CN105818742B - 车辆预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车辆预警方法及系统，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中。根据所述预警方法，所述预警系统分别获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息；基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据；当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，向所述车辆的驾驶员提出预警报告。本发明能够避免驾驶员在转弯、超车及正常行驶时，由于存在盲区而导致的交通事故的危险。

Description

车辆预警方法及系统

技术领域

本发明涉及一种计算机领域，特别是涉及一种车辆预警方法及系统。

背景技术

对一般车辆来讲，由于在车辆侧后视镜的可视范围之外存在许多视觉上的盲点，并且在驾驶员集中注意力驾驶车辆行进时，驾驶员本身的视野也会缩小，这使得驾驶员在进行换道操作行为的时候不能确定车辆处于绝对安全。因此驾驶员会短暂的将注意力转移到车辆侧方的盲点区域进行观察，这样就造成了驾驶员无法集中注意力在车辆前方的状况因而导致车祸发生。或者，在驾驶员长时间驾车产生疲劳时，很容易造成驾驶员心理上对行车安全的负担。

针对上述问题，目前通用的方法是使用雷达等主动传感器，能够可靠地提供车辆周围的车辆、行人等障碍物的深度信息，在恶劣环境条件下具有独特的优势，但因成本较高的限制，目前只在部分高端车上商用化。近年来，基于视觉全景的泊车辅助系统所带来的便捷已经被越来越多的普通用户所接收。全景泊车系统利用装在车身周围的多个摄像装置，将多路视频拼接成为车身周围的全景图像，以帮助驾驶员泊车，代替倒车镜观察车辆四周。然而，在驾车过程中，驾驶员观察屏幕是一种危险行为。因此，需要一种更好的方式来提醒驾驶员，以达到行车安全的目的。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种车辆预警方法及系统，用于解决现有技术中基于视频全景的泊车辅助系统不能主动为驾驶员进行预警提示的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，一种车辆预警方法，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中，包括：分别获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息；基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据；当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

优选地，所述车辆预警方法还包括：监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否向所述驾驶员提出预警报告。

优选地，所述车辆预警方法还包括：当监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

优选地，所述获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息的方式包括：获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并根据预设的各路摄像装置所对应的检测区域，从各所述图像帧所对应的所述检测区域中提取目标车辆的相关信息。

优选地，所述确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据的方式包括：基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的一幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的距离，并将所述距离作为所述实际行车数据；和/或，基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间，并将所述相对速度和/或相遇时间作为所述实际行车数据。

优选地，所述确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆相遇的时间的方式包括：从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据；按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值；按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据。

基于上述目的，本发明还提供一种车辆预警系统，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中，包括：图像预处理单元，用于分别获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息；实际行车信息获取单元，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据；预警单元，用于当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

优选地，所述车辆预警系统还包括：监测模块，用于监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否向所述驾驶员提出预警报告。

优选地，所述预警单元还用于当监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

优选地，所述图像预处理单元用于获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并根据预设的各路摄像装置所对应的检测区域，从各所述图像帧所对应的所述检测区域中提取目标车辆的相关信息。

优选地，所实际行车信息获取单元包括：第二实际行车信息获取模块，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的一幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的距离，并将所述距离作为所述实际行车数据；和/或，第一实际行车信息获取模块，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间，并将所述相对速度和/或相遇时间作为所述实际行车数据。

优选地，所述第一实际行车信息获取模块包括：第一计算子模块，用于从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据；第二计算子模块，用于按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值；第三计算子模块，用于按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据。

如上所述，本发明的车辆预警方法及系统，具有以下有益效果：利用各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，计算出所述车辆周围的各目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据，并进行预警，能够避免驾驶员在转弯、超车及正常行驶时，由于存在盲区而导致的交通事故的危险；另外，在监测到所述车辆的行驶速度达到速度阈值、以及在开启转弯灯时预警，能够避免所述预警系统在停车、或因堵车而低速行驶时，频繁报警，以减少对驾驶员的无效干扰；再有，在各图像帧中的设定检测区域内检测目标车辆，能够有效提高检测速度；还有，根据实时计算的实际行驶数据来调整图像帧的数量阈值，能够避免因相对速度过快、或相遇时间过短而无法及时预警的问题。

