CN107985188A - 一种雾天道路防撞及智能引导方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种雾天道路防撞及智能引导方法和系统,方法包括:道路图像信息提取模块将采集的车辆前、后方图像输出至运算处理器模块;毫米波测距模块将测量的本车与前、后车的车距输出至运算处理器模块;运算处理器模块根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块;GPS道路导航模块将图像数据进行显示;智能报警提醒模块根据命令进行声光报警;数据存储模块存储图像以及车距。系统包括道路图像信息提取模块、运算处理器模块、GPS道路导航模块、毫米波测距模块、智能报警提醒模块、数据存储模块。本发明够为驾驶员进行道路导航,预防雾天汽车在道路行驶时相撞的事故。
Description
技术领域
本发明涉及交通信号灯和安全监控领域,尤其涉及一种雾天道路防撞及智能引导方法和系统。
背景技术
雾天低能见度天气下,道路环境可视性变差,驾驶员通过视觉所获取的道路环境信息不足,极易引发恶性交通事故。因此,驾驶员视觉增强系统成为了车辆安全辅助驾驶领域的一个重要研究内容。雾天道路的交通一直存在很大的安全隐患,目前,国内外对雾天道路汽车行驶实行禁止通行或定时放行的办法解决雾天道路汽车行驶的安全方法,雾天道路汽车行驶处在停驶状态,严重影响了交通运输和物流。若雾天道路汽车行驶不采取有效措施,易发生汽车相撞等交通事故,并造成较大的经济损失和较为严重的人员伤亡。因此,在一些事故多发地段安装道路智能引导系统是十分必要的。现有的一些道路引导装置只是根据实时天气状况,对驾驶员做出安全提醒,并不能真实反映出路段的交通状况,也不包含对驾驶员的引导功能。基于毫米波雷达的雾天前方车辆信息获取技术是研究驾驶员视觉增强系统的关键技术之一。雾天条件下,雾对光通量和目标场景对比度的减弱,造成雾天能见度的下降。能见度的下降直接影响驾驶员的视觉感知能力,使驾驶员对空间位置、速度等信息的获取产生障碍或偏差,致使驾驶员的判断和操作出现失误,从而引发道路交通事故。为提高雾天行车安全性,增强驾驶员的视觉感知能力是一种有效的方法。
发明内容
针对上述技术不足,本发明的目的是提供一种利用视觉与毫米波技术实现雾天汽车防撞及导航的方法和系统,能够为驾驶员进行道路导航,预防雾天汽车在道路行驶时相撞的事故,解决雾天道路交通运输和物流因雾霾天气使能见度降低的影响,是一种实现雾霾天气安全驾驶的智能交通系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种雾天道路防撞及智能引导方法,包括以下步骤:
道路图像信息提取模块将采集的车辆前、后方图像输出至运算处理器模块;
毫米波测距模块将测量的本车与前、后车的车距输出至运算处理器模块;
运算处理器模块根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块;
GPS道路导航模块将图像数据进行显示;
智能报警提醒模块根据命令进行声光报警;
数据存储模块存储图像以及车距。
所述根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块包括以下步骤:
若图像模糊度大于阈值,则对该图像进行去雾处理,然后将图像输入至GPS道路导航模块;否则,根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统。
所述根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统包括以下步骤:
当本车与前、后车的车距至少一项车距小于3米时,发送刹车指令至刹车辅助系统;
当本车与前、后车的车距至少一项车距在3米以上时,进行声光报警。
一种雾天道路防撞及智能引导系统,包括:
道路图像信息提取模块,用于将采集的车辆前、后方图像输出至运算处理器模块;
毫米波测距模块,用于将测量的本车与前、后车的车距输出至运算处理器模块;
运算处理器模块,用于根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块;
GPS道路导航模块,用于将图像数据进行显示;
智能报警提醒模块,用于根据命令进行声光报警;
数据存储模块,用于存储图像以及车距。
所述运算处理器模块用于:
若图像模糊度大于阈值,则对该图像进行去雾处理,然后将图像输入至GPS道路导航模块;否则,根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统。
