CN109278759B - 一种车辆安全驾驶辅助系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车辆安全驾驶辅助系统，包括：图像采集模块，用于实时获取当前车辆前方的图像数据；速度处理模块，用于获取当前车辆的速度参数；中央处理模块，用于处理所述图像数据，从图像中提取车道线，根据提取的车道线，将以图像视点为中心、并以该图像视点左右各一条车道线为边界的图像区域标记为感兴趣区域，识别所述感兴趣区域内的目标对象，根据所述当前车辆的速度参数，获取所述目标对象与当前车辆的相对位置参数，判断所述相对位置参数是否大于设定的碰撞阈值，当所述相对位置参数大于设定的阈值时发出预警信号；预警模块，用于接收所述中央处理模块发出的预警信号并作出相应的预警提示。本发明有助于提高车辆驾驶的安全性，准确性高。

Description

一种车辆安全驾驶辅助系统

技术领域

本发明涉及驾驶辅助技术领域，特别是一种车辆安全驾驶辅助系统。

背景技术

传统的车辆驾驶完全依赖于驾驶员，当驾驶员经验不足，或疲劳驾驶的情况下，极易发生道路交通事故。现有的车辆驾驶辅助系统，大多采用雷达装置或激光传感器对车辆前方的路况进行探测，但雷达测距覆盖的角度范围小，并且容易受到其他雷达装置和通信设施的电磁波干扰。激光测距传感器能够覆盖大的角度范围，但激光测距传感器的主要缺点在于高速环境下稳定性会降低，不适合用于高速行驶中的车辆测距。

因此，发明一种适用于高速行驶车辆的准确性高的安全驾驶辅助系统亟具需要。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种车辆安全驾驶辅助系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种车辆安全驾驶辅助系统，包括：

图像采集模块，用于实时获取当前车辆前方的图像数据；

速度处理模块，用于获取当前车辆的速度参数；

中央处理模块，用于处理所述图像数据，从图像中提取车道线，根据提取的车道线，将以图像视点为中心、并以该图像视点左右各一条车道线为边界的图像区域标记为感兴趣区域，识别所述感兴趣区域内的目标对象，根据所述当前车辆的速度参数，获取所述目标对象与当前车辆的相对位置参数，判断所述相对位置参数是否大于设定的碰撞阈值，当所述相对位置参数大于设定的阈值时发出预警信号；

预警模块，用于接收所述中央处理模块发出的预警信号并作出相应的预警提示。

本发明的有益效果为：本发明车辆安全驾驶辅助系统通过图像采集模块实时获取车辆前方的图像数据，中央处理模块对获取的图像数据进行处理，在获取的图像数据中划分重点检测的车辆正前方的感兴趣区域，识别感兴趣区域内的目标对象，并且根据由速度处理模块获取的车辆自身的速度参数，结合感兴趣区域内的目标对象的相对位置参数，判断车辆和目标对象是否处于危险距离内，并发出预警信号，由预警模块发出相应的预警提醒，提醒驾驶员及时调整车速或行驶路径，根据车辆自身的车速参数对车辆前方情况进行判断，有助于提高车辆驾驶的安全性，准确性高。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的框架结构图；

图2为本发明中央处理模块的框架结构图；

图3为本发明预警模块的框架结构图；

图4为本发明目标对象识别子模块的框架结构图；

图5为本发明图像预处理单元的框架结构图。

附图标记：

图像采集模块100、速度处理模块200、中央处理模块300、预警模块400、显示模块500、目标对象识别子模块310、图像预处理单元311、去脉冲噪声子单元311A、去高斯噪声子单元311B、特征提取单元312、目标对象数据库313、目标对象识别单元314、车辆碰撞预警子模块320、行人碰撞预警子模块330、语音提示单元410、闪烁提示单元420