附图说明

图1显示为本发明的车辆预警方法的流程图。

图2显示为本发明的车辆预警系统的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种车辆预警方法，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中。其中，所述全景泊车辅助系统是在所述车辆的前后左右分别设置摄像装置，由该四个摄像装置向驾驶员提供所述车辆周围的全景图像，用于帮助驾驶员在泊车时观察周围路况。所述车辆预警方法主要利用位于所述车辆左、右及后侧摄像装置中的至少一路所提供的图像帧，来判别目标车辆相对所述车辆的实际行车数据，以便进行预警。所述车辆预警方法主要由车辆预警系统来执行。

在步骤S1中，所述车辆预警系统分别获取位于所述车辆所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息。其中，所述相关信息包括：目标车辆的轮廓信息，以及包括但不限于以下任一种或多种组合：目标车辆在一幅所述图像帧中的位置坐标、目标车辆在连续的多幅所述图像帧中的运动数据等。其中，所述运动数据包括但不限于：目标车辆在连续的多幅图像帧中的位置坐标及位置坐标的变化数据等。

具体地，所述车辆预警系统分别从所述车辆左、右及后侧中的至少一路摄像装置获取一幅图像帧时，可利用静态图像处理技术从各所述图像帧中提取符合车辆特征信息的各目标车辆的轮廓信息，并获得各所述目标车辆信息在相应图像帧中的位置坐标。

所述车辆预警系统分别从所述车辆左、右及后侧中的至少一路摄像装置获取连续的多幅图像帧时，可利用图像处理技术(如特征提取特征匹配等的处理技术等)从各连续的所述图像帧中提取符合车辆特征信息的各目标车辆的轮廓信息，以及利用卡尔曼(Kalman)滤波技术根据各所述目标车辆的特征信息追踪在相应各图像帧中的运动数据。所述车辆预警系统还利用Kalman滤波算法对所提取的各特征信息进行滤除，以避免短暂干扰对数据运算的影响。

优选地，为了达到快速提取目标车辆信息的目的，所述车辆预警系统针对每个摄像装置预设了检测区域。其中，所述检测区域是根据同车道及左右相邻车道在各摄像装置所摄取图像帧中的位置区域来设定的。如此，所述车辆预警系统在获取位于所述车辆左、右及后侧摄像装置所摄取的图像帧后，仅从各所述图像帧所对应的预设检测区域中提取目标车辆的相关信息。

接着，在获取到各目标车辆的相关信息后，所述车辆预警系统执行步骤S2。

在步骤S2中，所述车辆预警系统基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据。

具体地，所述车辆预警系统利用所述全景泊车辅助系统中的各摄像装置所摄取图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，将所得到的各目标车辆的位置坐标对应到实际道路坐标系中，能够得到目标车辆相对于所述车辆的距离、目标车辆相对于所述车辆的速度、目标车辆与所述车辆的相遇时间等实际行车数据。

其中，当所述车辆预警系统从同一摄像装置中获取一幅图像帧，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的距离。

例如，在左侧摄像装置所摄取的图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系的对应关系中，所述车辆预警系统设定所述车辆均为两坐标系的原点。当所述车辆预警系统从左侧摄像装置所摄取的一幅图像帧中得到一目标车辆的位置坐标时，按照上述对应关系得到在实际道路坐标系中的位置坐标，再将所述目标车辆在实际道路坐标系中的位置坐标与原点坐标相减，既可得到所述目标车辆相对所述车辆的距离。

当所述车辆预警系统从同一摄像装置中获取连续的多幅图像帧，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间。其中，所述相遇时间是指：目标车辆的前边沿行驶至所述车辆的后边沿所在直线的时间。

