CN108027422A - 借助于汽车传感器自动检测危险偏离车辆 - Google Patents

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Abstract

一种通过本车辆的车载摄像头推定邻近车辆的异常行驶模式的方法和相应装置。图像数据来自车载摄像头。如果在图像帧中检测到合适的车道标志线，通过检测到的车道标志线推定参考轨迹。如果未检测到合适的车道标志线，根据本车辆的运动推定参考轨迹。确定邻近车辆的轨迹，推定所确定的轨迹的特征参数，并且将特征参数与预设轨迹数据进行比较。根据比较结果，确定邻近车辆的轨迹是否为异常轨迹，如果确定为异常轨迹，生成警示信号。

Description

借助于汽车传感器自动检测危险偏离车辆
技术领域
本发明涉及一种检测相邻汽车不正常或异常行驶轨迹的系统和方法，特别是在本车辆前方行驶的车辆。
背景技术
高级辅助驾驶系统(ADAS)的摄像头传感器捕捉交通状况的固定时间间隔的图像，经过处理从中提取交通相关信息，如车辆、行人、其他移动物件、车道线、车辆灯光等。
出于该目的，多数情况下使用的是前视单目摄像头，但此外也可使用后视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头或立体摄像头等其他ADAS摄像头传感器。摄像头被用于执行不同的检测功能，例如，辅助驾驶或驾驶员警示功能。
其他类型的传感器包括雷达和激光雷达传感器。ADAS雷达传感器使用无线电波测量汽车周围给定区域内与障碍物及其他行驶车辆之间的距离。雷达传感器也被用于测量行驶车辆的车速。
激光雷达传感器发射激光脉冲，并且测量与反射激光脉冲的其他车辆及障碍物之间的距离。距离和角度位置由光学电子部件的光学特性测定。
汽车的各类安全和舒适功能通过运用ADAS传感器实现。其中包括自动巡航控制(ACC)、盲点检测(BSD)、自主紧急制动、紧急制动辅助(EBA)、车道偏离警告(LDW)等。
发明内容
根据本专利说明书，例如ADAS前视单目摄像头、立体摄像头、ADAS后视摄像头、ADAS环视摄像头、ADAS雷达或ADAS激光雷达等ADAS传感器收集的数据被用于：
1)检测前车行车路线是否弯曲或偏离车道。
2)检测后车行车路线是否弯曲或偏离车道。
3)检测侧面车道车辆行车路线是否弯曲或偏离车道。
4)基于车辆的移动轨迹辨识危及安全的由重度疲劳的驾驶员驾驶的车辆。
5)在车辆附近检测到可能危及安全的车辆时,通知或警示驾驶员。例如在遭遇他车超车之前。
6)在重大危险状况下，利用视觉、听觉及射频传输等现有的通讯渠道，警示驾驶员远离危险车辆。
7)系统检测到重大危险状况时，启动借助于ADAS传感器的记录数据的过程，例如借助于摄像头传感器记录图像。记录的用途之一是在发生道路交通事故时，有助于判定之后的保险索赔、其他类型的赔偿及罚款。
根据本专利说明书的一种方法或系统可提供以下优点：
A)在与重度疲劳驾驶员驾驶的车辆临近的情况下，提升安全性。
B)减少发生碰撞的可能性。
C)对于自适应巡航控制(ACC)跟随模式，汽车可以在前车危险驾驶时警示驾驶员。
D)对于高度或完全自动驾驶汽车，汽车能够将可能的危险通知驾驶员。
本申请公开一种计算周围车辆的轨迹的系统，以及两种识别车道上行驶异常且危及安全的车辆的方法。
系统包括摄像头传感器和计算装置。举例而言，系统的摄像头传感器可采用车内原有的ADAS摄像头传感器。计算装置可采用独立的电子装置，或者采用原有传感器(尤其是车载的摄像头传感器或电子装置)内置的微控制器之一。
为提高准确度，系统可以整合来自其他类型的ADAS传感器的数据，例如雷达和激光雷达传感器。由此，可以提升定位本车辆周围的其他车辆的精确度。
本专利说明书公开一种通过本车辆的车载摄像头确定邻近车辆的异常行驶模式的计算机实施方法。特别地，邻近车辆为行驶在本车辆前方的前车。
