CN106183979A - 一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提出一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置，方法包括：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对所述前方车辆图像进行图像处理，得到所述前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；采用四边形将所述最终轮廓选中，根据所述四边形上的点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与所述前方车辆之间的车距；根据所述车距与所述本车车辆的运行状态，若判断需要对所述本车车辆进行提醒，则对所述本车车辆进行提醒。本发明根据前方车辆与本车车辆之间的距离给予驾驶员正确的提醒，使驾驶员能够及时的做出判断。

Description

一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置

技术领域

本发明涉及电子领域，尤其涉及一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置。

背景技术

现有技术中，在判断前方车辆与本车之间的距离时，一般采用车载雷达、超声波传感器或射频发射器检测本车与前方车辆之间的距离；当距离前方车辆过近时，车辆会发出碰撞提醒。但是，这些检测设备昂贵，不便于推广。

利用摄像头采集前方图像的方式，会节约检测成本，现有技术中采用单个摄像头采集前方图像，通过训练样本、结合小孔成像原理及本车车速的方法，确定本车与前方车辆之间的距离。

但是这种检测方法针对车距大、车速快时的检测效果较好，而针对车速较慢、车距较近时，则无法给出正确的提醒，尤其当车辆距离较近、车辆行驶缓慢或者无意造成的溜车情况，这种检测方法不会做出提醒提示。

因此，有必要改进上面提到的缺陷。

发明内容

基于以上问题，本发明提出一种根据车距对车辆进行提醒的方法和装置，通过获取前方车辆对应的前方车辆图像，对前方车辆图像进行图像处理，得到前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；采用四边形将最终轮廓选中，根据四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与前方车辆之间的车距；根据车距与本车车辆的运行状态，若判断需要对本车车辆进行提醒，则对本车车辆进行提醒的方式，使当前方车辆与本车车辆的车速较慢、车距较近时，驾驶员能够得到正确的提醒提示，尤其当车辆距离较近、车辆行驶缓慢或者无意造成的溜车情况，采用本发明的方法能够对驾驶员进行提示，从而减少交通事故的发生。

一方面，本发明提出一种根据车距对车辆进行提醒的方法，

包括：

处理前方车辆图像步骤，包括：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对所述前方车辆图像进行图像处理，得到所述前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距步骤，包括：采用四边形将所述最终轮廓选中，根据所述四边形上的点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与所述前方车辆之间的车距；

提醒步骤，包括：根据所述车距与所述本车车辆的运行状态，若判断需要对所述本车车辆进行提醒，则对所述本车车辆进行提醒。

此外，所述处理前方车辆图像步骤中所述图像处理包括：对所述前方车辆图像进行滤波处理，得到并根据所述前方车辆的车辆位置信息与初始轮廓，检测所述前方车辆的特征点，根据车辆检测算法计算得到所述最终轮廓。

此外，所述根据所述车辆检测算法计算得到所述最终轮廓，具体包括：

采用金字塔光流算法和/或均值漂移目标跟踪算法对所述特征点进行计算，得到所述最终轮廓。

此外，所述确定车距步骤，具体包括：采用矩形将所述最终轮廓选中，根据所述矩形的顶点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离计算所述矩形的宽度，若判断所述前方车辆在所述本车车辆的视野盲区内，则根据所述矩形的宽度与前一帧所述前方车辆图像中的矩形的宽度计算所述车距。

此外，所述确定车距步骤，具体包括：采用矩形将所述最终轮廓选中，根据所述矩形的顶点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离得到所述矩形的底边的坐标，若判断所述前方车辆不在所述本车车辆的视野盲区内，则根据所述矩形的底边的坐标与摄像头参数计算所述车距，计算公式为D＝H*tan(α-arctan((y-Cy)/Fy))；