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，其示出一种车辆安全驾驶辅助系统，包括：

图像采集模块100，用于实时获取当前车辆前方的图像数据；

速度处理模块200，用于获取当前车辆的速度参数；

中央处理模块300，用于处理所述图像数据，从图像中提取车道线，根据提取的车道线，将以图像视点为中心、并以该图像视点左右各一条车道线为边界的图像区域标记为感兴趣区域，识别所述感兴趣区域内的目标对象，根据所述当前车辆的速度参数，获取所述目标对象与当前车辆的相对位置参数，判断所述相对位置参数是否大于设定的碰撞阈值，当所述相对位置参数大于设定的阈值时发出预警信号；

预警模块400，用于接收所述中央处理模块300发出的预警信号并作出相应的预警提示。

本发明上述实施例，通过图像采集模块100实时获取车辆前方的图像数据，中央处理模块300对获取的图像数据进行处理，在获取的图像数据中划分重点检测的车辆正前方的感兴趣区域，识别感兴趣区域内的目标对象，并且根据由速度处理模块200获取的车辆自身的速度参数，结合感兴趣区域内的目标对象的相对位置参数，判断车辆和目标对象是否处于危险距离内，并发出预警信号，由预警模块400发出相应的预警提醒，提醒驾驶员及时调整车速或行驶路径，根据车辆自身的车速参数对车辆前方情况进行判断，有助于提高车辆驾驶的安全性，准确性高。

优选地，所述目标对象包括车辆和/或行人；

参见图2，所述中央处理模块300进一步包括：

目标对象识别子模块310，用于根据所述图像数据，提取车道线，根据提取的车道线获得所述感兴趣区域，并识别所述感兴趣区域内的前方车辆和/或行人。

所述中央处理模块300还进一步包括：

车辆碰撞预警子模块320：用于当所述目标对象被识别为车辆时，获取当前车辆与前方车辆之间的第一相对位置参数，判断所述第一相对位置参数是否大于设定的第一碰撞阈值，当所述第一相对位置参数大于设定的第一碰撞阈值时发出第一预警信号；

行人碰撞预警子模块330：用于当所述目标对象被识别为行人时，获取当前车辆与行人之间的第二相对位置参数，判断所述第二相对位置参数是否大于设定的第二碰撞阈值，当所述第二相对位置参数大于设定的第二碰撞阈值时发出第二预警信号。

优选地，所述中央处理模块300进一步包括：当目标对象为车辆时，根据当前车辆与前方车辆之间的距离、及当前车辆相对于前方车辆的行驶速度和加速度，计算当前车辆与前方车辆出现碰撞的预计时间，作为第一相对位置参数；

当目标对象为行人时，根据当前车辆与行人之间的距离、及当前车辆相对于行人的行驶速度和加速度，计算当前车辆与行人出现碰撞的预计时间，作为第二相对位置参数。

本发明上述实施例，根据目标对象识别子模块310识别感兴趣区域内的目标对象，当目标对象为车辆或行人时，能够结合实际情况，对不同的目标对象采用不同的判断标准对车辆的进行碰撞预警判断处理，提高了辅助系统的适应性和准确性。

优选地，参见图3，所述预警模块400进一步包括：语音提示单元410，用于接收所述中央处理模块300发出的预警信号产生语音信号，用以对用户进行预警提示。

优选地，所述预警模块400进一步包括：闪烁提示单元420，用于接收所述中央处理模块300发出的预警信号产生灯闪烁信号，用以对用户进行预警提示。

优选地，所述系统还包括显示模块500，所述显示模块500用于显示所述当前车辆前方的图像数据及当前车辆的速度数据；接收所述中央处理模块300发出的预警信号并显示。

本发明上述实施例，采用预警模块400中采用不同的提示方式对驾驶员进行预警提示，能够根据驾驶员自身的需求选择不同的提醒方式，保证辅助系统的使用效果。

优选地，参见图4，所述目标对象识别子模块310进一步包括：

图像预处理单元311：用于对获取的所述图像数据进行去噪和增强处理，获取预处理后的图像数据；

特征提取单元312：对所述预处理后的图像数据进行边缘检测处理，获取当前图像中的车道线，并根据所述车道线在图像中划分感兴趣区域；检测所述感兴趣区域中的目标对象，并对其进行特征提取处理，获取其特征参数；

