CN108830260A - 一种基于视觉的盲区检测系统方法 - Google Patents

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于今
程士庆
王若瑜
郑晓峰
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Suzhou Tiantong Weishi Electronic Technology Co Ltd
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Abstract

一种基于视觉的盲区检测系统方法。本方法包括六步，第一步数据获取模块，第二步数据同步模块，第三步物体检测模块，第四步物体跟踪模块，第五步物体测距模块，第六步数据分析模块。本发明用于视觉盲区的检测。

Description

一种基于视觉的盲区检测系统方法
技术领域：
本发明涉及一种基于视觉的盲区检测系统方法。
背景技术：
由于汽车的后视镜存在视觉盲区，在驾驶过程中如不留神有可能会发生碰撞事故，为了解决后视镜视野有限的问题，盲区检测系统应运而生。
现有的盲区检测系统方法主要是通过在后保险杠处加装雷达，实时向左右和后方发出探测信号，系统对返回的信号进行分析处理，从而判断视野盲区中是否有物体；这种方法的缺点在于可探测的范围较小，无法分辨具体的车辆或障碍物类型。
发明内容：
本发明的目的是提供一种安装方式简单，成本较低的一种基于视觉的盲区检测系统方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于视觉的盲区检测系统方法，本方法包括六步，第一步数据获取模块，第二步数据同步模块，第三步物体检测模块，第四步物体跟踪模块，第五步物体测距模块，第六步数据分析模块。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第一步数据获取模块是该模块获取的数据包括：图像数据，实时分析的结构化数据，车辆控制器局域网络CAN数据，卫星定位GPS数据，加速度传感器数据。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第二步数据同步模块是该模块通过时间戳同步采集到的多种类型的原始数据，将第一步获取数据封装成同步数据帧。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第三步物体检测模块是该模块将数据帧图像中的车辆与行人进行定位并判断类别。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第四步物体跟踪模块是由于检测模块得到的位置结果存在一些扰动与误差，而物体的消失与出现都需要一定时间，故加入对历史数据帧中物体位置的跟踪与估计，使交通标志的定位更加精确。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第五步物体测距模块是确定物体的精确位置之后，根据其在图像上矩形框的下边缘位置和相机内部参数，计算出该物体到相机处的距离；在测距计算的过程中，加入了平滑算法减弱数据的噪音。
所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第六步数据分析模块是对于每个物体，计算出与本车的距离之后，通过当前帧与历史帧的数据，进一步分析计算该物体的相对速度、碰撞时间TTC、车头时距THW；在计算过程中，同样要对数据进行降噪处理。
有益效果：
1.本发明能够探测距离远，距离精度较高。
本发明能够对视野盲区中的交通参与者进行更精确的分类。
附图说明：
附图1是本产品的检测系统装置安装示意图。
附图2是本产品的盲区检测系统流程图。
具体实施方式：
下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例1：
一种基于视觉的盲区检测系统方法，本方法包括六步，第一步数据获取模块，第二步数据同步模块，第三步物体检测模块，第四步物体跟踪模块，第五步物体测距模块，第六步数据分析模块。
实施例2：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第一步数据获取模块是该模块获取的数据包括：图像数据，实时分析的结构化数据，车辆控制器局域网络CAN数据，卫星定位GPS数据，加速度传感器数据。
实施例3：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第二步数据同步模块是该模块通过时间戳同步采集到的多种类型的原始数据，将第一步获取数据封装成同步数据帧。
实施例4：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第三步物体检测模块是该模块将数据帧图像中的车辆与行人进行定位并判断类别。
实施例5：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第四步物体跟踪模块是由于检测模块得到的位置结果存在一些扰动与误差，而物体的消失与出现都需要一定时间，故加入对历史数据帧中物体位置的跟踪与估计，使交通标志的定位更加精确。
实施例6：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第五步物体测距模块是确定物体的精确位置之后，根据其在图像上矩形框的下边缘位置和相机内部参数，计算出该物体到相机处的距离；在测距计算的过程中，加入了平滑算法减弱数据的噪音。
实施例7：
实施例1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，所述的第六步数据分析模块是对于每个物体，计算出与本车的距离之后，通过当前帧与历史帧的数据，进一步分析计算该物体的相对速度、碰撞时间TTC、车头时距THW；在计算过程中，同样要对数据进行降噪处理。
实施例8：
上述实施例所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，（1）获取多传感器数据；传感器数据包括：图像传感器数据，车辆控制器局域网络CAN数据，卫星定位传感器GPS数据，加速度传感器数据。
（2）多传感器数据同步；通过同步方法，取多传感器数据采集到的多种类型的数据，由于获取多传感器数据中所述的传感器采集数据的频率是不一致的，同步方法是依据图像传感器每一帧的时间戳，读取其他传感器在该时间戳的数据。
（3）物体检测；多传感器数据同步所述的数据帧中，经检测定位出图像中所有车辆与行人的位置。
（4）物体跟踪；物体检测中定位后的物体进行跟踪，以修正位置的误差；由于检测模块得到的位置结果可能存在一些扰动与误差，而物体的消失与出现都需要一定时间，故加入对历史数据帧中交通标志位置的跟踪与估计，使交通标志的定位更加精确。
（5）物体测距；物体跟踪中精确定位后的物体，根据其在图像上的矩形框下边缘位置和相机自身参数，可以计算出该物体距相机处的实际距离；计算时要对数据进行平滑处理以减小误差；
（6）进一步的数据分析；物体测距中计算出的物体距离，通过其历史数据中的距离和每帧经过的时间，可以计算出该物体相对于本车的速度；再由这些数据可以计算出碰撞时间TTC、车头时距THW等；计算的过程中考虑到数据存在噪音，同样要进行平滑处理。
表格1为盲区物体检测数据表。
表格1
盲区物体检测信息
目标追踪ID
目标纵向距离
目标横向距离
目标宽度
目标相对速度
TTC（碰撞时间）
THW（车头时距）
目标检测类别（Car/Bus/Truck/Person/Cyclist/other）

Claims (7)

1.一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 本方法包括六步，第一步数据获取模块，第二步数据同步模块，第三步物体检测模块，第四步物体跟踪模块，第五步物体测距模块，第六步数据分析模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第一步数据获取模块是该模块获取的数据包括：图像数据，实时分析的结构化数据，车辆控制器局域网络CAN数据，卫星定位GPS数据，加速度传感器数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第二步数据同步模块是该模块通过时间戳同步采集到的多种类型的原始数据，将第一步获取数据封装成同步数据帧。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第三步物体检测模块是该模块将数据帧图像中的车辆与行人进行定位并判断类别。
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第四步物体跟踪模块是由于检测模块得到的位置结果存在一些扰动与误差，而物体的消失与出现都需要一定时间，故加入对历史数据帧中物体位置的跟踪与估计，使交通标志的定位更加精确。
6.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第五步物体测距模块是确定物体的精确位置之后，根据其在图像上矩形框的下边缘位置和相机内部参数，计算出该物体到相机处的距离；在测距计算的过程中，加入了平滑算法减弱数据的噪音。
7.根据权利要求1所述的一种基于视觉的盲区检测系统方法，其特征是: 所述的第六步数据分析模块是对于每个物体，计算出与本车的距离之后，通过当前帧与历史帧的数据，进一步分析计算该物体的相对速度、碰撞时间TTC、车头时距THW；在计算过程中，同样要对数据进行降噪处理。
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