图像数据来自一个或多个车载摄像头。图像数据包括具有邻近车辆图像数据的图像帧。通过扫描图像数据，从中获得本车辆所在车道的车道标志线和车道边界信息。图像特征的扫描采用图像处理方法，如边缘识别、霍夫变换、确定灭点等。
如果图像帧中检测到对应车道标志线的图像数据，那么，确定检测到的车道标志线是否适用于推定邻近车辆相对于车道标志线的轨迹。在一简单实施例中，这包括检测图像数据中的车道标志线的长度是否足以确定参考方向。
如果确定检测到的车道标志线适于推定轨迹，通过检测到的车道标志线推定参考轨迹。在一简单实施例中，逐帧处理图像数据，并且将各图像帧中的车道标志线的位置作为参考轨迹。在另一实施例中，例如采用卡尔曼滤波器追踪车道标志线的位置，并且从所追踪的车道标志线的轨迹推定参考轨迹。
如果未检测到车道标志线或车道标志线不适于推定参考轨迹，根据本车辆的运动推定参考轨迹。本车辆的运动可通过运动传感器数据(如转向角度和车速)推定、通过例如GPS的定位系统的数据推定、通过车载摄像头的图像帧中的静止物体的表观运动(视运动)推定或者结合以上各类数据推定。
确定邻近车辆相对于参考轨迹的轨迹，并推定所确定的轨迹的特征参数，例如向左或向右的横向运动、横向运动的速度、轨迹的曲率等。
特征参数与预设轨迹数据进行比较或匹配。预设轨迹设定了轨迹的特征，并且可以确定轨迹是否对应于驾驶员有意变道等有意行动或者是异常轨迹。
其他数据，例如识别到亮起转向灯，亦可以用于检测邻近车辆的横向运动是否有意。如果邻近车辆未提前打灯即转向，异常轨迹的可能性较高，或者与之相反，如果打灯后转向，横向运动可能为有意运动。
根据比较结果，确定邻近车辆的轨迹是否为异常轨迹。当确定邻近车辆的轨迹为异常轨迹时，输出警示信号。例如，警示信号可以采用通过数据总线发送的一个或多个数据包。数据包可能包括有关异常轨迹性质或严重度的进一步信息。
所述方法尤其适用于本车辆和邻近车辆相对街道表面向前行驶的情况。此外，该方法尤其适用于笔直的道路，但亦可用于弯道。同样地，本车辆的运动如果趋近于笔直，则尤其适于作为参考轨迹，但弯曲的轨迹亦可作为参考轨迹。
根据一实施例，预设轨迹数据包括相对参考轨迹向左或向右的偏移。例如，如果邻近车辆在道路的外边界穿过车道标志线且未见减速或打灯警示，这表明邻近车辆的轨迹属异常轨迹。
更进一步而言，预设轨迹数据可以包括相对于参考轨迹的偏移模式。例如，偏移模式可能设定为横向偏移。在一具体实施例中，偏移模式为相对参考轨迹的偏移时序，特别是关于相对参考轨迹的横向偏移。举例而言，如果偏移时序与预设的异常轨迹的偏移时序相符，则可检测到一条异常轨迹。
在一实施例中，将邻近车辆的轨迹与表明某一异常轨迹的偏移模式进行比较的过程包括计算异常轨迹和邻近车辆的轨迹之间的距离测度。距离测度表明检测到的邻近车辆轨迹与某一异常轨迹相符的可能性。具体而言，比较可包括将距离测度与预设阈值进行比对。
根据一具体实施例，偏移模式包括第一方向上的第一横向偏移和第二方向上的第二横向偏移，其中第二方向与第一方向相反。由此，非故意驾驶可与故意转向相区分，特别是如果第一横向偏移朝向邻近车道，而非朝向道路边界。
在另一实施例中，偏移模式包括按交替方向出现的两个或两个以上横向偏移或转向，这些横向偏移或转向在时长和形状上相似，亦被称为“弯曲线”或“波状线”。此类偏移模式可能在毒品或药物影响下出现。
在另一实施例中，偏移模式设定为第二横向偏移的时长短于第一横向偏移的时长。该特征可能是由于对第一偏移的修正运动而产生，特别是当邻近车辆的驾驶员从瞌睡中突然惊醒时。
更进一步而言，轨迹可以与表明不同类型的异常轨迹的多个偏移模式进行比较。在另一实施例中，偏移模式取决于邻近车辆的运动状态，尤其是其速度。
根据一具体实施例，参考轨迹从至少一条车道标志线的图像帧顺序进行推定，前提是该车道标志线存在并适于提供参考轨迹或相对于参考轨迹的相对运动。根据另一实施例，参考轨迹从本车辆的运动传感器数据中推定，例如速度和转向角传感器。