例如，在左侧摄像装置所摄取的图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系中，所述车辆预警系统设定所述车辆的后边沿的中心位置均为两坐标系的原点。所述车辆预警系统从左侧的摄像装置所摄取的连续的预设数量的图像帧中提取了一目标车辆的前边沿的中心位置在第一幅图像帧中的位置坐标(a1,b1)以及在后续各帧中的位置坐标的偏移量(△d₁,△d₂,…,△d_n-1)等运动数据，则根据上述对应关系，得到所述目标车辆的前边沿的中心位置在实际道路坐标系中所对应的位置坐标(a1’,b1’)以及偏移量(△d₁’,△d₂’,…,△d_n-1’)，其中，(n-1)为图像帧的数量。如此，所述车辆预警系统可以根据所摄取的对应所述目标车辆的前边沿的中心位置的第一幅图像帧至最后一幅图像帧的时间t来计算所述目标车辆相对所述车辆的速度v；也可以根据上述偏移量得到对应最后一幅图像帧中的所述目标车辆的前边沿的中心位置在实际道路坐标系中的位置坐标(an’，bn’)，再根据所述速度v、和坐标(an’，bn’)相距原点所在横轴线的距离，得到所述目标车辆与所述车辆的相遇时间。

优选地，特别针对计算相对速度和相遇时间的方案，所述步骤S2还包括步骤S21、S22、S23。

在步骤S21中，所述车辆预警系统从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据。

在步骤S22中，所述车辆预警系统按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值。

在步骤S23中，所述车辆预警系统按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据。

在此，所述图像帧数量阈值可以仅为一个数值，也可以指阈值区间的最大值。

在此，所述车辆预警系统调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值的方式包括但不限于：1)相对速度越快、图像帧数量阈值越小，相对速度越慢、图像帧数量阈值越大。2)相遇时间越短、图像帧数量阈值越小，相遇时间越长、图像帧数量阈值越大。

例如，所述车辆预警系统中按照等级预设了各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系，当从连续两幅图像帧中追踪到同一目标车辆开始，所述车辆预警系统利用连续的多幅图像帧反复计算所述目标车辆的实际行车数据，并每次将所计算的实际行车数据与所述对应关系进行匹配，并在最新的图像帧数量阈值与历史的图像帧数量阈值不同时，予以替换。

在此，所述车辆预警系统计算所述目标车辆的置信度的方式包括但不限于：1)根据连续图像帧中追踪同一目标车辆的图像帧数来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述车辆预警系统从四幅连续图像帧中追踪到一目标车辆A1相距所述车辆的速度为v1，则通过预设的相对速度区间与图像帧数量阈值之间的对应关系，得到所对应的图像帧数量阈值区间为[t1,t2](t2>4)。所述车辆预警系统按照预设的连续跟踪到同一目标车辆的图像帧数与置信度之间的对应关系，确定当前追踪的目标车辆的置信度为B级，不满足预设的置信等级，则不执行步骤S3，并从下一幅图像帧中继续追踪所述目标车辆A1；反之，若满足预设的置信等级，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系、以及根据当前4幅图像帧中所追踪到的目标车辆的相关信息，确定所述目标车辆相对于所述车辆的速度，并执行步骤S3。

优选地，在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，所追踪的目标车辆消失，按照历史追踪的所述目标车辆的置信度来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述车辆预警系统在连续4幅图像帧中追踪同一目标车辆A2，按照上述步骤确定该目标车辆A2的置信度为B级，需要继续从下一幅图像帧中继续追踪。当在第五幅图像帧中无法追踪到所述目标车辆A2时，将所述车辆预警系统按照已确定的目标车辆A2的置信度B级、或将当目标车辆A2的置信度降级。当所述车辆预警系统在预设的连续数量的图像帧中未能检测到所述目标车辆A2，甚至所述目标车辆A2的置信度降至最低，则丢弃所述目标车辆A2。

2)根据连续图像帧中追踪同一目标车辆的实际行车数据的稳定性来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述车辆预警系统从连续两幅图像帧开始所追踪到的目标车辆A3的相对速度v31、v32、…、v3m，进行概率分布统计，若其分布情况满足预设的概率阈值，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系、以及根据当前的多幅图像帧中所追踪到的目标车辆的相关信息，确定所述目标车辆相对于所述车辆的速度，反之，若不满足预设的概率阈值，则继续从下一幅图像帧追踪所述目标车辆A3。其中，m小于等于图像帧数量阈值。

需要说明的是，本领域技术人员应该理解，上述计算所述目标车辆的置信度的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的计算所述目标车辆的置信度的方式如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

在步骤S3中，当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，所述车辆预警系统向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

当所述车辆预警系统按照步骤S2得到所识别的各目标车辆的实际行车数据时，将各实际行车数据与预设的预警范围进行匹配，若有实际行车数据在所述预警范围内，则向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