所述根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统具体为:
当本车与前、后车的车距至少一项车距小于3米时,发送刹车指令至刹车辅助系统;
当本车与前、后车的车距至少一项车距在3米以上时,进行声光报警
本发明具有以下有益效果及优点:
1.本发明检测到汽车前后方有障碍物时,能通过语音提示功能对驾驶员进行提示,并且启动前后端的提示灯,通过闪烁,提示前后方的车辆。当距离前方障碍物小于3m时,运算处理器模块向智能提醒模块发出制动信号,使汽车进行自动刹车。
2.本发明能够为驾驶员进行道路导航,预防雾天汽车在道路行驶时相撞的事故,解决雾天道路交通运输和物流因雾霾天气使能见度降低的影响。
附图说明
图1是系统结构图;
其中,1图像信息提取模块、2运算处理器模块、3GPS道路导航模块、4毫米波测距模块、5智能报警提醒模块、6数据存储模块。
图2是方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示,本系统由道路图像信息提取模块、运算处理器模块、GPS道路导航模块、毫米波测距模块、智能报警提醒模块、数据存储模块组成。
所述的图像信息提取模块用于采集前方路况信息,通过USB接口与运算处理器模块相连;
运算处理器模块嵌入在汽车系统内部,对采集到的前方道路及车辆障碍物等图像信息、毫米波测距信息等进行信息处理对道路进行估计并进行记录,并将信息发送到智能报警提醒模块;该模块与GPS道路导航模块和智能报警提醒模块相连;所述的GPS道路导航模块是提供汽车行驶方向及地理位置等方面信号的模块,它与运算处理器模块相连接。
所述的毫米波测距模块包括毫米波发射与接收器及微型处理器,用于检测前方是否有障碍物及障碍物离接收器的距离及相对速度,该模块与运算处理器模块通过数据线相连接;
所述的智能报警提醒模块主要由语音提醒器、刹车辅助器及利用穿透性强的红色光线形成易于识别的警示符号形状光束的LED灯,通过运算处理器接收其他模块传送的信号,对驾驶员发出相应的提醒及报警信息,并与汽车刹车系统相连接,辅助驾驶员进行刹车处理,可以将前后方车辆的提醒信号按照频率闪烁,从而对前后方的车辆进行提醒。
所述的数据存储模块,与运算处理器模块相连接,用于存储行车数据及运算处理器模块的中央控制元件将所处理的数据进行备份的数据。
如图2所示,本系统在汽车前端和后端安装两组图像信息采集装置,对前方和后方道路及车辆障碍物等进行数据采集,通过利用并行化的基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法(刘海波,杨杰,吴正平,等.基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法[J].自动化学报,2015,41(7):1264-1273.)对图像进行去雾,从而获得前方道路图像。并且,运算处理器模块的中央控制元件将所处理的数据发往数据存储模块进行备份,需要时可以随时调取。此外,系统还安装了GPS道路导航模块和毫米波测距模块;若雾浓度过大,拍摄图像不够清晰,则同时启动GPS道路导航模块,对汽车行驶路线进行导航,判断是否在正常车道行驶,然后通过发射毫米波判断前方障碍物的距离,当运算处理器模块检测到汽车前后方有障碍物时,智能报警提醒模块通过语音提示功能对驾驶员进行提示,并且启动前后端的提示灯,通过闪烁,提示前后方的车辆。当距离前方障碍物小于3m时,运算处理器模块向智能提醒模块发出制动信号,使汽车进行自动刹车。
其中,去雾方法为:首先,利用并行化方法的暗通道先验法则,通过灰度开运算对大气光值进行区间估计,同时获得介质传输率的初始估计,并通过白平衡简化大气散射模型;其次,基于Retinex理论,利用高斯滤波获得介质传输率的粗略估计,并通过线性映射实现灰度值搬移;然后,将介质传输率的初始估计和粗略估计进行像素级融合,利用快速(并行化方法)联合双边滤波进行边缘优化,同时通过参数自适应调整的方法对雾图中大片天空区域的介质传输率进行修正;最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到复原图像。
图像信息提取模块采用热红外传感器,运算处理器模块采用DSP,毫米波测距模块采用毫米波测距仪,利用毫米波发射与接收器及单片机检测,智能报警提醒模块利用语音提示器、刹车辅助器和穿透性强的一排红色LED灯,组成警示符号形状,进而对前后方车辆进行提醒。
DSP嵌入到汽车系统的内部,对采集到的前方道路及车辆障碍物等图像信息、毫米波测距信息等信号处理,并发出相应的信号到智能报警提醒模块,该模块与GPS道路导航模块和智能报警提醒模块相连;
GPS道路导航模块与DSP相连接,提供汽车行驶方向及地理位置等方面信号;