其中，D为所述车距，H为摄像头的安装高度，α为摄像头安装的俯仰角，y为所述矩形的底边的y轴坐标，Cy为摄像头的y轴焦点，Fy为摄像头的y轴焦距。

此外，采用小孔成像原理和相似三角形原理计算所述车距。

此外，所述提醒步骤中对所述本车车辆进行提醒，具体包括：对所述本车车辆进行碰撞提醒或启动提醒。

此外，所述提醒步骤，具体包括：若所述本车车辆的运行状态为行驶状态，所述车距小于预设第一距离阈值，且所述本车车辆没有刹车动作，则对所述本车车辆进行所述碰撞提醒。

此外，所述提醒步骤，具体包括：若所述车距大于预设第二距离阈值，小于预设第三距离阈值，且所述本车车辆的运行状态为停止状态，若判断所述车距随着时间增加，则对所述本车车辆进行所述启动提醒。

另一方面，本发明提出一种根据车距对车辆进行提醒的装置，包括：

处理前方车辆图像模块，用于：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对所述前方车辆图像进行图像处理，得到所述前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距模块，用于：采用四边形将所述最终轮廓选中，根据所述四边形上的点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与所述前方车辆之间的车距；

提醒模块，用于：根据所述车距与所述本车车辆的运行状态，若判断需要对所述本车车辆进行提醒，则对所述本车车辆进行提醒。

采用上述技术方案，具有以下有益效果：

通过获取前方车辆对应的前方车辆图像，对前方车辆图像进行图像处理，得到前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；采用四边形将最终轮廓选中，根据四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与前方车辆之间的车距；根据车距与本车车辆的运行状态，若判断需要对本车车辆进行提醒，则对本车车辆进行提醒的方式，使当前方车辆与本车车辆的车速较慢、车距较近时，驾驶员能够得到正确的提醒提示，尤其当车辆距离较近、车辆行驶缓慢或者无意造成的溜车情况，采用本发明的方法能够对驾驶员进行提示，从而减少交通事故的发生。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的方法的流程图；

图3是根据本发明另一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的方法中矩形和基准点的示意图；

图4是根据本发明另一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的方法中本车车辆的视野盲区的示意图；

图5是根据本发明另一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的方法的流程图；

图6是根据本发明另一个实施例的根据车距对车辆进行提醒的装置的模块图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，本发明提出一种根据车距对车辆进行提醒的方法，

包括：

处理前方车辆图像步骤S001，包括：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对前方车辆图像进行图像处理，得到前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距步骤S002，包括：采用四边形将最终轮廓选中，根据四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与前方车辆之间的车距；

提醒步骤S003，包括：根据车距与本车车辆的运行状态，若判断需要对本车车辆进行提醒，则对本车车辆进行提醒。

在处理前方车辆图像步骤S001中，根据安装在车辆上的摄像装置获取前方车辆图像，在其中的一个实施例中，摄像装置安装在车辆的前挡风玻璃上，在其中的一个实施例中，摄像装置安装在前挡风玻璃的内部，摄像装置为摄像头。

对前方车辆图像进行图像处理时，包括对图像进行去噪声、滤波等处理。

在其中的一个实施例中，参照图2，说明图像处理和得到最终轮廓的过程。

步骤S201，采用摄像头拍摄前方车辆图像；

步骤S202，读取拍摄的前方车辆图像；

步骤S203，对前方车辆图像进行截取，将感兴趣的区域截取出来，如将消失线以下的图像截取出来；

步骤S204，自适应计算前方车辆图像的阈值，对前方车辆图像进行阈值处理、然后进行滤波处理；

步骤S205，得到前方车辆图像的初始轮廓，根据初始轮廓确定车辆的大概位置；

步骤S206，判断前一帧前方车辆图像中是否已经检测到车辆的位置，若是，则执行步骤S207，若否，则执行步骤S210；

步骤S207，根据前一帧车辆的位置确定当前帧前方车辆图像中车辆的大概位置；

步骤S208，利用Harris算法得到车辆的特征点，然后利用金字塔光流算法对前一帧和当前帧前方车辆图像进行差分计算，得到当前帧前方车辆的特征点，得到当前帧的车辆位置；

步骤S209，利用均值漂移目标跟踪算法(Mean-Shift)对前方车辆图像进行处理，得到前方车辆的最终轮廓与车辆位置；

步骤S210，对初始轮廓的图像运用DPM(Deformable Parts Model)算法，从而得到前方车辆的最终轮廓和车辆位置；

步骤S211，结束。

均值漂移目标跟踪算法：输入当前图像以及待检测跟踪区域，算法通过分别计算目标区域和候选区域内像素的特征值概率，得到关于目标模型和候选模型的描述，然后利用相似函数度量初始帧目标模型和当前帧的候选模版的相似性，选择使相似函数最大的候选模型并得到关于目标模型的Meanshift向量，通过不断迭代计算Meanshift向量，算法最终将收敛到目标的真实位置，达到跟踪的目的。