其中，所述预警范围可为固定值，也可根据所述车辆当前的行驶速度进行调整。例如，所述车辆预警系统在监测到当前所述车辆的行驶速度为120km/h，则按照预设的各行驶速度区间和预警范围的对应关系，设置所述预警范围为：相距所述车辆80m。所述预警报告的提出方式包括但不限于：在屏幕上显示处于预警范围内的车辆形状，和/或配以报警声音或影像提示等。

例如，当所述车辆预警系统得到左侧一目标车辆相距所述车辆的距离为70米，将所述距离与预设的预警范围进行匹配，当所述距离在所述预警范围内时，闪烁在车辆的左侧后视镜位置设置的警报灯，将其位置显示在所述车辆的屏幕上，同时通过声音提示驾驶员左侧车辆有超车可能。

优选地，为了更有针对性的提醒驾驶员，所述步骤S3还包括：当所述车辆预警系统监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

具体地，所述车辆预警系统实时计算所确定的各目标车辆的实际行驶数据是否位于所述预警范围内，当驾驶员开启转向灯、且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

实施例二

为了避免所述车辆预警系统无谓的进行预警提示，所述车辆预警方法还包括：监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否想所述驾驶员提出预警报告的步骤。(未予图示)

具体地，所述车辆预警系统通过与车辆行驶系统的接口获取所述车辆当前的行驶速度，，当所述行驶速度超过预设的行驶速度阈值时，启动执行实施例一中的步骤S1或步骤S3。

或者，所述车辆预警系统向所述车辆的驾驶员提供一交互界面，当所述驾驶员通过所述交互界面按下启动按钮时，则所述车辆预警系统基于所述驾驶员的操作指令执行实施例一中的步骤S1或S3。

实施例三

请参阅图2，本发明提供一种车辆预警系统，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中。其中，所述全景泊车辅助系统是在所述车辆的前后左右分别设置摄像装置2，由该四个摄像装置2向驾驶员提供所述车辆周围的全景图像，用于帮助驾驶员在泊车时观察周围路况。所述车辆预警系统1主要利用位于所述车辆左、右及后侧摄像装置2中的至少一路所提供的图像帧，来判别目标车辆相对所述车辆的实际行车数据，以便进行预警。所述车辆预警系统1包括：图像预处理单元11、实际行车信息获取单元12、预警单元13。

所述图像预处理单元11用于分别获取位于所述车辆所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置2所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息。其中，所述相关信息包括：目标车辆的轮廓信息，以及包括但不限于以下任一种或多种组合：目标车辆在一幅所述图像帧中的位置坐标、目标车辆在连续的多幅所述图像帧中的运动数据等。其中，所述运动数据包括但不限于：目标车辆在连续的多幅图像帧中的位置坐标及位置坐标的变化数据等。

具体地，所述图像预处理单元11分别从所述车辆左、右及后侧中的至少一路摄像装置2获取一幅图像帧时，可利用静态图像处理技术从各所述图像帧中提取符合车辆特征信息的各目标车辆的轮廓信息，并获得各所述目标车辆信息在相应图像帧中的位置坐标。

所述图像预处理单元11分别从所述车辆左、右及后侧中的至少一路摄像装置2获取连续的多幅图像帧时，可利用图像处理技术(如特征提取特征匹配等的处理技术等)从各连续的所述图像帧中提取符合车辆特征信息的各目标车辆的轮廓信息，以及利用卡尔曼(Kalman)滤波技术根据各所述目标车辆的特征信息追踪在相应各图像帧中的运动数据。

为了提高对目标车辆的运动数据的获取置信度，所述图像预处理单元11还利用Kalman滤波算法对所提取的各轮廓信息进行滤除，以避免短暂干扰对数据运算的影响。

优选地，为了达到快速提取目标车辆信息的目的，所述图像预处理单元11针对每个摄像装置2预设了检测区域。其中，所述检测区域是根据同车道及左右相邻车道在各摄像装置2所摄取图像帧中的位置区域来设定的。如此，所述图像预处理单元11在获取位于所述车辆左、右及后侧摄像装置2所摄取的图像帧后，仅从各所述图像帧所对应的预设检测区域中提取目标车辆的相关信息。

