CN109109859A - 一种电动汽车及其距离监控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电动汽车领域，具体涉及一种电动汽车及其距离监控方法。所述距离监控方法的步骤包括：通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像；判断距离的数值是否小于预设的安全距离值，若是，则根据两者之间的距离、相对车速和相对加速度，计算本车进行紧急刹车所对应的避撞时间；设置紧急状态等级，所述紧急状态等级至少包括一级紧急状态和二级紧急状态，以及，根据所述避撞时间设置当前的紧急状态等级，以调整本车的行驶姿势。本发明通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像，通过安全距离值及长避撞时间，获取紧急状态等级，实现车辆的控制，以调整本车的行驶姿势，实现车辆的距离有效监控。

Description

一种电动汽车及其距离监控方法
技术领域
本发明涉及电动汽车领域，具体涉及一种电动汽车及其距离监控方法。
背景技术
电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。工作原理：蓄电池、电流、电力调节器、电动机、动力传动系统和驱动汽车行驶(Road)。
安全距离是指后方车辆为了避免与前方车辆发生意外碰撞而在行驶中与前车所保持的必要间隔距离，保持安全距离是防止追尾事故最直接、最有效、最广泛和最根本的方法。
但是，如何实现车辆的距离有效监控，是本领域技术人员一直重点研究的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种电动汽车及其距离监控方法，解决如何实现车辆的距离有效监控的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种电动汽车的距离监控方法，所述距离监控方法的步骤包括：通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像；获取每一摄像头采集的目标图像中的车牌区域，并提取每一车牌区域对应的特征向量；计算所述车牌区域的中心位置；根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算前方车辆的距离，并根据本车的速度及加速度获取前方车辆的速度及加速度；判断距离的数值是否小于预设的安全距离值，若是，则根据两者之间的距离、相对车速和相对加速度，计算本车进行紧急刹车所对应的避撞时间；设置紧急状态等级，所述紧急状态等级至少包括一级紧急状态和二级紧急状态，以及，根据所述避撞时间设置当前的紧急状态等级，以调整本车的行驶姿势；当紧急状态等级处于一级紧急状态，正常行驶；当紧急状态等级处于二级紧急状态，预警并建议调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
其中，较佳方案是：所述紧急状态等级还包括三级紧急状态；其中，当紧急状态等级处于三级紧急状态，预警并强行调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
其中，较佳方案是：所述强行调整本车速度的步骤包括限制加速踏板的速度增加，以及切断电动机的电力供给。
其中，较佳方案是：所述预警方式包括点亮对应的指示灯及语音播报。
其中，较佳方案是，所述距离监控方法的步骤包括：显示距离值。
其中，较佳方案是，所述检测前方车辆的距离的步骤还包括：通过目标图像边缘检测技术和形态学处理方法对每一摄像头采集的目标图像进行处理，将各个目标图像中处理后得到的车牌区域；提取各个车牌区域的外接矩形的宽度、高度、宽高比以及矩形度，并将每一车牌区域的宽度、高度、宽高比及矩形度组成特征向量。
其中，较佳方案是，所述检测前方车辆的距离的步骤还包括：计算车牌区域的边缘所占用的像素点数与目标图像下边缘占用的像素点数的像素比值，所述像素比值等于车牌区域的宽度与图像宽度的比值。
其中，较佳方案是，所述距离监控方法的步骤还包括：通过双目视觉系统的两个摄像头，获得前方景象的视频流，对视频流进行每秒X帧的帧提取，并在正常行车工况下，获取所述视频流的第Y帧图像作为前方景象的图像；其中，X和Y均为整数，Y≦X。