在确定车距步骤S002中，采用四边形将最终轮廓选中，当确定了前方车辆的位置和最终轮廓后，采用四边形将最终轮廓框起来，四边形与最终轮廓为包含关系，最终轮廓上的点与四边形上的点可部分重合，如四边形的上边和下边分别与最终轮廓的车头的横线和车尾的横线重合。如采用矩形或正方形将最终轮廓框起来。然后通过计算四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离，确定本车车辆与前方车辆之间的车距。以采用矩形将最终轮廓框起来为例进行说明，参照图3，图3为矩形和基准点的示意图，根据矩形第一个顶点的坐标值x1、y1，第二个顶点的坐标值x2、y1和第三个顶点的坐标值x1、y3，计算矩形的宽度为x2与x1之间的差值，矩形的高度为y3与y1之间的差值，根据小孔成像原理和相似三角形原理计算车距。

计算公式：D＝H*tan(α-arctan((y-Cy)/Fy)) (1-1)；

其中H表示摄像头安装点距离地面的高度，α表示摄像头安装时的俯仰角(定义为摄像头中轴线与地面垂直线之间的夹角，这个角度对于已经安装好的摄像头是固定的。该值可以通过摄像头内部参数、盲区点到摄像头的距离、盲区点的成像点和摄像头安装高度等值计算出来。)，y值为四边形的底边y值，即图3中的y3值，Cy表示摄像头的y轴焦点，Fy是摄像头的y轴焦距。

视野盲区之外的距离可以由上式算出。上式中H、α、Cy、Fy都是固定的，唯一变化的是y值。

参照图4，说明本车车辆的视野盲区，H为摄像头距离地面的高度，盲区点B为摄像头视角范围内，能够拍摄到的在地面上距离本车车头距离最近的一点。盲区距离distance-blind为摄像头在地面上的投影点A与盲区点B之间的距离。

当前方车辆在本车车辆的视野盲区以外时，采用公式(1-1)计算车距，当前方车辆的部分车身在本车车辆的视野盲区以内时，由于此时前方车辆的最终轮廓的车尾的底边无法确定，所以不能直接采用公式(1-1)计算车距。

参照图5，说明当前方车辆的部分车身在本车车辆的视野盲区以内时，计算车距的步骤。

步骤S501，若前一帧前方车辆图像的车尾在视野盲区以外时，获取前一帧前方车辆图像中的矩形的宽度或高度；

步骤S502，根据前一帧的矩形的宽度和车距，结合当前帧的矩形的宽度，然后根据下面的公式(1-2)计算车距。

在视野盲区之内，由于无法检测出前方车辆的底边，但是此时前方车辆的左右边框是能准确检测出的，此时需要通过前一帧与当前帧的选中车辆的矩形的宽度的比例，根据小孔成像原理和相似三角形原理计算前方车辆距离本车车辆的车距。

假设前一帧前方车辆与本车车辆的车距为DO，前一帧前方车辆的矩形的宽度为WO＝(X2-X1)，当前帧前方车辆的矩形的宽度为W1＝(X2’-X1’)，当前车距D1为未知。则：

D1＝W0*D0/W1 (1-2)；

根据公式(1-2)计算车距。

在提醒步骤S003中，根据车距与本车车辆的运行状态，判断是否需要对本车车辆进行提醒。

对本车车辆进行提醒，具体包括：对本车车辆进行碰撞提醒或启动提醒。

若本车车辆的运行状态为行驶状态，车距小于预设第一距离阈值，且本车车辆没有刹车动作，则对本车车辆进行碰撞提醒。当车辆进行了刹车，则停止提醒，但是若本车车辆再次启动，且与前方车辆之间的距离再次小于第一距离阈值，则继续进行提醒。

