CN107176100A - 具有测距功能的车载终端及其测距方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具有测距功能的车载终端及其测距方法，该车载终端包括行车记录仪、视频解码器、存储器系统板和液晶显示模块，行车记录仪安装在车内前挡风玻璃的中上部，行车记录仪的输出端与视频解码器的输入端连接，视频编解码器的输出端与存储器系统板的输入端连接，存储器系统板的输出端与液晶显示模块连接。存储器系统板上集成图像处理模块，对解码器出来视频信息进行处理，对前方ROI区域进行数据提取，得到前方障碍物的边缘信息，通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板，且通过存储器系统板输出给液晶显示模块。

Description

具有测距功能的车载终端及其测距方法
技术领域
本发明属于车载终端的技术领域，特别涉及具有测距功能的车载终端及其测距方法。
背景技术
汽车的智能化越来越受到重视，相比之前的超声波、微波和激光等传感器来说，视频信号的探测范围较宽、目标信息更加完整并且价格便宜，更加符合人们的认知习惯，基于这些优势，越来越多的厂商开始着手于视觉识别技术的研究。不少厂商采用双目或多目视觉的方式来采集前方道路状况，但是这种方式有特征点不易匹配的问题，并且实时性、协同性和价格也需要考虑，因此，基于单目视觉的汽车防碰撞系统就成了热点和重点。
本案旨在基于单目视觉技术来进行车辆的检测、定位与测距。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种具有测距功能的车载终端，该车载终端实现对前方障碍物进行定位和分析，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板，且液晶显示模块显示。
本发明的另一个目的在于提供一种具有测距功能的车载终端的测距方法，该测距方法基于单目视觉技术来进行车辆的检测、定位与测距。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下。
一种具有测距功能的车载终端，包括行车记录仪、视频解码器、存储器系统板和液晶显示模块，所述行车记录仪安装在车内前挡风玻璃的中上部，所述行车记录仪的输出端与视频解码器的输入端连接，所述视频解码器的输出端与存储器系统板的输入端连接，所述存储器系统板的输出端与液晶显示模块连接；
所述行车记录仪通过摄像头拍摄到车头前端的视频输出给视频解码器处理，存储器系统板上集成图像处理模块，对解码器出来视频信息进行处理，得到前方障碍物的边缘信息，再通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板，且存储器系统板输出给液晶显示模块。
所述行车记录仪的摄像头与地平面形成一夹角，保证视频图像中刚好看到车头前端。
进一步，该车载终端还包括电源模块，所述电源模块与行车记录仪和存储器系统板电连接，用以给行车记录仪和存储器系统板供电。
进一步，所述电源模块的供电电压为5V，供电电流为2.1A。
所述行车记录仪的摄像头的视景深度为90‐110米。
一种具有测距功能的车载终端的测距方法，包括以下步骤：
步骤1，行车记录仪中模拟信号输出给视频解码器处理成数字视频流；
步骤2，数字视频流通过存储器系统板上集成的图像处理模块对视频中的障碍物进行判别和定位；
步骤3，图像处理模块采用边缘检测算法对前方ROI区域进行数据提取，得到障碍物的边缘信息；
步骤4，通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析；
步骤5，建立模型，计算汽车行驶过程中的距离特征参数；
步骤6，将汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板；
步骤7，存储器系统板输出给液晶显示模块。
所述步骤2具体为：在提取的ROI区域内，利用阈值判定原则，设定检测窗口，并且将检测窗口中像素值为255的点的个数统计出来，然后与事先设定的阈值进行比较，判定有无障碍物的存在。
所述步骤2中的定位方法是在每一帧图像中，在ROI区域内，从下向上进行逐行扫描，并且计算每一行灰度值为255的点，如果超过本行的1/5，就被标记为疑似障碍物，然后再将阈值进行比较。
所述步骤5中，计算目标障碍物与车辆的距离S，通过对检测窗口内连续三行宽度为j的目标区域内像素点灰度值为255的点进行统计计算，结果用K表示，建立模型采用下述计算公式：
式中：BI(x,y)二值图像中255的像素点；j代表目标区域的宽度；x,y代表像素位置；
由上式得到K值，利用K值大小来判断可疑障碍物是否存在，设定一个阈值Th，在图像目标检测区域内，由下而上进行逐行扫描，计算K值，当K大于或等于Th的时候，则认为前方有可疑障碍物存在，并把当前的行数进行记录，从而计算其当前的相对距离S；否则，则认为前方没有障碍物的存在，即此时的相对距离仍为上一次得到的距离值，所述相对距离S的计算公式如下：
H为图像行数和实际距离的系数，该参数可以事先标定；Sn-1为前一次运算的距离值。
