CN108280990A - 基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于主动驾驶领域，具体说是一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法与系统。利用视觉传感器进行车辆检测；当检测到车辆时，在车顶区域进行信号灯检测，和/或在车身区域进行120标志检测，和/或在车身区域进行红色十字标志检测；对上述检测结果进行加权判定，判断该车辆是否是急救车辆，如果是，则触发提示。本发明根据车身三重特征，即相应的车顶信号灯、车身区域的“急救120”标志、车身区域的“红色十字”标志或“蓝色十字”标志来联合并行判定急救车辆，即增加了车辆检测与识别的准确率并提高了检测效率。

Description

基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法与系统
技术领域
本发明属于主动驾驶领域，具体说是一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法与系统。
背景技术
近年来随着辅助驾驶与主动驾驶的迅猛发展，基于车载视觉的车辆识别与检测受到了众多研究者的青睐。人们通过在汽车行进的过程中，对车载视觉传感器检测范围内的车辆进行检测及测距来提醒驾驶者与之保持安全距离。这样不但减轻了驾驶者的驾驶负担，还极大地提高了驾驶的安全程度。然而目前，各个主动驾驶与辅助驾驶产品都没有对具体的车辆类型进行识别。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明要解决的技术问题是提供一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法与系统，可以依据急救车辆行驶信息给驾驶者及附件驾驶者提示让行。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，包括以下步骤：
利用视觉传感器进行车辆检测；
当检测到车辆时，在车顶区域进行信号灯检测，和/或在车身区域进行120标志检测，和/或在车身区域进行红色十字标志检测；
对上述检测结果进行加权判定，判断该车辆是否是急救车辆，如果是，则触发提示。
还包括：在触发提示的同时，利用v2x网络对急救车辆信息进行广播。
还包括：如果判断该车辆为急救车辆，利用连续多帧图像中急救车辆的多视图几何关系，计算其运动速度与方向，进而判断急救车辆的行驶方向。
所述在车顶区域进行信号灯检测，包括以下步骤：
在车辆图像中检测是否有信号灯，如果有，执行下述步骤；
将颜色空间均等分为n份；
将YUV三通道的图像信息映射到n个颜色区间中；
对连续若干帧中的每一幅图像的车顶信号灯都得到一个颜色直方图的统计信息；
利用图像帧与帧之间颜色直方图统计信息的变化情况，判断该车顶信号灯是否闪烁。
所述对三个检测结果进行加权判定，具体为：
当车顶区域检测到信号灯时，赋予该车辆相应的信号灯权重；当车身区域检测到120标志时，赋予该车辆相应的120标志权重；当车身区域检测到红色十字标志时，赋予该车辆相应的红色十字标志权重；
将上述权重相加，超过预设阈值时，判定该车辆是急救车辆。
一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，包括：
视觉传感器，用于采集车辆周围图像；
车辆检测模块，用于在车辆周围图像中进行车辆识别；
区域划分模块，将车辆检测模块识别的车辆进行车顶和车身的划分；
信号灯检测模块，用于根据信号灯离线分类器，在车顶区域图像中检测是否存在信号灯，在连续的车顶区域图像中检测信号灯是否闪烁；
120标志检测模块，用于根据120标志离线分类器，在车身区域图像中检测是否存在120标志；
红色十字检测模块，用于根据红色十字标志离线分类器，在车身区域图像中检测是否存在红色十字标志；
加权判定模块，用于对信号灯检测模块、120标志检测模块和红色十字检测模块得到的检测结果进行加权求和，判断车辆是否为急救车辆，输出提示触发信号。
所述信号灯检测模块，包括：
信号灯判断模块，用于根据信号灯分类器判断车顶区域图像中是否存在信号灯；
颜色空间投影模块，用于将YUV三通道的图像信息映射到n个颜色区间中；
直方图统计模块，用于根据颜色空间投影模块得到的颜色区间，得到对应的颜色直方图的统计信息；
连续帧颜色变化统计模块，用于将相邻帧的颜色直方图的统计信息进行做差、取绝对值、求和计算，进而判断信号灯是否闪烁。
所述信号灯离线分类器为：{pk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的信号灯特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权αt′后即为αt′ht(x)，加权求和后则构成了强分类器，pk(x)表示导盲犬分类器的一个强分类器，βk′表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于βk′时，则认为满足该强分类器。
所述120标志离线分类器为：{qk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的120标志特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权α″后即为αt″ht(x)，加权求和后则构成了强分类器，qk(x)表示盲杖分类器的一个强分类器，βk″表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于βk″时，则认为满足该强分类器。