若车距大于预设第二距离阈值，小于预设第三距离阈值，且本车车辆的运行状态为停止状态，若判断车距随着时间增加，则对本车车辆进行启动提醒。当在等待信号灯时，前方车辆已经启动后，则对本车车辆进行启动提醒，若检测到本车车辆已经启动，或者车距已经大于第三距离阈值，则停止提醒。

提醒提示包括：通过声音和/或图像的方式进行提醒提示。

通过获取前方车辆对应的前方车辆图像，对前方车辆图像进行图像处理，得到前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；采用四边形将最终轮廓选中，根据四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与前方车辆之间的车距；根据车距与本车车辆的运行状态，若判断需要对本车车辆进行提醒，则对本车车辆进行提醒的方式，使当前方车辆与本车车辆的车速较慢、车距较近时，驾驶员能够得到正确的提醒提示，尤其当车辆距离较近、车辆行驶缓慢或者无意造成的溜车情况，采用本发明的方法能够对驾驶员进行提示，从而减少交通事故的发生。

在其中的一个实施例中，处理前方车辆图像步骤中图像处理包括：对前方车辆图像进行滤波处理，得到并根据前方车辆的车辆位置信息与初始轮廓，检测前方车辆的特征点，根据车辆检测算法计算得到最终轮廓。通过对图像进行滤波处理，使图像中的干扰被去掉，根据车辆位置信息与初始轮廓检测得到车辆的特征点，使最终轮廓更加精准的被检测出来。

在其中的一个实施例中，根据车辆检测算法计算得到最终轮廓，具体包括：

采用金字塔光流算法和/或均值漂移目标跟踪算法对特征点进行计算，得到最终轮廓。采用这两种方法之一或者结合的方式检测最终轮廓，使得到的最终轮廓更加准确。

在其中的一个实施例中，确定车距步骤，具体包括：采用矩形将最终轮廓选中，根据矩形的顶点与前方车辆图像中的基准点之间的距离计算矩形的宽度，若判断前方车辆在本车车辆的视野盲区内，则根据矩形的宽度与前一帧前方车辆图像中的矩形的宽度计算车距。

当前方车辆在本车车辆的视野盲区内时，本车车辆的矩形的底边的y值无法正确得到，需要借助前一帧前方车辆图像中的车距与矩形的宽度计算车距。

在其中的一个实施例中，确定车距步骤，具体包括：采用矩形将最终轮廓选中，根据矩形的顶点与前方车辆图像中的基准点之间的距离得到矩形的底边的坐标，若判断前方车辆不在本车车辆的视野盲区内，则根据矩形的底边的坐标与摄像头参数计算车距，计算公式为D＝H*tan(α-arctan((y-Cy)/Fy))；

其中，D为车距，H为摄像头的安装高度，α为摄像头安装的俯仰角，y为矩形的底边的y轴坐标，Cy为摄像头的y轴焦点，Fy为摄像头的y轴焦距。

在其中的一个实施例中，采用小孔成像原理和相似三角形原理计算车距。

根据摄像头距离地面的高度，利用小孔成像原理和相似三角形原理，可以计算出车距。

在其中的一个实施例中，提醒步骤中对本车车辆进行提醒，具体包括：对本车车辆进行碰撞提醒或启动提醒。当前方车辆与本车车辆之间的距离过于近时，此时需要对本车车辆进行碰撞提醒。当车辆在信号灯路口时，若前方车辆已经开启启动，则本车车辆需要跟上，此时，对本车车辆进行启动提醒。通过提醒的方式，使驾驶员更够迅速的对当前的情况作出反应。

在其中的一个实施例中，提醒步骤，具体包括：若本车车辆的运行状态为行驶状态，车距小于预设第一距离阈值，且本车车辆没有刹车动作，则对本车车辆进行碰撞提醒。通过将车距与预设第一距离阈值做比较，使当本车车辆的运行状态为行驶状态时，且没有进行刹车动作的情况下，能够对驾驶员发出碰撞提醒，使驾驶员及时的刹车或者进行其它处理，以避免车辆碰撞。预设第一距离阈值为预设的第一距离阈值。