接着，在获取到各目标车辆的相关信息后，所述图像预处理单元11将所得到的各目标车辆的相关信息提供给所述实际行车信息获取单元12。

所述实际行车信息获取单元12用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据。

具体地，所述实际行车信息获取单元12利用所述全景泊车辅助系统中的各摄像装置2所摄取图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，将所得到的各目标车辆的位置坐标对应到实际道路坐标系中，能够得到目标车辆相对于所述车辆的距离、目标车辆相对于所述车辆的速度、目标车辆与所述车辆的相遇时间等实际行车数据。

其中，所述实际行车信息获取单元12包括：第二实际行车信息获取模块、和/或第一实际行车信息获取模块。

当所述图像预处理单元11从各摄像装置2所摄取的一幅图像帧中得到目标车辆的相关信息时，所述第二实际行车信息获取模块用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置2各自所摄取的图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的距离。

例如，在左侧摄像装置2所摄取的图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系的对应关系中，所述第二实际行车信息获取模块设定所述车辆均为两坐标系的原点。当所述图像预处理单元11从左侧摄像装置2所摄取的一幅图像帧中得到一目标车辆的位置坐标时，所述第二实际行车信息获取模块按照上述对应关系得到目标车辆在实际道路坐标系中的位置坐标，再将所述目标车辆在实际道路坐标系中的位置坐标与原点坐标相减，既可得到所述目标车辆相对所述车辆的距离。

当所述图像预处理单元11从同一摄像装置2中的连续多幅图像帧中确定目标车辆的相关信息时，所述第一实际行车信息获取模块用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置2各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间。其中，所述相遇时间是指：目标车辆的前边沿行驶至所述车辆的后边沿所在直线的时间。

例如，在左侧摄像装置2所摄取的图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系的对应关系中，所述第一实际行车信息获取模块设定所述车辆的后边沿的中心位置均为两坐标系的原点。所述第一实际行车信息获取模块从左侧的摄像装置2所摄取的连续的预设数量的图像帧中提取了一目标车辆的前边沿的中心位置在第一幅图像帧中的位置坐标(a1,b1)以及在后续各帧中的位置坐标的偏移量(△d₁,△d₂,…,△d_n-1)等运动数据，则根据上述对应关系，得到所述目标车辆的前边沿的中心位置在实际道路坐标系中所对应的位置坐标(a1’,b1’)以及偏移量(△d₁’,△d₂’,…,△d_n-1’)，其中，(n-1)为图像帧的数量。如此，所述第一实际行车信息获取模块可以根据所摄取的对应所述目标车辆的前边沿的中心位置的第一幅图像帧至最后一幅图像帧的时间t来计算所述目标车辆相对所述车辆的速度v；也可以根据上述偏移量得到对应最后一幅图像帧中的所述目标车辆的前边沿的中心位置在实际道路坐标系中的位置坐标(an’，bn’)，再根据所述相对速度v、和坐标(an’，bn’)相距原点所在横轴线的距离，得到所述目标车辆与所述车辆的相遇时间。

优选地，特别针对计算相对速度和相遇时间的方案，所述第一实际行车信息获取模块还包括第一计算子模块、第二计算子模块、第三计算子模块。(均未予图示)

所述第一计算子模块用于从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据；

所述第二计算子模块用于按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值；

所述第三计算子模块用于按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据。

在此，所述图像帧数量阈值可以仅为一个数值，也可以指阈值区间的最大值。

在此，所述第二计算子模块调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值的方式包括但不限于：1)相对速度越快、图像帧数量阈值越小，相对速度越慢、图像帧数量阈值越大。2)相遇时间越短、图像帧数量阈值越小，相遇时间越长、图像帧数量阈值越大。

例如，所述第二计算子模块中按照等级预设了各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系，当从连续两幅图像帧中追踪到同一目标车辆开始，所述第二计算子模块根据所述第一计算子模块利用连续的多幅图像帧反复计算所述目标车辆的实际行车数据，并每次将所计算的实际行车数据与所述对应关系进行匹配，并在最新的图像帧数量阈值与历史的图像帧数量阈值不同时，予以替换。