本发明所实现的具有测距功能的车载终端及其测距方法，该车载终端包括行车记录仪、视频解码器、存储器系统板和液晶显示模块，行车记录仪安装在车内前挡风玻璃的中上部，行车记录仪的输出端与视频解码器的输入端连接，视频编解码器的输出端与存储器系统板的输入端连接，存储器系统板的输出端与液晶显示模块连接。存储器系统板上集成图像处理模块，对解码器出来视频信息进行处理，对前方ROI区域进行数据提取，得到前方障碍物的边缘信息，再通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板，且通过存储器系统板输出给液晶显示模块。
附图说明
图1是本发明所实施的具有测距功能的车载终端的方框图。
图2是本发明所实施的具有测距功能的车载终端的测距方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1所示，为本发明所实现的具有测距功能的车载终端，包括行车记录仪1、视频编解码器2、存储器系统板3和液晶显示模块4，行车记录仪1安装在车内前挡风玻璃的中上部，行车记录仪1的输出端与视频解码器2的输入端连接，视频解码器2的输出端与存储器系统板3的输入端连接，存储器系统板3的输出端与液晶显示模块4连接；
行车记录仪1通过摄像头拍摄到车头前端的视频输出给视频解码器2处理，视频解码器2输出信号到存储系统板，存储系统板上集成的图像处理模块对前方ROI区域进行数据提取，得到前方障碍物的边缘信息，再通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板3，且存储器系统板3输出给液晶显示模块4。ROI区域为感兴趣区域。
行车记录仪1的摄像头与地平面形成一夹角，保证视频图像中刚好看到车头前端。
本实施例中，该车载终端还包括电源模块5，电源模块5与行车记录仪1和存储器系统板3电连接，用以给行车记录仪1和存储器系统板3供电。
本实施例中，电源模块5的供电电压为5V，供电电流为2.1A。电源模块5通过USB接口为存储器系统板3和行车记录仪1提供稳定的5V/2.1A的电源。
行车记录仪1的摄像头的视景深度为90‐110米。
本发明的安装方式为：行车记录仪1安装在车内前挡风玻璃的中上部，为了与人眼观察到的范围相似，系统中让摄像头的角度和地平面成一定夹角，保证视频图像中刚好可以看到车头前端为准。当安装完成以后，其与车辆和路面的几何位置也就固定了，由于摄像头的视景深度为100m左右，将得到图像截去百米之外的部分，将其变为一个上底较窄的梯形区域，提取感兴趣区域ROI。得到ROI区域之后，根据图像的尺寸，进行坐标的设定，根据图像的像素位置来标定出车辆与前方的距离，为后面距离参数的测量提供了依据。
请参阅图2，一种具有测距功能的车载终端的测距方法，包括以下步骤：
步骤1，行车记录仪中模拟信号输出给视频解码器处理成数字视频流；
步骤2，数字视频流通过存储器系统板上集成的图像处理模块对视频中的障碍物进行判别和定位；
步骤3，图像处理模块采用边缘检测算法对前方ROI区域进行数据提取，得到障碍物的边缘信息；
步骤S4，通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析；
步骤S5，建立模型，计算汽车行驶过程中的距离特征参数；
步骤S6，将汽车行驶过程中的距离特征参数发送给存储器系统板；
步骤S7，存储器系统板输出给液晶显示模块。
步骤S2具体为：在提取的ROI区域内，利用阈值判定原则，设定检测窗口，并且将检测窗口中像素值为255的点的个数统计出来，然后与事先设定的阈值进行比较，判定有无障碍物的存在。
步骤2中的定位方法是在每一帧图像中，在ROI区域内，从下向上进行逐行扫描，并且计算每一行灰度值为255的点，如果超过本行的1/5，就被标记为疑似障碍物，然后再将阈值进行比较。
当检测到障碍物之后，根据提取的边缘信息对障碍物进行定位，定位方法是在每一帧图像中，在ROI区域内，从下向上进行逐行扫描，并且计算每一行灰度值为255的点，如果超过本行的1/5，就被标记为疑似障碍物，为了防止路面上的一些干扰信息，这里我们设定窗口，对该窗口内的像素值为255的点求和，然后设定相应的阈值，如果大于该阈值，就证明该疑似障碍物确定为障碍物，否则即排除，然后重新检测下一行下一帧。这样就检测出当前图像中的的障碍物，并且定位当前行。
本发明的检测窗口选取的是一定宽度的连续三行图像，并且利用当前行与前方障碍物的距离S的比例关系，进行相对距离的计算。
在步骤S5中，计算目标障碍物与车辆的距离S，通过对检测窗口内连续三行宽度为j的目标区域内像素点灰度值为255的点进行统计计算，结果用K表示，建立模型采用下述计算公式：
式中：BI(x,y)二值图像中255的像素点；j代表目标区域的宽度；x,y代表像素位置；
由上式得到K值，利用K值大小来判断可疑障碍物是否存在，设定一个阈值Th，在图像目标检测区域内，由下而上进行逐行扫描，计算K值，当K大于或等于Th的时候，则认为前方有可疑障碍物存在，并把当前的行数进行记录，从而计算其当前的相对距离S；否则，则认为前方没有障碍物的存在，即此时的相对距离仍为上一次得到的距离值，相对距离S的计算公式如下：
H为图像行数和实际距离的系数，该参数可以事先标定；Sn-1为前一次运算的距离值。
