CN108583432A - 一种基于图像识别技术的智能a柱盲区预警装置与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置及预警方法，装置包括A柱盲区摄像头、光敏传感器、微波雷达、集成控制中心、显示屏以及语音提醒装置；所述智能A柱盲区预警装置通过图像帧变化对比获得靠近物体的运动轨迹，再根据运动轨迹判断是否将会与本车发生碰撞，进而提醒驾驶员；在转弯的时候，车辆一旦与靠近物体的运动轨迹有相交，则自动控制刹车；当摄像头在无法及时辨认靠近物体、集成控制中心无法识别处理模糊图像或者图像处理速度低于30帧/秒时，则切换微波雷达监测靠近物体，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。通过本发明可以智能消除A柱盲区，提高汽车驾驶的安全性与舒适性。

Description

一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置与方法
技术领域
本发明属于图像识别的技术领域，涉及一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置与方法。
背景技术
随着汽车保有量的不断增大与汽车的智能化，尤其国内一线城市车多到每天出现上下班高峰期拥堵的景象，驾驶员在驾驶或者车辆在智能无人驾驶过程中因为存在A柱盲区，不知道避开人、车及其他障碍物，会产生怎样的后果？据媒体统计，我国每年因A柱盲区导致的交通事故占总数的30％，而且80％的事故都与A柱盲区有关。
但是传统方法从在A柱上开三角窗、安装倒车贴，到现在的盲点提示系统、装摄像头或雷达虽然这些方法在一定程度上都能起到消除A柱盲区的作用，但仍存在很多问题，如倒车贴，其价格低廉、安装方便，但现在还不能使用在三厢车上，在A柱上开三角窗、适当减小A柱尺寸与采用一些三角形的钢铁填充在树脂玻璃中三种方法在驾驶者视线和驾驶安全性两者之间仍然未得到很好的解决。哪怕现在比较热门的盲点提示系统、装摄像头或雷达也有自己的不足之处，如盲点提示系统、装摄像头在大雾或者暴风雪下成像系统采集图像模糊，能见度极差，系统无法正常工作，成本不低；旋转的摄像头会造成图像的模糊，图像处理的速度下降；雷达是通过若遇到较低较小的石头会直接开过去，若遇到人考虑停下来，无法做出准确地判断。车辆在转弯时更危险。
2016年5月美国发生首起Model S自动驾驶导致书亚·布朗遇难事故。中国此前也发生了一起涉事的Model S没有检测到前方有事故车辆，在没有提示音等警示的情况下继续按照原始路径和速度通过，与并线的车辆发生剐蹭事故。车辆也没有及时采取刹车等措施，反而有跟随前车加速的动作，继续行驶，直到车主自己采取制动措施才最终停车。马斯克解释原因，两车相撞时，特斯拉是逆光行驶，强烈的光线对特斯拉搭载的摄像头造成了干扰，而大货车的白色车身在遇到强光时，无法为摄像头所辨认。再者车辆刚开出隧道那一瞬间摄像头无法捕捉图像，也容易发生事故。因此，本装置采用微波雷达与图像识别联合使用，解决了摄像头因光线强弱变化问题无法采集图像，导致图像识别处理模块无法正常工作，而造成交通事故的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置与方法，可以有效提高汽车驾驶的安全性与舒适性。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明的一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，包括A柱盲区摄像头、光敏传感器、微波雷达、集成控制中心、显示屏以及语音提醒装置，所述A柱盲区摄像头安装在左右A柱外侧或者后视镜尾部，所述微波雷达安装在车辆前方轮胎与大灯之间的位置，所述显示器与语音提醒装置拼在一起后安装在仪表盘上方，所述A柱盲区摄像头通过集成控制中心连接到显示器；所述智能A柱盲区预警装置通过图像帧变化对比获得靠近物体的运动轨迹，再根据运动轨迹判断是否将会与本车发生碰撞，进而提醒驾驶员；在转弯的时候，车辆一旦与靠近物体的运动轨迹有相交，则自动控制刹车；当摄像头在无法及时辨认靠近物体、集成控制中心无法识别处理模糊图像或者图像处理速度低于30帧/秒时，则切换微波雷达监测靠近物体，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
作为优选的技术方案，所述A柱盲区摄像头为体积小、帧速率高、分辨率高的微型红外线摄像头。
