈现出来;
(5)转换颜色空间:交通信号灯颜色的不同取决于由于天气、时间、或是其他一些因素而引起的光线条件的改变,标准RGB是在颜色RGB图像转换成标准RGB图像,从标准RGB图像中可以看出一些地区是特别选取的交通信号灯候选地区,决定一个像素是否属于候选地区中的某一个或是没有被包含进R,G,B的数量范围内,交通信号灯的图像和决定一种像素是否属于一个待选的地区的条件是一下几点:
R>200和G<150和B<150
或R>200和G>150和B<150
或R<150和G>240和B>220
连接地区通过挑选像素被包含的是候选地区的交通信号灯,从图片和被侦测的边缘中提取仅仅一个候选地区,CCD边缘跟踪原理:边缘检测算法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶导数的变化规律来检测边缘,为了侦测一个信号灯,一个被交通信号灯其中一种颜色充满的圆圈被侦测,在脚踝改变框架内,边缘图片被使用和循环边缘被侦测到,从一个简单的圆形方程(x-a)2+(y-b)2=r2中能够被使用从边缘图片中侦测到圆,代入到三维空间参数(a,b和r),设立参数得到大部分的呈现交通信号灯位置和尺寸的投票,在这个框架内封闭的圆形和开放的圆形全部被探测到,假定在图像中中灰色和黑色的像素是交通信号灯中的一个在脚踝变量中,对于每个像素(x,y),选取被带入到三维空间的在图像上的黑色色素进入ab-线条的r位置的数量被改变了,在被推荐的框架中,选举被进行仅仅是因为色素(a,b)和它的四个相邻元素属于待选区域,通过推荐的方法被展示作为在图像黑色素中结果投票进入ab-线条中,进而使红绿灯被检测到,判别出红绿灯的具体颜色;
(6)显示倒计时:红绿灯的倒计时用一个LED显示屏或者数码管显示,数字颜色选用色盲和色弱可以看出的颜色,数码管要显示数字需要和驱动电路相连,此方面用到动态显示驱动,动态驱动是将所有数码管的8个显示笔划“a,b,c,d,e,f,g,h,dp”的同名端连在一起,另外为每个数码管的公共极COM增加位元选通控制电路,位元选通由各自独立的I/O线控制,当单片机输出字形码时,所有数码管都接收到相同的字形码,但究竟是那个数码管会显示出字形,取决于单片机对位元选通COM端电路的控制,将需要显示的数码管的选通控制打开,该位就显示出字形,没有选通的数码管就不会亮;
(7)语音提醒:语音功能获取倒计时系统信息,对所述信号数据进行分析,得到一分析结果;根据所述分析结果调用与所述分析结果相对应的语音数据,当倒计时将要到零时,播报所述语音数据来告知当前的交通指示灯情况,提醒驾驶员注意红绿灯的转换,进而安全驾驶。
本方案根据探头对前方红路灯信息进行检测,运用算法公式得到准确的红路灯信息,帮助驾驶员驾驶。
综上,本发明的有益效果是:该系统能够自动对前方红绿灯进行识别,给驾驶人员提醒,留出足够的反应时间,使得驾驶人员能够及时采取措施,避免出现闯红灯或者错过绿灯,防止出现意外。
具体实施方式
下面结合实施例,对本发明作进一步地的详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例:
车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统,包括以下步骤:
(1)图像采集:在车顶或者车内安装摄像机,对汽车前方进行实时图像采集,摄像机的规格参数为带彩色显示屏车载录像仪,能够记录即看,镜头角度为90度,拍摄文件格式为录像AVI格式,拍照JPG格式;能够连接电脑或者导航仪、手机设备上随时播放,支持帧率调节以节省空间或者录制最优质图像功能,带有数字化部件,能够直接将数字图像通过计算机端口或者标准设备传送给计算机;
(2)图像预处理:图像采集之后,通过摄像机固有的模数转换部件完成图像数字化,通过端口输入微处理器,因为摄像头是随汽车运动的,因此采集到的图像难免会出现边缘模糊,另外由于空气情况、日照变化、电磁干扰,再加上图像采集过程中会受到噪声的影响,会使采集到的图像变得模糊,因此图像采集完毕后需要进行图像预处理,对于随即干扰所产生的椒盐噪声可以用中值滤波处理,其滤波原理是:对一个滑动的窗口内的像素灰度排序,用其中值代替窗口中心像素原来的灰度,若窗口中的像素有偶数个,取其两个中间的平均值,对于图像边缘模糊问题可以用高通滤波方法处理,图像中的边沿或者线条与图像频谱中的高频分量相对应,因此可以用高通滤波的方法是低频分量得到抑制,从而增强高频分量使图像边沿或线条变得清晰;