在此，所述第三计算子模块计算所述目标车辆的置信度的方式包括但不限于：1)根据连续图像帧中追踪同一目标车辆的图像帧数来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述第二计算子模块从所述第一计算子模块提供的连续四幅图像帧中追踪到一目标车辆A1相距所述车辆的速度为v1，则通过预设的相对速度区间与图像帧数量阈值之间的对应关系，得到所对应的图像帧数量阈值区间为[t1,t2](t2>4)。所述第三计算子模块按照预设的连续跟踪到同一目标车辆的图像帧数与置信度之间的对应关系，确定当前追踪的目标车辆的置信度为B级，不满足预设的置信等级，不启动所述预警单元13，并从下一幅图像帧中继续追踪所述目标车辆A1；反之，若满足预设的置信等级，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系、以及根据当前4幅图像帧中所追踪到的目标车辆的相关信息，确定所述目标车辆相对于所述车辆的速度，并启动所述预警单元13。

优选地，在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，所追踪的目标车辆消失，所述第三计算子模块按照历史追踪的所述目标车辆的置信度来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述第三计算子模块在连续4幅图像帧中追踪同一目标车辆A2，按照上述过程确定该目标车辆A2的置信度为B级，需要继续从下一幅图像帧中继续追踪。当在第五幅图像帧中无法追踪到所述目标车辆A2时，将所述第三计算子模块按照已确定的目标车辆A2的置信度B级、或将目标车辆A2的置信度降级。当所述第三计算子模块在预设的连续数量的图像帧中未能检测到所述目标车辆A2，甚至所述目标车辆A2的置信度降至最低，丢弃所述目标车辆A2。

2)根据连续图像帧中追踪同一目标车辆的实际行车数据的稳定性来确定所述目标车辆的置信度。例如，所述第三计算子模块对所述第一计算子模块提供的连续两幅图像帧开始所追踪到的目标车辆A3的相对速度v31、v32、…、v3m，进行概率分布统计，若其分布情况满足预设的概率阈值，则基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系、以及根据当前的多幅图像帧中所追踪到的目标车辆的相关信息，确定所述目标车辆相对于所述车辆的速度，反之，若不满足预设的概率阈值，则继续从下一幅图像帧追踪所述目标车辆A3。其中，m小于等于图像帧数量阈值。

需要说明的是，本领域技术人员应该理解，上述计算所述目标车辆的置信度的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的计算所述目标车辆的置信度的方式如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。

当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，所述车辆预警系统1向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

所述预警单元13用于将各目标车辆的实际行车数据与预设的预警范围进行匹配，若有实际行车数据在所述预警范围内，则向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

其中，所述预警范围可为固定值，也可根据所述车辆当前的行驶速度进行调整。例如，所述预警单元13在监测到当前所述车辆的行驶速度为120km/h，则按照预设的各行驶速度区间和预警范围的对应关系，设置所述预警范围为：相距所述车辆80m。所述预警报告的提出方式包括但不限于：在屏幕上显示处于预警范围内的车辆形状，和/或配以报警声音或影像提示等。

例如，当所述预警单元13得到左侧一目标车辆相距所述车辆的距离为70米，将所述距离与预设的预警范围进行匹配，当所述距离在所述预警范围内时，闪烁在车辆的左侧后视镜位置设置的警报灯，将其位置显示在所述车辆的屏幕上，同时通过声音提示驾驶员左侧车辆有超车可能。

优选地，为了更有针对性的提醒驾驶员，所述预警单元13还用于当监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

具体地，所述预警单元13实时计算所确定的各目标车辆的实际行驶数据是否位于所述预警范围内，当驾驶员开启转向灯、且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

实施例四

为了避免所述车辆预警系统1无谓的进行预警提示，所述车辆预警系统1还包括：监测单元，用于监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否向所述驾驶员提出预警报告。(未予图示)

具体地，所述监测单元通过与车辆行驶系统的接口获取所述车辆当前的行驶速度，，当所述行驶速度超过预设的行驶速度阈值时，启动执行实施例三中的图像预处理单元11或预警单元13。

或者，所述监测单元向所述车辆的驾驶员提供一交互界面，当所述驾驶员通过所述交互界面按下启动按钮时，则所述监测单元基于所述驾驶员的操作指令执行实施例三中的图像预处理单元11或预警单元13。