根据其他实施例，方法包括如果确定邻近车辆的轨迹为异常轨迹，则触发警示动作。尤其是，警示动作可包括使得本车辆减速，在本车辆的仪表盘上显示警示消息，在本车辆内鸣警示信号，闪亮本车辆的车头灯，本车辆鸣喇叭，通过本车辆的无线电发射机发送无线电信息，或者向碰撞警告系统发送警告信息。
更进一步，本专利说明书公开了一种用于执行前述方法的计算机可执行程序代码，以及一种包含该计算机可执行程序代码的计算机可读存储器。
另一方面，本专利说明书公开一种用于车辆的图像处理装置。该图像处理装置包括用以接收来自车载摄像头的图像数据的一个输入连接部件，以及运算部件。运算部件可以采用集成电路、ASIC、微处理器或类似的装置。
运算部件可操作成用于执行上述方法的步骤，例如运算部件包括具有计算机可读指令的计算机可读存储器，以用于执行上述方法。
特别地，运算部件可操作成用于接收来自车载摄像头的具有图像帧的图像数据，从而扫描图像数据以检测车道标志线和车道边界，进而确定图像帧中是否检测到车道标志线以及检测到的车道标志线是否适用于推定邻近车辆相对于车道标志线的轨迹。尤其是当车道标志线适于确定参考轨迹的情况。
更进一步，如果确定检测到的车道标志线适于确定或推定参考轨迹，运算部件可操作成用于通过检测到的车道标志线推定参考轨迹。此外，运算部件可操作成用于通过本车辆的运动数据推定参考轨迹。
运算部件进一步可操作成用于确定邻近车辆相对于参考轨迹的轨迹，推定所确定的轨迹的特征参数，将特征参数与预设轨迹数据进行比较。运算部件根据特征参数与预设轨迹数据的比较结果，确定邻近车辆的轨迹是否为异常轨迹。
如果轨迹为异常轨迹，运算部件输出警示信号，例如采用表明警示状态的电信号的形式。特别地，电信号可为包括一个或多个数据包的数字信号。
此外，本专利说明书公开了一种具有车载摄像头和前述的图像处理装置的成套设备，其中车载摄像头可连接至图像处理装置。其中，图像处理装置可作为车辆的电子系统的一个部件，或者可设置在车载摄像头内部。
更进一步，本专利说明书公开了一种具有所述成套设备的车辆。车载摄像头安装于车辆上，并且朝向车辆外部，图像处理装置连接至车载摄像头。其可以通过线缆直接连接，或者通过CAN、LIN、Flexray或MOST等车载数据总线间接连接。
预设轨迹数据可以采用各种不同方式。例如可以训练为神经网络实现，或者采用数值或数值范围。运算部件还可包括模糊逻辑算法，模糊逻辑算法考虑所确定的轨迹与异常或正常轨迹的重合。
附图说明
现根据以下附图对本专利说明书的主题作更详细说明，其中：
图1显示标有车道标志线的道路上一条异常车辆轨迹，
图2显示图1所示的道路上本车辆前方车辆的一条异常轨迹，
图3显示无标志线或标志线不可识别的道路上本车辆前方车辆的一条异常轨迹，
图4显示无车道线标志线的道路上的车辆轨迹，其中前车为异常轨迹，后方车辆轨迹与本车辆相似，
图5显示单向两车道高速公路上的车辆轨迹，其中前车为异常轨迹，左侧车道车辆轨迹正常，
图6显示本车辆的单目摄像头于t0时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图7显示于t0-1s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图8显示于t0-2s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图9显示于t0-3s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图10显示于t0-4s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图11显示于t0-5s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图12显示于t0-6s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图13显示于t0-7s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图14显示于t0-8s时间所捕捉的图2中的前方车辆的后视图，