其中，较佳方案是，所述距离监控方法的步骤还包括：获取路况信息，并根据路况信息调整安全距离值。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种电动汽车，所述电动汽车包括两个摄像头、处理模块和控制模块，所述处理模块存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如所述距离监控方法的步骤；以及，所述处理模块根据所述距离监控方法获取两个摄像头的图像信息，并通过控制模块控制电动汽车的其他功能模块。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像，通过安全距离值及长避撞时间，获取紧急状态等级，实现车辆的控制，以调整本车的行驶姿势，实现车辆的距离有效监控。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明距离监控方法的流程示意图；
图2是本发明三级紧急状态的流程示意图；
图3是本发明图像处理方法的流程示意图；
图4是本发明采集车牌区域的流程示意图；
图5是本发明基于视频流的图像处理方法的流程示意图；
图6是本发明基于路况信息的距离监控方法的流程示意图；
图7是本发明电动汽车的流程示意图。
具体实施方式
现结合附图，对本发明的较佳实施例作详细说明。
如图1所示，本发明提供一种距离监控方法的优选实施例。
一种电动汽车的距离监控方法，所述距离监控方法的步骤包括：
步骤S111、通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像；
步骤S112、获取每一摄像头采集的目标图像中的车牌区域，并提取每一车牌区域对应的特征向量；
步骤S113、计算所述车牌区域的中心位置；
步骤S114、根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算前方车辆的距离，并根据本车的速度及加速度获取前方车辆的速度及加速度；
步骤S121、判断距离的数值是否小于预设的安全距离值；
步骤S122、若是，则根据两者之间的距离、相对车速和相对加速度，计算本车进行紧急刹车所对应的避撞时间；
步骤S131、设置紧急状态等级，所述紧急状态等级至少包括一级紧急状态和二级紧急状态，以及，根据所述避撞时间设置当前的紧急状态等级，以调整本车的行驶姿势；
步骤S132、当紧急状态等级处于一级紧急状态，正常行驶；
步骤S133、当紧急状态等级处于二级紧急状态，预警并建议调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
在本实施例中，关于步骤S111，可以在本车前端设置两摄像头，作为双目视觉系统的采集端，摄像头的安装位置可位于前挡风玻璃上部或车头等位置处。进一步地，两枚摄像头可实现对图像的同步采集，采集到的图像交由后续处理系统中进行后续处理，例如步骤S112、步骤S113和步骤S114的处理方式。解决现有距离传感器的缺点，如超声波测量距离较短，毫米波雷达比较容易受到电磁波的干扰，而激光技术的成本又太高。
再者，关于步骤S112，可以通过图像边缘检测技术和形态学处理方法对每一摄像头采集的目标图像进行处理，将各个目标图像中处理后得到车牌区；以及，每一车牌区域对应的特征向量的提取可通过对端边的识别，和对字符的识别。为了提高在黑暗环境下，特别是晚上对车牌区域的特征向量提取，可与车灯配合，获取较暗及反光程度高的情况下的车牌区域的特征向量提取，实现模糊化提取。
再者，关于步骤S113和步骤S114，计算车牌区域的中心位置具体可以采用以下方式：将车牌区域的外接矩形的左垂直边界与右垂直边界在图像中的横坐标的取均值即为车牌区域中心的横坐标，同理，将车牌区域的外接矩形的上水平边界与下水平边界在图像中的纵坐标取均值即为车牌中心的纵坐标；得到前方车辆的车牌中心在采集到的两幅图像中的坐标位置，并且，假定车牌所处的平面与摄像头的像平面大致平行，根据所述坐标位置及双目立体视觉测量原理，计算得到该车牌中心的空间位置坐标。
其中，双目立体视觉测量是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
进一步地，前方车牌中心位置在该坐标系中的z坐标值即反映了前方车辆与当前车辆的纵向距离。并根据距离变化，及本车的速度及加速度，获取前方车辆的速度及加速度。
在本实施例中，关于步骤121，预设的安全距离值，作为安全距离，并判断距离的数值是否小于预设的安全距离值，若不是，进入步骤123，正常行驶；若是，进入步骤122,获取避撞时间。
其中，所述避撞时间可建立一关于距离、本车速度、相对速度、相对加速度的关系表格，在不同本车速度的情况下，不同的相对速度和相对加速度所对应的距离，所对应的避撞时间。
例如，当车速度处于80KM/H时，所对应的不同相对加速度有着不同安全距离值。根据表格所列出的各种参数，可以获取所述避撞时间，而所述避撞时间是根据实验室实验结果，根据不同车型所设定的，满足不同车型的最佳安全距离。