综上所述，本发明的车辆预警方法及系统，利用各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，计算出所述车辆周围的各目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据，并进行预警，能够避免驾驶员在转弯、超车及正常行驶时，由于存在盲区而导致的交通事故的危险；另外，在监测到所述车辆的行驶速度达到速度阈值、以及在开启转弯灯时预警，能够避免所述预警系统在停车、或因堵车而低速行驶时，频繁报警，以减少对驾驶员的无效干扰；再有，在各图像帧中的设定检测区域内检测目标车辆，能够有效提高检测速度；还有，根据实时计算的实际行驶数据来调整图像帧的数量阈值，能够避免因相对速度过快、或相遇时间过短而无法及时预警的问题。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种车辆预警方法，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中，其特征在于，包括：

分别获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息；

基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据，包括：基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间，并将所述相对速度和/或相遇时间作为所述实际行车数据，所述确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的实际行车数据的方式包括：从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据；按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值；按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据；

当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

2.根据权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于：所述车辆预警方法还包括：监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否向所述驾驶员提出预警报告。

3.根据权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于：所述车辆预警方法还包括：当监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

4.根据权利要求1所述的车辆预警方法，其特征在于：所述获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息的方式包括：获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并根据预设的各路摄像装置所对应的检测区域，从各所述图像帧所对应的所述检测区域中提取目标车辆的相关信息。

5.根据权利要求1或4所述的车辆预警方法，其特征在于：所述确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据的方式包括：

基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的一幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的距离，并将所述距离作为所述实际行车数据。

6.一种车辆预警系统，应用于包含基于全景泊车辅助系统的车辆中，其特征在于，包括：

图像预处理单元，用于分别获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并从各所述图像帧中提取目标车辆的相关信息；

实际行车信息获取单元，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定在实际道路中各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的实际行车数据；所述实际行车信息获取单元包括：第一实际行车信息获取模块，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的连续的多幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对于所述车辆的速度、和/或所述目标车辆与所述车辆的相遇时间，并将所述相对速度和/或相遇时间作为所述实际行车数据；所述第一实际行车信息获取模块包括：第一计算子模块，用于从各所述摄像装置所摄取的连续两幅图像帧开始，利用当前所摄取的连续图像帧，计算每个所述相关信息所对应的目标车辆的实际行车数据；第二计算子模块，用于按照预设的各实际行车数据区间与图像帧数量阈值的对应关系、以及当前追踪到的同一目标车辆的各实际行车数据，调整用于确定所述目标车辆最终的实际行车数据所对应的图像帧数量阈值；第三计算子模块，用于按照预设的置信度规则在所摄取的图像帧数达到所述图像帧数量阈值之前，计算所述目标车辆的置信度，若所述置信度满足预设的置信等级，则确定所述目标车辆最终的实际行车数据；

预警单元，用于当有目标车辆的实际行车数据处于预设的预警范围时，向所述车辆的驾驶员提出预警报告。

7.根据权利要求6所述的车辆预警系统，其特征在于：所述车辆预警系统还包括：监测模块，用于监测所述车辆的当前行驶速度、或基于所述车辆的驾驶员对人机界面的设定操作来确定是否向所述驾驶员提出预警报告。

8.根据权利要求6所述的车辆预警系统，其特征在于：所述预警单元还用于当监测到所述车辆的转向灯开启、并且有目标车辆的实际行车数据处于所述预设的预警范围时，向所述驾驶员提出预警报告。

9.根据权利要求6所述的车辆预警系统，其特征在于：所述图像预处理单元用于获取所述全景泊车辅助系统的至少一路摄像装置所摄取的图像帧，并根据预设的各路摄像装置所对应的检测区域，从各所述图像帧所对应的所述检测区域中提取目标车辆的相关信息。

10.根据权利要求6或9所述的车辆预警系统，其特征在于：所实际行车信息获取单元包括：

第二实际行车信息获取模块，用于基于各所述图像帧的坐标系与实际道路坐标系的对应关系，确定各所述摄像装置各自所摄取的一幅图像帧中的各所述相关信息所对应的目标车辆相对所述车辆的距离，并将所述距离作为所述实际行车数据。