图15显示本车辆的单目摄像头于t0时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图16显示于t0-1s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图17显示于t0-2s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图18显示于t0-3s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图19显示于t0-4s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图20显示于t0-5s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图21显示于t0-6s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图22显示于t0-7s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图23显示于t0-8s时间所捕捉的图3中的前方车辆的后视图，
图24显示确定异常车辆轨迹的第一种方法的流程图，及
图25显示确定异常车辆轨迹的第二种方法的流程图。
具体实施方式
以下说明提供本专利说明书实施例的详细资料。所属领域的技术人员应可清楚理解所述实施例在缺乏此等详细资料的情况下依然能够实施。
图1显示道路14上车辆10的一条异常轨迹15，道路标有车道标志线11、12、13。标志线包括左标志线11、中标志线12和右标志线13。方向“右”和“左”为车辆10的前进方向。
第一个时间t0-8s和第二个时间t0-7.5s时，车辆10仍与车道左标志线和右标志线平行行驶，其中“s”代表秒。t0-5s时间时，车辆相对之前位置行驶到左侧，之后于t0-3.5s时间跨过右车道的左标志线，略压左车道。
之后在t0-2s时间，车辆驶回右车道，相对第一个位置略微过右。在t0时间，车辆再次笔直行驶，但此时相对第一个位置略微偏左。
车辆10的行为以不同驾驶阶段为特点，例如偏移阶段ΔT1，修正阶段ΔT2，以及补偿振荡阶段ΔT3。图1示例中，车辆10朝左的偏移阶段ΔT1大约历时大约2.5秒，车辆的修正阶段ΔT2和补偿振荡阶段历时大约2秒。
图2显示第二个示例，道路14上前车10的一条异常轨迹15'，道路标有车道标志线11、12、13。前车10正行驶在本车辆9前方，本车辆9正以笔直轨迹16行驶。根据本专利说明书的一种方法，以车道标志线11、12、13为参考检测到异常轨迹15'。通过来自例如雷达及激光雷达的其他成像或距离传感器的图像数据或数据来检测参考标志线。
图2示例中，前车10缓慢向右偏移，总历时约7秒。向右偏离大约历时5秒，左向修正运动大约3秒。此次车辆返回之前位置后无后续振荡。因此，仅存在大约5秒的偏移阶段和大约3秒的修正阶段。
图2示例中，前车10已经离开车道，在路缘带上行驶，岌岌可危地接近驶离车道。这是非故意运动的另一个表征。路缘带有时由粗糙材质或松散碎石铺成，可能影响前车10的反应。
前车于t0-8s、t0-7s、t0-6s、t0-5s、t0-4s、t0-3s、t0-2s、t0-1s、t0时间相对于本车辆的距离和相对速度如下表1所概述：
时间 距离 相对横向速度ΔVy
t0-8s 0.1米 -0.1米/秒
t0-7s 0.3米 -0.2米/秒
t0-6s 0.55米 -0.25米/秒
t0-5s 0.85米 -0.3米/秒