在本实施例中，判断距离的数值是否小于预设的安全距离值，还包括步骤：S123，若不是，正常行驶；并且，重复回到步骤S111。
如图2所示，本发明提供一种距离监控方法的较佳实施例。
所述紧急状态等级还包括三级紧急状态。以及，所述距离监控方法的步骤还包括：
步骤S134、当紧急状态等级处于三级紧急状态，预警并强行调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
具体地，所述强行调整本车速度的步骤包括限制加速踏板的速度增加，以及切断电动机的电力供给。
或者，直接通过调整电动机的转速，达到本车速度的控制。
参考上述两实施例，所述预警方式包括点亮对应的指示灯及语音播报。指示灯可根据颜色显示不同的紧急状态等级，或者通过颜色及闪烁方式显示不同的紧急状态等级，或者通过不同指示灯的亮灭显示不同的紧急状态等级。
以及，所述距离监控方法的步骤包括：显示距离值。便于用户直观获取本车现有情况。
如图3和图4所示，本发明提供一种图像处理方法的较佳实施例。
所述检测前方车辆的距离的步骤还包括：
步骤S31、通过目标图像边缘检测技术和形态学处理方法对每一摄像头采集的目标图像进行处理，将各个目标图像中处理后得到的车牌区域；
步骤S32、提取各个车牌区域的外接矩形的宽度、高度、宽高比以及矩形度，并将每一车牌区域的宽度、高度、宽高比及矩形度组成特征向量。
关于边缘检测技术，图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。如通过滤波、增强、检测、定位步骤实现，如边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能；增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值；在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点；如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。进一步地，边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。
关于形态学处理方法，一系列操作基于形状来操作图像，形态学操作通过在图像上应用结构元素来产生输出图像。最基础的形态学操作包括腐蚀和扩张。它包含广泛的应用：移除噪声；孤立一些单独的元素和聚合一些分散的元素；找到图像中的局部块状或者孔。
在本实施例中，并参考图4，还提供采集车牌区域的较佳方案。
步骤S41、计算车牌区域的边缘所占用的像素点数与目标图像下边缘占用的像素点数的像素比值；
步骤S42、所述像素比值等于车牌区域的宽度与图像宽度的比值。
例如，在3到110米的距离范围内，从小到大每隔0.5米测定一次像素比值，同时记录对应的距离与像素比值N作为表格数据，采用现有方法对表格数据进行最小二乘法拟合，得到距离与像素比值的函数L＝f(N)，将检测到的车牌图像宽度比值代入函数得到并输出对应的距离，实现距离的测量。
如图5所示，本发明提供一种基于视频流的图像处理方法的较佳实施例。
所述距离监控方法的步骤还包括：
步骤S51、通过双目视觉系统的两个摄像头，获得前方景象的视频流；
步骤S52、对视频流进行每秒X帧的帧提取，并在正常行车工况下，获取所述视频流的第Y帧图像作为前方景象的图像。
其中，X和Y均为整数，Y≦X。
例如，某时间段A内，车辆处在正常行驶状态，摄像头实时拍摄本车道前方路况得到视频流，对视频流进行每秒100帧的帧提取，每次帧提取得到单幅图像，将时间段A内的第47帧图像作为目标图像，第47帧图像对应的时刻为D时刻。
如图6所示，本发明提供一种基于路况信息的距离监控方法的较佳实施例。
所述距离监控方法的步骤还包括：
步骤S61、获取路况信息；
步骤S62、并根据路况信息调整安全距离值。
具体地，路况信息包括晴天、大热天、雨天、暴雨天、雨雪天、暴雪天等，也可以包括白天和晚上，获取路况信息的方式可以通过车辆上的传感器、摄像头获取，或者通过网络获取对应位置的天晴状况。
以白天及晴天为基准，若是晚上，安全距离值则会减少，若是大热天或者雨天等天气，安全距离值也会减少。
如图7所示，本发明提供一种电动汽车的优选实施例。
一种电动汽车，所述电动汽车包括两个摄像头100、处理模块200和控制模块300，所述处理模块200存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如所述距离监控方法的步骤；以及，所述处理模块200根据所述距离监控方法获取两个摄像头100的图像信息，并通过控制模块300控制电动汽车的其他功能模块。