作为优选的技术方案，所述A柱盲区摄像头为两个，分别安装在左右A柱外侧或左右后视镜尾部。
作为优选的技术方案，所述光敏传感器选用体积小，反应灵敏，使用寿命长的5V光敏电阻。
作为优选的技术方案，所述集成控制中心选用TMS320C6000 DSP单片机。
作为优选的技术方案，所述显示屏为液晶显示屏。
作为优选的技术方案，语音提示装置包括ISD1730语音芯片、内存、喇叭以及语音控制电路，所述ISD1730语音芯片、内存、喇叭均与语音控制电路连接。
作为优选的技术方案，在光线突然改变或强光下摄像头无法辨别靠近物体时，通过光敏传感器切换雷达去监测信息，再直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
本发明还提供了一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置的预警方法，包括下述步骤：
S1、A柱盲区摄像头将采集的图像转为信号输出，信号传输线与集成控制中心，通过集成控制中心内置的图像识别处理模块进行图像处理；
S2、图像识别处理模块进行Sobel算子边缘检测分割物体轮廓与集成控制中心中的DSP将图像数字化处理，运用Sobel算子边缘检测对靠近障碍物特征进行跟踪和分析，即Sobel算子用作边缘检测，能减少不必要数据，只留了靠近障碍物图像基本的结构属性；
S3、图像识别处理模块处理后的信息转为电信号传输给显示模块，显示模块转换信号在车内显示屏显示出处理后的A柱盲区影像；
S4、语音提示模块接受来自图像识别处理模块的电信号，触动自身内部电路去执行语音提示；
S5、当A柱盲区摄像头因光线强弱变化问题无法正常采集清晰图像，导致图像识别处理模块接收异常信号，不能正常进行图像处理时，该A柱盲区摄像头所在位置的光敏传感器传输电信号直接控制切换微波雷达控制语音提醒装置提示驾驶员；
S6、在转弯时，集成控制中心接收方向盘转动信号、图像识别处理模块的电信号与微波雷达的电信号，并控制是否执行刹车；同时图像识别处理模块与微波雷达对应获得转向数据，分析靠近物体的运动轨迹与靠近物体的距离去执行是否刹车，车辆在设定范围内一旦与靠近物体轨迹有相交直接传信号给转向刹车模块去自动控制刹车，同时也传信号给语音提示装置去执行语音提示；
S7、当模糊图像无法被识别处理出具体特征或者图像处理速度低于30帧/秒时，图像识别处理模块内部自动触发电信号切换微波雷达则切换进行监测，当微波雷达监测到靠近物体时，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
作为优选的技术方案，步骤S2中，所述Sobel算子边缘检测对靠近障碍物图像作边缘轮廓检测提取，对靠近障碍物快速识别与跟踪，准确反应靠近障碍物基本轮廓大小的变化；通过每一帧处理后的靠近障碍物基本轮廓大小与上一帧靠近障碍物基本轮廓大小相比较，可以准确得到靠近障碍物的运动方向，DSP将图像数字化处理,使得数据快速传输与高效处理图像，图像识别处理后获得有效的靠近障碍物的运动轨迹与清晰图像，并且转为电信号。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明将A柱盲区预警装A柱盲区摄像头、光敏传感器、微波雷达集成在一起，无论车辆是普通状态、转弯、或是天气阴暗的状态下，均可以准确实现碰撞预警，大大提高了安全性。
2、本发明无论车辆直行还是转弯，均能通过图像运算出车辆A柱盲区靠近物的运动轨迹线信息，判断是否将要发生碰撞，通过图像识别与微波雷达联合监测与靠近的障碍物的距离进而执行语音提醒装置提示，甚至自动控制刹车，从而智能消除A柱盲区，提高汽车驾驶的安全性与舒适性。
3、本发明当摄像头在无法及时辨认靠近物体(如摄像头曝光等)、集成控制中心无法识别处理模糊图像或者图像处理速度低于30帧/秒时，则迅速切换微波雷达监测靠近物体，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
附图说明
图1为本发明图像识别处理模块中的基本流程图。
图2为本发明整个装置的结构方框图。
图3为本发明整个装置的安装位置图。
图4为本发明语音模块执行语音提示过程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