(3)红绿灯定位:图像预处理时候进入目标定位,需要在整幅图像中定位出目标,并标记出各个灯的位置,事先对红绿灯进行特征设定,特征之一就是大多数红绿灯底板多为黑色,灰度值较低;另一特征就是大多数红绿灯外形固定,分横竖两种;先收集到一些红绿灯样本进行特征标记后存入训练集,对预处理后的图像做搜索,用边缘跟踪的方法圈定目标物体;
(4)颜色判别:在所给的图片描绘的场景中,第一种颜色被从RGB转换成标准的RGB通信号灯一种颜色的信号,接下来边缘从被保留的像素中侦测到,最后通过这种霍夫变化的方式一个交通信号灯的圆形形状就呈现出来;
(5)转换颜色空间:交通信号灯颜色的不同取决于由于天气、时间、或是其他一些因素而引起的光线条件的改变,标准RGB是在颜色RGB图像转换成标准RGB图像,从标准RGB图像中可以看出一些地区是特别选取的交通信号灯候选地区,决定一个像素是否属于候选地区中的某一个或是没有被包含进R,G,B的数量范围内,交通信号灯的图像和决定一种像素是否属于一个待选的地区的条件是一下几点:
R>200和G<150和B<150
或R>200和G>150和B<150
或R<150和G>240和B>220
连接地区通过挑选像素被包含的是候选地区的交通信号灯,从图片和被侦测的边缘中提取仅仅一个候选地区,CCD边缘跟踪原理:边缘检测算法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶导数的变化规律来检测边缘,为了侦测一个信号灯,一个被交通信号灯其中一种颜色充满的圆圈被侦测,在脚踝改变框架内,边缘图片被使用和循环边缘被侦测到,从一个简单的圆形方程(x-a)2+(y-b)2=r2中能够被使用从边缘图片中侦测到圆,代入到三维空间参数(a,b和r),设立参数得到大部分的呈现交通信号灯位置和尺寸的投票,在这个框架内封闭的圆形和开放的圆形全部被探测到,假定在图像中中灰色和黑色的像素是交通信号灯中的一个在脚踝变量中,对于每个像素(x,y),选取被带入到三维空间的在图像上的黑色色素进入ab-线条的r位置的数量被改变了,在被推荐的框架中,选举被进行仅仅是因为色素(a,b)和它的四个相邻元素属于待选区域,通过推荐的方法被展示作为在图像黑色素中结果投票进入ab-线条中,进而使红绿灯被检测到,判别出红绿灯的具体颜色;
(6)显示倒计时:红绿灯的倒计时用一个LED显示屏或者数码管显示,数字颜色选用色盲和色弱可以看出的颜色,数码管要显示数字需要和驱动电路相连,此方面用到动态显示驱动,动态驱动是将所有数码管的8个显示笔划“a,b,c,d,e,f,g,h,dp”的同名端连在一起,另外为每个数码管的公共极COM增加位元选通控制电路,位元选通由各自独立的I/O线控制,当单片机输出字形码时,所有数码管都接收到相同的字形码,但究竟是那个数码管会显示出字形,取决于单片机对位元选通COM端电路的控制,将需要显示的数码管的选通控制打开,该位就显示出字形,没有选通的数码管就不会亮;
(7)语音提醒:语音功能获取倒计时系统信息,对所述信号数据进行分析,得到一分析结果;根据所述分析结果调用与所述分析结果相对应的语音数据,当倒计时将要到零时,播报所述语音数据来告知当前的交通指示灯情况,提醒驾驶员注意红绿灯的转换,进而安全驾驶。
该系统能够自动对前方红绿灯进行识别,给驾驶人员提醒,留出足够的反应时间,使得驾驶人员能够及时采取措施,避免出现闯红灯或者错过绿灯,防止出现意外。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明做任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术、方法实质上对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化,均落入本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.车辆行驶过程中对红绿灯进行识别的系统,其特征在于,包括以下步骤:
(1)图像采集:在车顶或者车内安装摄像机,对汽车前方进行实时图像采集,摄像机的规格参数为带彩色显示屏车载录像仪,能够记录即看,镜头角度为90度,拍摄文件格式为录像AVI格式,拍照JPG格式;能够连接电脑或者导航仪、手机设备上随时播放,支持帧率调节以节省空间或者录制最优质图像功能,带有数字化部件,能够直接将数字图像通过计算机端口或者标准设备传送给计算机;
(2)图像预处理:图像采集之后,通过摄像机固有的模数转换部件完成图像数字化,通过端口输入微处理器,因为摄像头是随汽车运动的,因此采集到的图像难免会出现边缘模糊,另外由于空气情况、日照变化、电磁干扰,再加上图像采集过程中会受到噪声的影响,会使采集到的图像变得模糊,因此图像采集完毕后需要进行图像预处理,对于随即干扰所产生的椒盐噪声可以用中值滤波处理,其滤波原理是:对一个滑动的窗口内的像素灰度排序,用其中值代替窗口中心像素原来的灰度,若窗口中的像素有偶数个,取其两个中间的平均值,对于图像边缘模糊问题可以用高通滤波方法处理,图像中的边沿或者线条与图像频谱中的高频分量相对应,因此可以用高通滤波的方法是低频分量得到抑制,从而增强高频分量使图像边沿或线条变得清晰;
(3)红绿灯定位:图像预处理时候进入目标定位,需要在整幅图像中定位出目标,并标记出各个灯的位置,事先对红绿灯进行特征设定,特征之一就是大多数红绿灯底板多为黑色,灰度值较低;另一特征就是大多数红绿灯外形固定,分横竖两种;先收集到一些红绿灯样本进行特征标记后存入训练集,对预处理后的图像做搜索,用边缘跟踪的方法圈定目标物体;
(4)颜色判别:在所给的图片描绘的场景中,第一种颜色被从RGB转换成标准的RGB通信号灯一种颜色的信号,接下来边缘从被保留的像素中侦测到,最后通过这种霍夫变化的方式一个交通信号灯的圆形形状就呈现出来;
(5)转换颜色空间:交通信号灯颜色的不同取决于由于天气、时间、或是其他一些因素而引起的光线条件的改变,标准RGB是在颜色RGB图像转换成标准RGB图像,从标准RGB图像中可以看出一些地区是特别选取的交通信号灯候选地区,决定一个像素是否属于候选地区中的某一个或是没有被包含进R,G,B的数量范围内,交通信号灯的图像和决定一种像素是否属于一个待选的地区的条件是一下几点:
R>200和G<150和B<150
或R>200和G>150和B<150
或R<150和G>240和B>220
连接地区通过挑选像素被包含的是候选地区的交通信号灯,从图片和被侦测的边缘中提取仅仅一个候选地区,CCD边缘跟踪原理:边缘检测算法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶导数的变化规律来检测边缘,为了侦测一个信号灯,一个被交通信号灯其中一种颜色充满的圆圈被侦测,在脚踝改变框架内,边缘图片被使用和循环边缘被侦测到,从一个简单的圆形方程(x-a)2+(y-b)2=r2中能够被使用从边缘图片中侦测到圆,代入到三维空间参数(a,b和r),设立参数得到大部分的呈现交通信号灯位置和尺寸的投票,在这个框架内封闭的圆形和开放的圆形全部被探测到,假定在图像中中灰色和黑色的像素是交通信号灯中的一个在脚踝变量中,对于每个像素(x,y),选取被带入到三维空间的在图像上的黑色色素进入ab-线条的r位置的数量被改变了,在被推荐的框架中,选举被进行仅仅是因为色素(a,b)和它的四个相邻元素属于待选区域,通过推荐的方法被展示作为在图像黑色素中结果投票进入ab-线条中,进而使红绿灯被检测到,判别出红绿灯的具体颜色;
(6)显示倒计时:红绿灯的倒计时用一个LED显示屏或者数码管显示,数字颜色选用色盲和色弱可以看出的颜色,数码管要显示数字需要和驱动电路相连,此方面用到动态显示驱动,动态驱动是将所有数码管的8个显示笔划“a,b,c,d,e,f,g,h,dp”的同名端连在一起,另外为每个数码管的公共极COM增加位元选通控制电路,位元选通由各自独立的I/O线控制,当单片机输出字形码时,所有数码管都接收到相同的字形码,但究竟是那个数码管会显示出字形,取决于单片机对位元选通COM端电路的控制,将需要显示的数码管的选通控制打开,该位就显示出字形,没有选通的数码管就不会亮;
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