目标对象数据库313：用于储存车辆或行人的特征参数模板；

目标对象识别单元314：根据所述目标对象的特征参数与数据库中预存车辆或行人的特征参数模板进行匹配，识别该目标对象。

本发明上述实施例，首先对获取的图像数据进行预处理，去除图像数据中的噪声和对其进行增强处理，能够提高图像数据的质量，为后续识别处理奠定基础；对预处理后的图像数据进行边缘检测，获取图像中的感兴趣区域和检测感兴趣区域终端中的目标对象，获取目标对象的特征参数，并对其进行识别，能够智能地判断感兴趣区域中的目标对象的具体类型；为辅助系统对车辆的碰撞预警奠定了基础。

优选地，参见图5，所述图像预处理单元311，进一步包括：

去脉冲噪声子单元311A：对获取的所述当前车辆前方的图像数据进行去脉冲噪声处理，输出第一滤波图像数据；

去高斯噪声子单元311B：对所述第一滤波图像数据进行去高斯噪声处理，输出预处理后的图像数据。

本发明上述实施例，由于车辆行驶的环境存在大量的干扰源，因此会导致采集的图像数据存在脉冲噪声和高斯噪声的干扰，因此对获取的图像依次进行去脉冲噪声和去高斯噪声的处理，能够针对性地去除图像数据中的噪声，还原真实的图像数据，提高图像数据的质量，为目标对象识别子模块310后续进一步识别图像数据中的目标对象奠定了基础。

优选地，所述去脉冲噪声子单元311A，进一步包括：

依次遍历获取的当前车辆前方的图像数据Z的每个像素点，如果该像素点Z_i，j的灰度值p(Z_i，j)＝0或者p(Z_i，j)＝255，则标记该像素点是脉冲噪声点，否则标记该像素点为非脉冲噪声点；

分别对获取的脉冲噪声点进行处理，以脉冲噪声点Z_i，j为中心点，获取该脉冲噪声点Z_i，j的m×m邻域，其中m＝2k+1，k＝min(Δi，Δj)，其中Δi和Δj分别表示该脉冲噪声点与距离该脉冲噪声点最近的非脉冲噪声点的水平距离和竖直距离，m表示该邻域的尺寸；

对该脉冲噪声点Z_i，j进行去噪声处理，其中采用的去噪声函数为：

式中，p′(Z_i，j)表示去噪声后像素点Z_i，j的灰度值，F_i，j表示以该脉冲噪声点Z_i，j为中心点的m×m邻域内的非脉冲噪声点集合，v(F_i，j)表示集合F_i，j中像素点的灰度平均值，E_i，j＝{a₁|a₁∈F_i，j，|p(a₁)-p(Z_i，j)|＜H’}，表示该脉冲噪声点Z_i，j为中心点的m×m邻域内与中心点的灰度值差小于设定的阈值H’的非脉冲噪声点集合；E′_i，j＝{a₂|a₂∈F_i，j，|p(a₂)-p(Z_i，j)|≥H’}表示该脉冲噪声点Z_i，j为中心点的m×m邻域内与中心点的灰度值差大于或等于设定的阈值H’的非脉冲噪声点集合，g(E_i，j)和g(E′_i，j)分别表示集合E_i，j和E′_i，j中像素点的灰度中值，ω₁，ω₂分别表示设定权重因子；

依次将脉冲噪声点的灰度值p(Z_i，j)更新为p′(Z_i，j)，输出第一滤波图像数据。

本发明上述实施例，由于脉冲噪声在图像中灰度值为0或者255，因此利用这一特性检测出图像数据中的脉冲噪声像素点，并对该噪声像素点采用上述去脉冲噪声函数进行处理，首先能够自适应地选取脉冲噪声像素点的邻域窗口大小，根据邻域中的非噪声像素点对噪声像素点的灰度值进行更新，能够准确地还原脉冲噪声像素点的灰度值，准确度和智能化水平高。