本发明是一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警方法与装置，采用了基于图像识别的技术，如图1所示，是图像识别处理中的基本流程图，主要的过程为：摄像头采集图像、图像预处理、图像降噪处理、图像编码与压缩、图像分割、特征对比等等。把已经模糊的图像加以重建复原,进一步特征对比相邻的两帧图像，其目的是去除干扰和模糊，恢复图像的本来面目，从而得到有效的靠近障碍物的运动轨迹。再者增强图像中某些特征，使处理后的图像更容易人眼观察和机器分析识别。图像处理速度在前沿的汽车品牌行业平均水平在15到20ms，至少每秒处理图像30帧才能满足要求，当图像处理速度低于30帧/秒时，切换雷达立刻监测靠近物体，直接执行语音提示。
如图2所示，基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，包括A柱盲区摄像头、光敏传感器、微波雷达、集成控制中心(如单片机)、显示屏(汽车内部，未示出)以及语音提醒装置，所述A柱盲区摄像头和光敏传感器安装在左右A柱外侧(图3中的a区域)或者后视镜尾部(图3中的b区域)，所述微波雷达安装在车辆前方轮胎与大灯之间的位置(图3中的c区域)，所述显示器与语音提醒装置拼在一起后安装在仪表盘上方(图3中的d区域)，所述A柱盲区摄像头通过集成控制中心连接到显示器。
本实施例中，基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置的具体工作如下：
步骤一：A柱盲区左右两边的微型红外线摄像头采集图像转为信号输出，信号传输线与图像识别处理模块连接。微型红外线摄像头安装位置有两种方式，如图3所示，第一种安装在两侧的后视镜尾部；第二种安装在车辆A柱中间，各种车型具体安装如表1所示；
表1常见车型的摄像头在A柱上的大致位置 单位：米
欧洲、亚洲车型 高度 摄像头高度 代表车型
小型两厢轿车 1.3-1.5 1.1-1.25 夏利
小型三厢轿车 1.3-1.5 1.1-1.25 丰田COROLLA
紧凑型轿车 1.3-1.5 1.1-1.25 捷达
中大型轿车 1.3-1.6 1.1-1.3 日产CEFIRO
大型轿车 1.4-1.6 1.2-1.3 奔驰S-CLASS
步骤二：图像识别处理模块进行Sobel算子边缘检测分割物体轮廓与DSP将图像数字化处理等。运用Sobel算子边缘检测对靠近障碍物特征进行跟踪和分析，可以准确得到靠近障碍物的运动方向，DSP将图像数字化处理,使得数据快速传输与高效处理图像。图像识别处理后获得有效的靠近障碍物的运动轨迹与清晰图像，并且转为电信号；
所述Sobel算子边缘检测对靠近障碍物图像作边缘轮廓检测提取，对靠近障碍物快速识别与跟踪，准确反应靠近障碍物基本轮廓大小的变化；通过每一帧处理后的靠近障碍物基本轮廓大小与上一帧靠近障碍物基本轮廓大小相比较，可以准确得到靠近障碍物的运动方向，DSP将图像数字化处理,使得数据快速传输与高效处理图像，图像识别处理后获得有效的靠近障碍物的运动轨迹与清晰图像，并且转为电信号；
步骤三：图像识别处理模块处理后的信息转为电信号传输给显示模块，显示模块转换信号在车内显示屏显示出处理后的A柱盲区影像；
步骤四：语音提示模块接受来自图像识别处理模块的电信号，触动自身内部电路去执行语音提示。如图4所示，为部分执行语音提示过程。还可自行更换最新语音提醒装置，让语音提示更加智能化；
步骤五：当微型红外线摄像头因光线强弱变化问题无法正常采集清晰图像，导致图像识别处理模块接收异常信号，不能正常进行图像处理。该摄像头位置光敏传感器传输电信号给光敏传感器模块直接控制切换微波雷达控制语音提醒装置提示驾驶员；
步骤六：在转弯时，转向刹车模块接收方向盘转动信号、图像识别处理模块的电信号与微波雷达模块的电信号，并控制执行刹车。同时图像识别处理模块与雷达模块对应获得转向数据，分析靠近障碍物的运动轨迹与靠近障碍物的距离去执行是否刹车车辆在3米内一旦与靠近物体轨迹有相交直接传信号给转向刹车模块去自动控制刹车，同时也传信号给语音提示模块去执行语音提示；
步骤七：当模糊图像无法被识别处理出具体特征或者图像处理速度低于30帧/秒时，图像识别处理模块内部自动触发电信号切换微波雷达模块通过电信号直接控制微波雷达立刻监测靠近物体，直接传电信号给语音提示模块去控制执行语音提示。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，包括A柱盲区摄像头、光敏传感器、微波雷达、集成控制中心、显示屏以及语音提醒装置，所述A柱盲区摄像头安装在左右A柱外侧或者后视镜尾部，所述微波雷达安装在车辆前方轮胎与大灯之间的位置，所述显示器与语音提醒装置拼在一起后安装在仪表盘上方，所述A柱盲区摄像头通过集成控制中心连接到显示器；所述智能A柱盲区预警装置通过图像帧变化对比获得靠近物体的运动轨迹，再根据运动轨迹判断是否将会与本车发生碰撞，进而提醒驾驶员；在转弯的时候，车辆一旦与靠近物体的运动轨迹有相交，则自动控制刹车；当摄像头在无法及时辨认靠近物体、集成控制中心无法识别处理模糊图像或者图像处理速度低于30帧/秒时，则切换微波雷达监测靠近物体，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