本发明所实现的具有测距功能的车载终端及其测距方法，该车载终端通过行车记录仪、电源模块、视频编解码器、存储系统板和液晶显示模块的配合，行车记录仪的拍摄到车头前端的视频输出给视频编解码器处理，视频编解码器处理视频信息后对前方ROI区域进行数据提取，得到前方障碍物的边缘信息，再通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板，且存储器系统板输出给液晶显示模块。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种具有测距功能的车载终端，其特征在于，包括行车记录仪、视频解码器、存储器系统板和液晶显示模块，所述行车记录仪安装在车内前挡风玻璃的中上部，所述行车记录仪的输出端与视频编解码器的输入端连接，所述视频编解码器的输出端与存储器系统板的输入端连接，所述存储器系统板的输出端与液晶显示模块连接；
所述行车记录仪通过摄像头拍摄到车头前端的视频输出给视频解码器处理为数字信号，输出给存储系统板上的图像处理模块，对前方ROI区域进行数据提取，得到前方障碍物的边缘信息，再通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析，建立模型，计算出汽车行驶过程中的距离特征参数后记录在存储器，且存储器系统板输出给液晶显示模块。
2.如权利要求1所述的具有测距功能的车载终端，其特征在于，所述行车记录仪的摄像头与地平面形成一夹角，保证视频图像中刚好看到车头前端。
3.如权利要求1所述的具有测距功能的车载终端，其特征在于，该车载终端还包括电源模块，所述电源模块与行车记录仪和存储器系统板电连接，用以给行车记录仪和存储器系统板供电。
4.如权利要求3所述的具有测距功能的车载终端，其特征在于，所述电源模块的供电电压为5V，供电电流为2.1A。
5.如权利要求1所述的具有测距功能的车载终端，其特征在于，所述行车记录仪的摄像头的视景深度为90‐110米。
6.一种具有测距功能的车载终端的测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，行车记录仪中模拟信号输出给视频解码器处理成数字视频流；
步骤2，数字视频流通过存储器系统板上集成的图像处理模块对视频中的障碍物进行判别和定位；
步骤3，图像处理模块采用边缘检测算法对前方ROI区域进行数据提取，得到障碍物的边缘信息；
步骤4，通过边缘信息对前方障碍物进行定位和分析；
步骤5，建立模型，计算汽车行驶过程中的距离特征参数；
步骤6，将汽车行驶过程中的距离特征参数后发送给存储器系统板；
步骤7，存储器系统板输出给液晶显示模块。
7.如权利要求6所述的具有测距功能的车载终端的测距方法，其特征在于，所述步骤2具体为：在提取的ROI区域内，利用阈值判定原则，设定检测窗口，并且将窗口中像素值为255的点的个数统计出来，然后与事先设定的阈值进行比较，判定有无障碍物的存在。
8.如权利要求7所述的具有测距功能的车载终端的测距方法，其特征在于，所述步骤2中的定位方法是在每一帧图像中，在ROI区域内，从下向上进行逐行扫描，并且计算每一行灰度值为255的点，如果超过本行的1/5，就被标记为疑似障碍物，然后再将阈值进行比较。
9.如权利要求6所述的具有测距功能的车载终端的测距方法，其特征在于，所述步骤5中，计算目标障碍物与车辆的距离S，通过对检测窗口内连续三行宽度为j的目标区域内像素点灰度值为255的点进行统计计算，结果用K表示，建立模型采用下述计算公式：
<mrow> <mi>K</mi> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>x</mi> <mrow> <mi>x</mi> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msubsup> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>y</mi> <mrow> <mi>y</mi> <mo>+</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msubsup> <mi>B</mi> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
式中：BI(x,y)二值图像中255的像素点；j代表目标区域的宽度；x,y代表像素位置；
由上式得到K值，利用K值大小来判断可疑障碍物是否存在，设定一个阈值Th，在图像目标检测区域内，由下而上进行逐行扫描，计算K值，当K大于或等于Th的时候，则认为前方有可疑障碍物存在，并把当前的行数进行记录，从而计算其当前的相对距离S；否则，则认为前方没有障碍物的存在，即此时的相对距离仍为上一次得到的距离值，所述相对距离S的计算公式如下：
<mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>H</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>K</mi> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mi>T</mi> <mi>h</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>K</mi> <mo>&lt;</mo> <mi>T</mi> <mi>h</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
H为图像行数和实际距离的系数，该参数可以事先标定；Sn-1为前一次运算的距离值。
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