所述在车身区域进行红色十字标志检测，根据红色十字标志离线分类器进行检测，所述红色十字标志离线分类器为：{rk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的红色十字标志特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权αt″′后即为αt″′ht(x)，加权求和后则构成了强分类器，rk(x)表示盲镜分类器的一个强分类器，βk″′表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于βk″′时，则认为满足该强分类器。
本发明具有以下优点及有益效果：
1.本发明可以在车载视觉传感器的帮助下，利用急救车辆特殊的外观特征(分为三个层次：车顶信号灯、车顶边缘的“急救120”标志、车头的红十字标架)进行车辆类型识别，来对急救车辆进行视觉检测与识别，以提醒驾驶者注意让行；同时，利用V2X车联网技术，将遇到急救车辆的信息广播给周围车辆，提醒并请求大家让出“生命通道”的方法。
2.本发明根据车身三重特征，即相应的车顶信号灯、车身区域的“急救120”标志、车身区域的“红色十字”标志或“蓝色十字”标志来联合并行判定急救车辆，即增加了车辆检测与识别的准确率并提高了检测效率。
3.本发明在检测出车辆时，利用多帧图像联合判断其速度与加速度并判断其驾驶方向，以帮助提示其他车辆注意让出指定路线，丰富了提示信息的内容，增强了提示的针对性。
附图说明
图1为本发明的信号灯闪烁判断流程图；
图2为本发明的急救车辆检测识别流程图；
图3为本发明的120标志与红十字标志及交通灯闪烁联合判断的流程图；
图4为本发明的120标志与交通灯闪烁联合判断的流程图。
图5为本发明的红十字标志与交通灯闪烁联合判断流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明在车辆检测技术基础上，通过对急救车辆进行三重特征提取与匹配，来实现对急救车辆的检测与识别。因为，在急救车辆的车顶有闪烁的信号灯，这是其他绝大多数车辆不具备的。另外，在急救车辆的车身周围都有“急救120”等字样。除此在急救车辆的车头部分还有红色十字标记。因此，本发明依据这些信息对检车出的车辆进行局部特征提取，并进行特征匹配，进而实现对急救车辆的检测与识别。
首先，离线学习海量样本中车辆特征与急救车辆的局部特征(包括车顶信号灯、车身急救120标志、红色十字标志等)。
然后利用离线学习得到的分类器实时地对车辆及急救车辆的局部特征进行检测。
当视觉检测模块检测出是车辆的时候，才会对其进行类型识别。
这里对车辆顶部的信号灯与车身的急救标志及红色十字标志等信息分别进行检测。
由于急救车辆在行进过程中是有闪烁的信号灯，所以本发明先对其进行检测。具体流程如图2所示，由于在图像中只能检测到信号灯闪烁的一种状态(可能是蓝色也可能是其他色)，所以需要联合几帧图像对其进行判断。
这里对信号灯的检测，使用连续十五帧图像的彩色直方图统计信息，来对信号灯是否闪烁进行判断，具体过程如图1所示。首先将颜色区间是将颜色空间均等分为五份，然后将YUV三通道的图像信息映射到五个颜色区间中。这样，对每一幅图像中的车顶信号灯都可以得到这样一个颜色直方图的统计信息。于是，我们利用图像帧与帧之间颜色直方图统计信息的变化情况进行交通信号灯是否闪烁的判断依据。
当判断出是闪烁变化的信号灯时，才认为符合条件，给予相应的判别权重；否则，检测到信号灯却一直不闪烁，那么认为该信号灯没有闪烁，该车辆应该不急于前行，也就没有被认为是急救车辆的必要了。
同时，在车身区域检测“急救120”图像标志。同样是利用离线学习训练好的分类器，对该标志进行检测。当检测车身上有“急救120”后，可以给该车辆相应的权重；否则，不给相应的权重。
与此同时，在车身区域检测“红色十字”标志或“蓝色十字”标志。如果在车身上检测到相应的标志信息，那么就给该车辆相应的权值；否则不给相应的权值。
对同一辆车检测其三重特征，即相应的车顶信号灯、车身区域的“急救120”标志、车身区域的“红色十字”标志或“蓝色十字”标志。通过检测这三重特征然后获取各自的权重后，也就是各个参考信息都得到相应的可信度，利用其可信度综合评分综合考量该车辆是否是急救车辆。
当判断该车辆是急救车辆后，需要提醒驾驶者遇到了急救车辆，尽量给其让行。同时，利用连续多帧图像中急救车辆的多视图几何关系，计算其运动速度与方向，进而判断急救车辆的行驶方向，利用车载的V2X通信工具，将急救车辆信息及其可能的行驶方向广播给附件预定路线上的车辆。并且，提醒附件车辆对急救车辆让行，以尽快给急救车辆形成“生命通道”。

Claims (10)

1.一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用视觉传感器进行车辆检测；
当检测到车辆时，在车顶区域进行信号灯检测，和/或在车身区域进行120标志检测，和/或在车身区域进行红色十字标志检测；
对上述检测结果进行加权判定，判断该车辆是否是急救车辆，如果是，则触发提示。