优选地，所述去高斯噪声子单元311B，进一步包括：

选取第一滤波图像数据中的其中一个像素点为中心像素点，分别获取该中心像素点与其m×m邻域中每个像素点的相似度，其中采用的相似度获取函数为：

式中，s(i₀，i_(x))表示中心像素点i₀与邻域像素点i_(x)的相似度；p₀和p_(x)分别表示像素点i₀和i_(x)的灰度值，B_e表示设定的调节参数；

根据邻域中像素点i_(x)与中心像素点i₀的相似度构造一个有序集合

其中

其中m²-1表示邻域像素点的总数，其中x∈[1，m²-1]；

根据有序集合对所述中心像素点进行去高斯噪声处理，其中采用的去噪声函数为：

其中，p′₀表示去高斯噪声处理后像素点i₀的灰度值，p_(n)表示有序集合中像素点i_(n)的灰度值，s(i₀，i_(n))表示中心像素点与该有序集合中像素点i_(n)的相似度，

表示自适应去噪因子，其中，

式中，

表示相似性累积和，

R_N表示整数集合，R_N＝{1，2，...，m²-1}；

依次遍历所述第一滤波图像数据内的所有像素点，分别对所有像素点进行去高斯噪声处理，获取像素点去高斯噪声处理后的灰度值，并根据像素点去高斯噪声处理后的灰度值获取预处理后的图像数据并输出。

本发明上述实施例，采用上述方式对第一滤波图像数据作进一步去高斯噪声处理，能够从目标像素点的邻域像素点中自适应、精确地选取最合适的邻域像素点作为标准，对目标像素点作去高斯噪声处理，智能化程度高，去噪效果好。

优选地，所述去高斯噪声子单元311B中，所述调节参数B_e的获取进一步包括：

将第一滤波图像数据C进行NSCT分解得到低频图像c’，并将低频图像c’分解为互相重叠的u×u小块K_n，计算每个小块K_n的标准差

其中u≥3；

设定e_V＝V，初始迭代次数y＝0，开始迭代过程：在低频图像c’上获取满足

小于e_V的小块K_n作为弱纹理块，并标记其坐标信息，其中V表示设定的初始阈值；

将该弱纹理块的坐标信息映射到第一滤波图像数据C相应的位置，在第一滤波图像数据C上获取弱纹理快，并对第一滤波图像数据C上提取的弱纹理块进行如下处理：

将第一滤波图像数据C中获取的弱纹理块转换成列向量d_y，d_y表示第y个弱纹理快转换成的列向量；

获取弱纹理块组成的协方差矩阵，其中采用的协方差矩阵函数为：

式中，∑_d表示弱纹理块组成的协方差矩阵，Y表示弱纹理快的总数，d_y表示第y个弱纹理块的列向量，H表示数据集{d_y}的平均值；

并根据该协方差矩阵的最小特征值获取第一滤波图像数据C的标准差估计

其中

λ_min(∑_d)表示协方差矩阵∑_d的最小特征值；

对标准差估计进行判断：如果

则输出

作为调节参数B_e，并结束迭代过程；如果

则设定

y＝y+1，重复上述迭代过程，直到迭代次数y大于设定的阈值。

本发明上述实施例，采用上述方式确定去高斯噪声子单元311B中的调节因子的大小，能够在未知高斯噪声的标准差的情况下，对高斯噪声点的标准差进行准确的预估，并且将其作为调节因子，能够有助于提高去高斯噪声处理的精确度，滤波效果好，智能化水平高。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (2)

1.一种车辆安全驾驶辅助系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于实时获取当前车辆前方的图像数据；

速度处理模块，用于获取当前车辆的速度参数；

中央处理模块，用于处理所述图像数据，从图像中提取车道线，根据提取的车道线，将以图像视点为中心、并以该图像视点左右各一条车道线为边界的图像区域标记为感兴趣区域，识别所述感兴趣区域内的目标对象，根据所述当前车辆的速度参数，获取所述目标对象与当前车辆的相对位置参数，判断所述相对位置参数是否大于设定的碰撞阈值，当所述相对位置参数大于设定的阈值时发出预警信号；