在其中的一个实施例中，提醒步骤，具体包括：若车距大于预设第二距离阈值，小于预设第三距离阈值，且本车车辆的运行状态为停止状态，若判断车距随着时间增加，则对本车车辆进行启动提醒。当车距在预设第二距离阈值和预设第三距离阈值之间时，说明本车车辆与前方车辆之间的车距为安全车距，那么当前方车辆启动后，两车之间的车距越来越大，且检测本车车辆为停止状态，那么需要对本车车辆进行启动提醒，提示驾驶员可以启动车辆了。

参照图6，本发明还提出一种根据车距对车辆进行提醒的装置，包括：

处理前方车辆图像模块601，用于：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对前方车辆图像进行图像处理，得到前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距模块602，用于：采用四边形将最终轮廓选中，根据四边形上的点与前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与前方车辆之间的车距；

提醒模块603，用于：根据车距与本车车辆的运行状态，若判断需要对本车车辆进行提醒，则对本车车辆进行提醒。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于，包括：

处理前方车辆图像步骤，包括：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对所述前方车辆图像进行图像处理，得到所述前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距步骤，包括：采用四边形将所述最终轮廓选中，根据所述四边形上的点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与所述前方车辆之间的车距；

提醒步骤，包括：根据所述车距与所述本车车辆的运行状态，若判断需要对所述本车车辆进行提醒，则对所述本车车辆进行提醒。

2.根据权利要求1所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述处理前方车辆图像步骤中所述图像处理包括：对所述前方车辆图像进行滤波处理，得到并根据所述前方车辆的车辆位置信息与初始轮廓，检测所述前方车辆的特征点，根据车辆检测算法计算得到所述最终轮廓。

3.根据权利要求2所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述根据所述车辆检测算法计算得到所述最终轮廓，具体包括：

采用金字塔光流算法和/或均值漂移目标跟踪算法对所述特征点进行计算，得到所述最终轮廓。

4.根据权利要求1所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述确定车距步骤，具体包括：采用矩形将所述最终轮廓选中，根据所述矩形的顶点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离计算所述矩形的宽度，若判断所述前方车辆在所述本车车辆的视野盲区内，则根据所述矩形的宽度与前一帧所述前方车辆图像中的矩形的宽度计算所述车距。

5.根据权利要求1所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述确定车距步骤，具体包括：采用矩形将所述最终轮廓选中，根据所述矩形的顶点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离得到所述矩形的底边的坐标，若判断所述前方车辆不在所述本车车辆的视野盲区内，则根据所述矩形的底边的坐标与摄像头参数计算所述车距，计算公式为D＝H*tan(α-arctan((y-Cy)/Fy))；

其中，D为所述车距，H为摄像头的安装高度，α为摄像头安装的俯仰角，y为所述矩形的底边的y轴坐标，Cy为摄像头的y轴焦点，Fy为摄像头的y轴焦距。

6.根据权利要求4或5任一项所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

采用小孔成像原理和相似三角形原理计算所述车距。

7.根据权利要求1所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述提醒步骤中对所述本车车辆进行提醒，具体包括：对所述本车车辆进行碰撞提醒或启动提醒。

8.根据权利要求7所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述提醒步骤，具体包括：若所述本车车辆的运行状态为行驶状态，所述车距小于预设第一距离阈值，且所述本车车辆没有刹车动作，则对所述本车车辆进行所述碰撞提醒。

9.根据权利要求7所述的根据车距对车辆进行提醒的方法，其特征在于：

所述提醒步骤，具体包括：若所述车距大于预设第二距离阈值，小于预设第三距离阈值，且所述本车车辆的运行状态为停止状态，若判断所述车距随着时间增加，则对所述本车车辆进行所述启动提醒。

10.一种根据车距对车辆进行提醒的装置，其特征在于，包括：

处理前方车辆图像模块，用于：获取前方车辆对应的前方车辆图像，对所述前方车辆图像进行图像处理，得到所述前方车辆图像中前方车辆的最终轮廓；

确定车距模块，用于：采用四边形将所述最终轮廓选中，根据所述四边形上的点与所述前方车辆图像中的基准点之间的距离和摄像头参数，确定本车车辆与所述前方车辆之间的车距；

提醒模块，用于：根据所述车距与所述本车车辆的运行状态，若判断需要对所述本车车辆进行提醒，则对所述本车车辆进行提醒。