具体地，通过双目视觉系统的两个摄像头100，采集前方景象的目标图像；所述处理模获取每一摄像头100采集的目标图像中的车牌区域，并提取每一车牌区域对应的特征向量，计算所述车牌区域的中心位置，根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算前方车辆的距离，并根据本车的速度及加速度获取前方车辆的速度及加速度，判断距离的数值是否小于预设的安全距离值；若是，所述处理模根据两者之间的距离、相对车速和相对加速度，计算本车进行紧急刹车所对应的避撞时间，同时，所述处理模设置紧急状态等级，所述紧急状态等级至少包括一级紧急状态和二级紧急状态，以及，根据所述避撞时间设置当前的紧急状态等级，以调整本车的行驶姿势；当紧急状态等级处于一级紧急状态，正常行驶；当紧急状态等级处于二级紧急状态，所述控制模块300预警并建议调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
以上所述者，仅为本发明最佳实施例而已，并非用于限制本发明的范围，凡依本发明申请专利范围所作的等效变化或修饰，皆为本发明所涵盖。

Claims (10)

1.一种电动汽车的距离监控方法，其特征在于，所述距离监控方法的步骤包括：
通过双目视觉系统的两个摄像头，采集前方景象的目标图像；
获取每一摄像头采集的目标图像中的车牌区域，并提取每一车牌区域对应的特征向量；
计算所述车牌区域的中心位置；
根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算前方车辆的距离，并根据本车的速度及加速度获取前方车辆的速度及加速度；
判断距离的数值是否小于预设的安全距离值，若是，则根据两者之间的距离、相对车速和相对加速度，计算本车进行紧急刹车所对应的避撞时间；
设置紧急状态等级，所述紧急状态等级至少包括一级紧急状态和二级紧急状态，以及，根据所述避撞时间设置当前的紧急状态等级，以调整本车的行驶姿势；
当紧急状态等级处于一级紧急状态，正常行驶；
当紧急状态等级处于二级紧急状态，预警并建议调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
2.根据权利要求1所述的距离监控方法，其特征在于：所述紧急状态等级还包括三级紧急状态；其中，当紧急状态等级处于三级紧急状态，预警并强行调整本车速度，以延长避撞时间，并控制当前的紧急状态等级回到一级紧急状态。
3.根据权利要求2所述的距离监控方法，其特征在于：所述强行调整本车速度的步骤包括限制加速踏板的速度增加，以及切断电动机的电力供给。
4.根据权利要求1或2所述的距离监控方法，其特征在于：所述预警方式包括点亮对应的指示灯及语音播报。
5.根据权利要求1或2所述的距离监控方法，其特征在于，所述距离监控方法的步骤包括：显示距离值。
6.根据权利要求1所述的距离监控方法，其特征在于，所述检测前方车辆的距离的步骤还包括：
通过目标图像边缘检测技术和形态学处理方法对每一摄像头采集的目标图像进行处理，将各个目标图像中处理后得到的车牌区域；
提取各个车牌区域的外接矩形的宽度、高度、宽高比以及矩形度，并将每一车牌区域的宽度、高度、宽高比及矩形度组成特征向量。
7.根据权利要求6所述的距离监控方法，其特征在于，所述检测前方车辆的距离的步骤还包括：
计算车牌区域的边缘所占用的像素点数与目标图像下边缘占用的像素点数的像素比值，所述像素比值等于车牌区域的宽度与图像宽度的比值。
8.根据权利要求1所述的距离监控方法，其特征在于，所述距离监控方法的步骤还包括：
通过双目视觉系统的两个摄像头，获得前方景象的视频流，对视频流进行每秒X帧的帧提取，并在正常行车工况下，获取所述视频流的第Y帧图像作为前方景象的图像；其中，X和Y均为整数，Y≦X。
9.根据权利要求1所述的距离监控方法，其特征在于，所述距离监控方法的步骤还包括：
获取路况信息，并根据路况信息调整安全距离值。
10.一种电动汽车，其特征在于：所述电动汽车包括两个摄像头、处理模块和控制模块，所述处理模块存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如权利要求1至9任一项所述距离监控方法的步骤；以及，所述处理模块根据所述距离监控方法获取两个摄像头的图像信息，并通过控制模块控制电动汽车的其他功能模块。
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