t0-4s 1.2米 -0.35米/秒
t0-3s 1.3米 -0.1米/秒
t0-2s 1.1米 0.3米/秒
t0-1s 0.4米 0.7米/秒
t0 0米 0.4米/秒
图3显示本车辆9和前车10正沿图2所示的相同轨迹行驶。图3的不同之处在于无道路标志线，或者道路标志线不够清晰，无法用于确定前车10的轨迹。
图4显示本车辆9和前车10正沿图3所示的相同轨迹在道路14'行驶。此外，图4显示于本车辆9后方、按照与本车辆9相似的轨迹行驶的后车8。为简化起见，后车8的轨迹未详细显示。
图5显示行驶于双车道17的本车辆9、前车10和左侧车辆7，其中第一道14″和第二道24由中央分隔带25分隔。
前车10和本车辆9和正沿图3和表1所示的相同轨迹行驶。左侧车辆7正与本车辆9同行，其相对运动仅出现轻微变化。轻微变化如下表2所概述：
图1、2及5示例中，相对横向速度根据标志线确定，而图3和4示例中则根据本车辆9的轨迹确定。
本车辆9的轨迹可利用本车辆的转向角和速度传感器的信号和/或本车辆9的车载摄像系统的自运动运算或者本车辆9的GPS系统确定。
图6至14显示图2中从本车辆9的单目摄像头所见的前车10运动。距离标志26、27分别显示车道标志线与前车两侧边缘的距离。靠近前车10的垂直对称轴29的速度箭头28表示前车的横向速度。此外，垂直线表示车道中央32至前车10的垂直对称轴29的距离31。
前车两侧边缘至车道标志线的距离计算结果如下表3所示：
时间 距左侧车道标志线距离 距右侧车道标志线距离
t0 55厘米 55厘米
t0-1s 99厘米 15厘米
t0-2s 175厘米 未计算
t0-3s 185厘米 未计算
t0-4s 175厘米 未计算
t0-5s 140厘米 未计算
t0-6s 110厘米 未计算
t0-7s 85厘米 15厘米
t0-8s 65厘米 45厘米
图6至14的实施例中，如前车10一侧边缘超出车道边界，则不计算该侧边缘至车道标志线11、12、13的距离。尤其是当侧边缘如图6至14所示由轮胎边缘确定时，该距离计算难度加大，可能无法用于提高估算准确度。然而，其他实施例中，可计算侧边缘至车道标志线的距离。
图15至23显示从本车辆9的单目摄像头所见、按图3轨迹行驶的前车运动。距离标志线31'表示本车辆9的当前前进路线至前车对称轴29的距离。具体而言，垂直线33代表本车辆9的当前前进路线在路面的投影。
确定对称轴29的方式例如首先确定前车10的两侧边缘，之后计算两侧边缘的中点。
前车10垂直对称轴旁边的速度箭头28表示前车10的横向速度。此外，垂直线31’表示当前前进路线33至前车10的垂直对称轴29的距离。
为说明之便，图2至23的时隙为1秒或0.5秒。实际实施中，时隙可能更短或更长。例如，如为每秒15帧或30帧的车载摄像头，时隙可能仅1/15秒或1/30秒。
第一种方法用于可以通过车载ADAS摄像头传感器或其他传感器识别车道标志线时。标志线用作参考，以确定邻近的车辆是否正以危险的方式偏离其车道。
第二种方法用于不存在标志线或车辆无法足够准确地识别车道标志线时。本车辆自身轨迹或(如有可能)其他邻近车辆的额外轨迹用作参考，以确定车辆是否正以危险的方式偏离其车道。
现对第一种方法作更详细说明。在第一步骤40中，系统识别车道和车道标志线。
步骤41中，利用车道作为参考/基准。例如，此参考可以为车道的纵轴。另一种方式是使用车道的左边界或右边界作为参考。
对于车辆前方的车道，可以通过用于车道检测(LD)功能的原有ADAS前视摄像头传感器进行车道检测。
对于本车辆的后侧，可使用后视摄像头。根据一实施例，后视摄像头的运算部件可运行以执行车道线检测方法。
此外，可以使用可执行车道线检测方法的环视摄像头以检测左侧或右侧车道的车道线。可以用环视摄像头取代后视摄像头。
在第二步骤42中，系统识别本车辆9周围区域的车辆。该动作基于摄像头传感器、雷达、激光雷达等ADAS传感器内置的目标检测和目标识别算法实现。