2.根据权利要求1所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，其特征在于，还包括：在触发提示的同时，利用v2x网络对急救车辆信息进行广播。
3.根据权利要求1所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，其特征在于，还包括：如果判断该车辆为急救车辆，利用连续多帧图像中急救车辆的多视图几何关系，计算其运动速度与方向，进而判断急救车辆的行驶方向。
4.根据权利要求1所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，其特征在于，所述在车顶区域进行信号灯检测，包括以下步骤：
在车辆图像中检测是否有信号灯，如果有，执行下述步骤；
将颜色空间均等分为n份；
将YUV三通道的图像信息映射到n个颜色区间中；
对连续若干帧中的每一幅图像的车顶信号灯都得到一个颜色直方图的统计信息；
利用图像帧与帧之间颜色直方图统计信息的变化情况，判断该车顶信号灯是否闪烁。
5.根据权利要求1所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让方法，其特征在于，所述对三个检测结果进行加权判定，具体为：
当车顶区域检测到信号灯时，赋予该车辆相应的信号灯权重；当车身区域检测到120标志时，赋予该车辆相应的120标志权重；当车身区域检测到红色十字标志时，赋予该车辆相应的红色十字标志权重；
将上述权重相加，超过预设阈值时，判定该车辆是急救车辆。
6.一种基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，其特征在于，包括：
视觉传感器，用于采集车辆周围图像；
车辆检测模块，用于在车辆周围图像中进行车辆识别；
区域划分模块，将车辆检测模块识别的车辆进行车顶和车身的划分；
信号灯检测模块，用于根据信号灯离线分类器，在车顶区域图像中检测是否存在信号灯，在连续的车顶区域图像中检测信号灯是否闪烁；
120标志检测模块，用于根据120标志离线分类器，在车身区域图像中检测是否存在120标志；
红色十字检测模块，用于根据红色十字标志离线分类器，在车身区域图像中检测是否存在红色十字标志；
加权判定模块，用于对信号灯检测模块、120标志检测模块和红色十字检测模块得到的检测结果进行加权求和，判断车辆是否为急救车辆，输出提示触发信号。
7.根据权利要求6所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，其特征在于，所述信号灯检测模块，包括：
信号灯判断模块，用于根据信号灯分类器判断车顶区域图像中是否存在信号灯；
颜色空间投影模块，用于将YUV三通道的图像信息映射到n个颜色区间中；
直方图统计模块，用于根据颜色空间投影模块得到的颜色区间，得到对应的颜色直方图的统计信息；
连续帧颜色变化统计模块，用于将相邻帧的颜色直方图的统计信息进行做差、取绝对值、求和计算，进而判断信号灯是否闪烁。
8.根据权利要求6所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，其特征在于，所述信号灯离线分类器为：{pk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的信号灯特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权α′t后即为α′tht(x)，加权求和后则构成了强分类器，pk(x)表示导盲犬分类器的一个强分类器，β′k表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于β′k时，则认为满足该强分类器。
9.根据权利要求6所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，其特征在于，所述120标志离线分类器为：{qk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的120标志特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权α″后即为α″tht(x)，加权求和后则构成了强分类器，qk(x)表示盲杖分类器的一个强分类器，β″k表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于β″k时，则认为满足该强分类器。
10.根据权利要求6所述的基于车顶信号灯检测的急救车辆检测与避让系统，其特征在于，所述在车身区域进行红色十字标志检测，根据红色十字标志离线分类器进行检测，所述红色十字标志离线分类器为：{rk(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，x表示输入的红色十字标志特征图像，ht(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权α″′t后即为α″′tht(x)，加权求和后则构成了强分类器，rk(x)表示盲镜分类器的一个强分类器，β″′k表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于β″′k时，则认为满足该强分类器。
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