毫米波测距仪与DSP通过数据线相连接,用于检测前方是否有障碍物及障碍物离接收器的距离及相对速度;
智能报警提醒模块通过DSP接收其他模块传送的信号,对驾驶员发出相应的提醒及报警信息,并与汽车刹车系统相连接,辅助驾驶员进行刹车处理,此模块也包括利用穿透性强的红色光线形成易于识别的警示符号形状的光束,按照频率闪烁,从而对前后方的车辆进行提醒。
本系统的汽车前端和后端安装两组热红外传感器,热红外传感器通过USB接口与DSP相连,对前方和后方道路及车辆障碍物等进行数据采集,通过利用雾天的基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法对图像进行去雾,从而获得前方道路图像,利用车辆和行人检测的方法(Faster R-CNN Features for Instance Search,2016CVPR)来识别与跟踪目标,判断汽车行驶路况,从而对驾驶员进行提醒。并且,DSP的中央控制元件将所处理的数据发往后台数据库进行备份,需要时可以随时调取。此外,系统还安装了GPS道路导航模块和毫米波测距仪,若雾浓度过大,拍摄图像不够清晰,则同时启动GPS道路导航模块,对汽车行驶路线进行导航,判断是否在正常车道行驶,然后通过发射毫米波判断前方障碍物的距离,从而使驾驶员了解车速和前方障碍物的信息。当DSP检测到汽车前后方有障碍物的信号时,智能报警提醒模块通过语音提示功能对驾驶员进行提示,并且启动前后端的LED提示灯,按照每秒闪烁两次的频率进行闪烁,以提示前后方的车辆。当毫米波测距仪距离前方障碍物小于3m时,DSP向智能提醒模块发出制动信号,使汽车进行自动刹车。
Claims (6)
1.一种雾天道路防撞及智能引导方法,其特征在于包括以下步骤:
道路图像信息提取模块将采集的车辆前、后方图像输出至运算处理器模块;
毫米波测距模块将测量的本车与前、后车的车距输出至运算处理器模块;
运算处理器模块根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块;
GPS道路导航模块将图像数据进行显示;
智能报警提醒模块根据命令进行声光报警;
数据存储模块存储图像以及车距。
2.根据权利要求1所述的一种雾天道路防撞及智能引导方法,其特征在于所述根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块包括以下步骤:
若图像模糊度大于阈值,则对该图像进行去雾处理,然后将图像输入至GPS道路导航模块;否则,根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统。
3.根据权利要求2所述的一种雾天道路防撞及智能引导方法,其特征在于所述根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统包括以下步骤:
当本车与前、后车的车距至少一项车距小于3米时,发送刹车指令至刹车辅助系统;
当本车与前、后车的车距至少一项车距在3米以上时,进行声光报警。
4.一种雾天道路防撞及智能引导系统,其特征在于包括:
道路图像信息提取模块,用于将采集的车辆前、后方图像输出至运算处理器模块;
毫米波测距模块,用于将测量的本车与前、后车的车距输出至运算处理器模块;
运算处理器模块,用于根据图像模糊度发送图像数据至GPS道路导航模块,或者根据车距发送命令至智能报警提醒模块;
GPS道路导航模块,用于将图像数据进行显示;
智能报警提醒模块,用于根据命令进行声光报警;
数据存储模块,用于存储图像以及车距。
5.根据权利要求4所述的一种雾天道路防撞及智能引导方法,其特征在于所述运算处理器模块用于:
若图像模糊度大于阈值,则对该图像进行去雾处理,然后将图像输入至GPS道路导航模块;否则,根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统。
6.根据权利要求5所述的一种雾天道路防撞及智能引导方法,其特征在于所述根据本车与前、后车的车距控制刹车辅助系统具体为:
当本车与前、后车的车距至少一项车距小于3米时,发送刹车指令至刹车辅助系统;
当本车与前、后车的车距至少一项车距在3米以上时,进行声光报警。
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CN201610963720.7A CN107985188A (zh) | 2016-10-27 | 2016-10-27 | 一种雾天道路防撞及智能引导方法和系统 |
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