在第三步骤43中，系统确定周围所发现的车辆相对于它们的车道的实际准确位置，或者换言之，相对于根据车道标志线选定的参考的实际准确位置。
例如，前视摄像头的图像可用于计算前车相对于参考的横向偏移。
如需要本车辆和另一邻近车辆之间的纵向距离，可以通过摄像头传感器的图像进行计算，也可以使用ADAS雷达和激光雷达传感器。系统对参数进行记录，以进行进一步计算。
在第四步骤44中，系统计算周围区域内各车辆的多项参数，如相对于参考的横向速度和横向偏移，以及直至当前时刻之前车辆在一段时期内行驶所沿的轨迹。
此外可以使用其他参数，如纵向速度、从前一计算步骤得出的沿车道行驶的距离等。考虑车辆的连续位置来计算速度值。
在第五步骤45中，根据周围区域各车辆的轨迹做出决定。此决定用于确定车辆轨迹是否正常或非危险，或者车辆是否沿危险轨迹偏移。如检测到异常轨迹，生成并输出一个警示信号，以供后续处理。所生成的警示信号还可包含一个置信值，用以表示轨迹为异常轨迹的确定性，或者一个风险值，用以表示异常轨迹产生的风险。
系统还可利用每辆受监测车辆的其他数据做出决定，如转向指示灯或刹车灯的启动等。在决定轨迹属于正常或是危险轨迹时考虑此类信息。点亮或熄灭转向灯或启动刹车(刹车灯亮起)表明该车辆驾驶员故意以该方式驾车。
推定车辆轨迹是否属于异常轨迹的方式包括几种。
一种方式是根据与轨迹模式的比较。比较可以通过分类表进行。分类表包含数个预设的轨迹模式，预设的轨迹模式根据对行驶车辆动态的详细研究选定。分类表具体针对受监测车辆相对于本车辆的给定位置。分类表包含受监测车辆的正常轨迹和异常轨迹，其中包括危险轨迹。
决定车辆是否沿车道正常移动的另一方式是基于车辆轨迹参数，例如：
-车辆在车道上偏离理想轨迹而未启动转向指示灯的情况下连续时刻的横向速度。
-相对于参考的横向偏移的数值。
-驾驶员相对于参考修正轨迹时的横向速度。如驾驶员过度疲劳，接近瞌睡状态时，车辆从其车道轨迹缓慢偏移。当驾驶员意识到偏移时，很有可能突然修正轨迹。
-特定时间范围内偏离理想轨迹的次数。通常情况下，困倦的驾驶员可能反复或重复偏移，而不仅是一次。因此，给定时间内的偏移次数可以表明观察到的车辆轨迹的性质。
第二种方法用于车辆无法找到可用的车道标志线的情况，以本车辆轨迹的纵轴为参考，确定附近车辆相对于纵轴的位置。附近或邻近车辆位于本车辆的周围区域内。
如果能获得来自成像或距离传感器的其他数据，可通过摄像头、雷达或激光雷达等传感器视场内其他车辆的轨迹，来确定所需轨迹。
在第二种方法的第一步骤47中，系统识别车辆周围区域的车辆。该过程类似于第一种方法的第二步骤42。在步骤48中，系统推定本车辆9的轨迹。在步骤49中，系统将所推定的本车辆轨迹作为参考轨迹。
第二种方法的第二步骤43'与第一种方法的第三步骤类似，其中系统确定周围所发现的车辆相对于本车辆纵轴的实际准确位置。例如，前视摄像头的图像可用于计算前车10相对于参考的横向偏移。
如需要本车辆9和另一邻近车辆之间的纵向距离，可以通过摄像头传感器的图像进行计算，也可以使用ADAS雷达和激光雷达传感器。系统会记录参数，以进行进一步计算。
第二种方法第三步骤44'类似于第一种方法第四步骤44'。系统计算本车辆周围各车辆的多项参数，如相对于本车辆轨迹纵轴的横向速度和横向偏移。系统还计算直至当前时刻之前车辆在一段时期内行驶所沿的轨迹。
此外可以使用其他参数，如纵向速度，或从前一计算步骤得到的沿车道行驶的距离。邻近车辆的横向和纵向位置的数据值相对于本车辆轨迹的纵轴确定。
在计算横向或纵向速度值时，考虑车辆实际位置和之前的位置。
在第五步骤45中，决定周围区域中的各车辆的轨迹的性质。具体而言，此决定确定车辆轨迹是否正常或非危险，或者车辆是否沿危险轨迹偏移。
与第一种方法类似，系统可以利用所监测的其他车辆信息，如转向指示灯或刹车灯启动等。
如检测到异常轨迹，在步骤46中生成并输出一个警示信号，以供后续处理。