2.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，所述A柱盲区摄像头为体积小、帧速率高、分辨率高的微型红外线摄像头。
3.根据权利要求2所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，所述A柱盲区摄像头为两个，分别安装在左右A柱外侧或左右后视镜尾部。
4.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，所述光敏传感器选用体积小，反应灵敏，使用寿命长的5V光敏电阻。
5.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，所述集成控制中心选用TMS320C6000 DSP单片机。
6.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，所述显示屏为液晶显示屏。
7.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，语音提示装置包括ISD1730语音芯片、内存、喇叭以及语音控制电路，所述ISD1730语音芯片、内存、喇叭均与语音控制电路连接。
8.根据权利要求1所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置，其特征在于，在光线突然改变或强光下摄像头无法辨别靠近物体时，通过光敏传感器切换雷达去监测信息，再直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
9.根据权利要求1-8中任一项基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置的预警方法，其特征在于，包括下述步骤：
S1、A柱盲区摄像头将采集的图像转为信号输出，信号传输线与集成控制中心，通过集成控制中心内置的图像识别处理模块进行图像处理；
S2、图像识别处理模块进行Sobel算子边缘检测分割物体轮廓与集成控制中心中的DSP将图像数字化处理，运用Sobel算子边缘检测对靠近障碍物特征进行跟踪和分析，即Sobel算子用作边缘检测，能减少不必要数据，只留了靠近障碍物图像基本的结构属性；
S3、图像识别处理模块处理后的信息转为电信号传输给显示模块，显示模块转换信号在车内显示屏显示出处理后的A柱盲区影像；
S4、语音提示模块接受来自图像识别处理模块的电信号，触动自身内部电路去执行语音提示；
S5、当A柱盲区摄像头因光线强弱变化问题无法正常采集清晰图像，导致图像识别处理模块接收异常信号，不能正常进行图像处理时，该A柱盲区摄像头所在位置的光敏传感器传输电信号直接控制切换微波雷达控制语音提醒装置提示驾驶员；
S6、在转弯时，集成控制中心接收方向盘转动信号、图像识别处理模块的电信号与微波雷达的电信号，并控制是否执行刹车；同时图像识别处理模块与微波雷达对应获得转向数据，分析靠近物体的运动轨迹与靠近物体的距离去执行是否刹车，车辆在设定范围内一旦与靠近物体轨迹有相交直接传信号给转向刹车模块去自动控制刹车，同时也传信号给语音提示装置去执行语音提示；
S7、当模糊图像无法被识别处理出具体特征或者图像处理速度低于30帧/秒时，图像识别处理模块内部自动触发电信号切换微波雷达则切换进行监测，当微波雷达监测到靠近物体时，采用微波雷达监测到信息直接通过语音提醒装置提示驾驶员。
10.根据权利要求9所述基于图像识别技术的智能A柱盲区预警装置的预警方法，其特征在于，步骤S2中，所述Sobel算子边缘检测对靠近障碍物图像作边缘轮廓检测提取，对靠近障碍物快速识别与跟踪，准确反应靠近障碍物基本轮廓大小的变化；通过每一帧处理后的靠近障碍物基本轮廓大小与上一帧靠近障碍物基本轮廓大小相比较，可以准确得到靠近障碍物的运动方向，DSP将图像数字化处理,使得数据快速传输与高效处理图像，图像识别处理后获得有效的靠近障碍物的运动轨迹与清晰图像，并且转为电信号。
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