预警模块，用于接收所述中央处理模块发出的预警信号并作出相应的预警提示；

其中，所述目标对象包括车辆和/或行人；

所述中央处理模块进一步包括：

目标对象识别子模块，用于根据所述图像数据，提取车道线，根据提取的车道线获得所述感兴趣区域，并识别所述感兴趣区域内的前方车辆和/或行人；

其中，所述中央处理模块还进一步包括：

车辆碰撞预警子模块：用于当所述目标对象被识别为车辆时，获取当前车辆与前方车辆之间的第一相对位置参数，判断所述第一相对位置参数是否大于设定的第一碰撞阈值，当所述第一相对位置参数大于设定的第一碰撞阈值时发出第一预警信号；

行人碰撞预警子模块：用于当所述目标对象被识别为行人时，获取当前车辆与行人之间的第二相对位置参数，判断所述第二相对位置参数是否大于设定的第二碰撞阈值，当所述第二相对位置参数大于设定的第二碰撞阈值时发出第二预警信号；

所述目标对象识别子模块进一步包括：

图像预处理单元：用于对获取的所述图像数据进行去噪和增强处理，获取预处理后的图像数据；

特征提取单元：对所述预处理后的图像数据进行边缘检测处理，获取当前图像中的车道线，并根据所述车道线在图像中划分感兴趣区域；检测所述感兴趣区域中的目标对象，并对其进行特征提取处理，获取其特征参数；

目标对象数据库：用于储存车辆或行人的特征参数模板；

目标对象识别单元：根据所述目标对象的特征参数与数据库中预存车辆或行人的特征参数模板进行匹配，识别该目标对象；

所述图像预处理单元，进一步包括：

去脉冲噪声子单元：对获取的所述当前车辆前方的图像数据进行去脉冲噪声处理，输出第一滤波图像数据；

去高斯噪声子单元：对所述第一滤波图像数据进行去高斯噪声处理，输出预处理后的图像数据；

所述去脉冲噪声子单元，进一步包括：

依次遍历获取的当前车辆前方的图像数据Z的每个像素点，如果该像素点Z_i，j的灰度值p(Z_i，j)＝0或者p(Z_i，j)＝255，则标记该像素点是脉冲噪声点，否则标记该像素点为非脉冲噪声点；

分别对获取的脉冲噪声点进行处理，以脉冲噪声点Z_i，j为中心点，获取该脉冲噪声点Z_i,j的m×m邻域，其中m＝2k+1，k＝min(Δi,Δj)，其中Δi和Δj分别表示该脉冲噪声点与距离该脉冲噪声点最近的非脉冲噪声点的水平距离和竖直距离，m表示该邻域的尺寸；

对该脉冲噪声点Z_i,j进行去噪声处理，其中采用的去噪声函数为：

式中，p′(Z_i,j)表示去噪声后像素点Z_i,j的灰度值，F_i,j表示以该脉冲噪声点Z_i,j为中心点的m×m邻域内的非脉冲噪声点集合，v(F_i,j)表示集合F_i,j中像素点的灰度平均值，E_i,j＝{a₁|a₁∈F_i,j,|p(a₁)-p(Z_i,j)|<H’}，表示该脉冲噪声点Z_i,j为中心点的m×m邻域内与中心点的灰度值差小于设定的阈值H’的非脉冲噪声点集合；E′_i,j＝{a₂|a₂∈F_i,j,|p(a₂)-p(Z_i,j)|≥H’}表示该脉冲噪声点Z_i,j为中心点的m×m邻域内与中心点的灰度值差大于或等于设定的阈值H’的非脉冲噪声点集合，g(E_i,j)和g(E′_i,j)分别表示集合E_i,j和E′_i,j中像素点的灰度中值，ω₁，ω₂分别表示设定权重因子；

依次将脉冲噪声点的灰度值p(Z_i,j)更新为p′(Z_i,j)，输出第一滤波图像数据。

2.根据权利要求1所述的一种车辆安全驾驶辅助系统，其特征在于，所述预警模块进一步包括：

语音提示单元，用于接收所述中央处理模块发出的预警信号产生语音信号，用以对用户进行预警提示；和/或

闪烁提示单元，用于接收所述中央处理模块发出的预警信号产生灯闪烁信号，用以对用户进行预警提示。

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