尽管以上说明提供详细资料，其不应被解释为限制实施例的范围，而仅为提供可预见实施例的示例。特别是实施例前述的优点不应被解释为限制实施例的范围，而仅为说明所述实施例实际应用时可能达成的成效。因此，实施例的范围应由权利要求书及其等同物界定，而不是由所述示例界定。

Claims (15)

1.一种通过本车辆的车载摄像头确定邻近车辆的异常行驶模式的方法，所述方法包括：
接收来自车载摄像头的图像数据，所述图像数据包括图像帧，
扫描图像数据以检测车道标志线和车道边界，
如果在图像帧中检测到车道标志线，则
确定检测到的车道标志线是否适用于推定邻近车辆相对于车道标志线的轨迹，如果确定检测到的车道标志线适用，通过检测到的车道标志线推定参考轨迹，
否则，
根据本车辆的运动推定参考轨迹，
确定邻近车辆相对于参考轨迹的轨迹，
推定所确定的邻近车辆的轨迹的特征参数，
将特征参数与预设轨迹数据进行比较，
根据比较结果确定邻近车辆的轨迹是否为异常轨迹，如果确定邻近车辆的轨迹为异常轨迹，则输出警示信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其中预设轨迹数据包括相对于参考轨迹向左或向右的偏移。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中预设轨迹数据包括相对于参考轨迹的偏移模式。
4.根据权利要求3所述的方法，其中偏移模式为相对于参考轨迹的偏移时序。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中偏移模式包括第一方向上的第一横向偏移和第二方向上的第二横向偏移，其中第二方向与第一方向相反。
6.根据权利要求5所述的方法，其中第二横向偏移的时长短于第一横向偏移的时长。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中参考轨迹从车道标志线的图像序列中推定。
8.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中参考轨迹从本车辆的运动传感器数据中推定。
9.根据前述任一项权利要求所述的方法，其中邻近车辆为前车。
10.根据前述任一项权利要求所述的方法，包括：
如果确定邻近车辆的轨迹为异常轨迹，则触发警示动作，其中警示动作包括使本车辆减速，在本车辆的仪表盘上显示警示消息，在本车辆车内鸣警示信号，使本车辆的车头灯闪亮，使本车辆鸣喇叭，通过本车辆的无线电发射机发送无线电信息，以及向碰撞警告系统发送警示信息。
11.一种计算机可执行程序代码，其用于执行权利要求1至10中任一项所述的方法。
12.一种用于车辆的图像处理装置，所述图像处理装置包括
用于接收来自车载摄像头的图像数据的输入连接部件，
运算部件，其可操作用于
接收来自车载摄像头的图像数据，所述图像数据包括图像帧，
扫描图像数据以检测车道标志线和车道边界，
如果在图像帧中检测到车道标志线，则确定检测到的车道标志线是否适用于推定邻近车辆相对于车道标志线的轨迹，以及
如果确定检测到的车道标志线适用，则通过检测到的车道标志线推定参考轨迹，
根据本车辆的运动推定参考轨迹，
确定邻近车辆相对于参考轨迹的轨迹，
推定所确定的邻近车辆的轨迹的特征参数，
将特征参数与预设轨迹数据进行比较，
根据比较结果确定邻近车辆的轨迹是否为异常轨迹，
如果确定邻近车辆的轨迹为异常轨迹，则输出警示信号。
13.一种成套设备，包括车载摄像头和根据权利要求12所述图像处理装置，其中车载摄像头可连接至所述图像处理装置。
14.根据权利要求13所述的成套设备，其中图像处理装置设置在车载摄像头内。
15.一种车辆，其包括权利要求13或14所述的成套设备，其中车载摄像头安装于车上并且朝向车辆外部，并且，图像处理装置连接至车载摄像头。
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