CN109753843A - 基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，包括：硬件部分：上壳体、摄像模组、调整旋钮、下壳体、主板、镜头支架、警示灯和喇叭，其特征在于：所述摄像模组安装于下壳体腔体内；所述摄像模组的一端还安装有调整旋钮，且调整旋钮穿过一弧形孔安装在下壳体的外侧；所述下壳体的内部还固定安装有主板；所述下壳体的底部还安装有警示灯和喇叭，且警示灯和喇叭分别与主板连接；所述摄像模组由一个摄像头安装于图像采集板之上组成。本发明可以为机动车提供一套基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，辅助驾驶员，避免安全事故发生；本发明安装简便，无需精确标定安装位置，对汽车型号也无严格要求；本发明结构简单，成本低，适合与大批量生产。

Description

基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统

技术领域

本发明涉及汽车辅助驾驶技术领域，具体为：一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统。

背景技术

如今，经济快速增长，城市道路交通也日益发达，汽车也成为城市的主要交通工具，汽车保有量也在不断走高。尽管汽车能给人们带来便利，它同时也带来了无数道路交通事故，造成人民生命和财产的损失。因此随着科学技术的发展，如何在保证汽车便利出行的前提下，尽量应用现代科技完善安全行驶是一个重要问题。

行车辅助驾驶系统，是在安全气囊、安全带等已经成为标配的基础之上，利用各种现代技术，对汽车的主动安全进行提升和完善的技术。行车辅助驾驶系统通过机器的检测与识别，补充驾驶员可能因疲劳或分神而遗漏的行车信息，例如车道线的偏离、道路路标、前方行人等，从而避免交通事故的发生。

在行车过程中，驾驶员80％的信息获取都来自于其视觉，观测道路状况对于行车辅助驾驶系统有重要意义。视觉传感器能把二维光学图像信号转变成一维视频信号输出，使得实时监测道路情况成为可能。

发明内容

发明目的：提供一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，以解决上述技术问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，包括：

1.硬件部分：上壳体、摄像模组、调整旋钮、下壳体、主板、镜头支架、警示灯和喇叭，其特征在于：所述摄像模组安装于下壳体腔体内；所述摄像模组的一端还安装有调整旋钮，且调整旋钮穿过一弧形孔安装在下壳体的外侧；所述下壳体的内部还固定安装有主板；所述下壳体的底部还安装有警示灯和喇叭，且警示灯和喇叭分别与主板连接；所述摄像模组由一个摄像头安装于图像采集板之上组成；所述摄像模组与主板通过线缆连接，接口为HDMI；

2.所述本发明使用警示灯和喇叭进行语音提示或预警。

所述本发明图像预处理步骤如下：

第一步，图像获取：从摄像模组拍摄的视频流中读取路况图像；

第二步，图像灰度化：用获取的彩色图像各个像素点的RGB数值的平均值作为灰度图像对应像素点的灰度值，得到灰度图像；

第三步，图像平滑处理：采用均值滤波处理；

第四步，图像的灰度变换增强：对灰度图像进行直方图均衡化处理，提高样本图像质量，增强对比度。

第五步，图像二值化处理：使用OTSU处理，得到二值化图像。

第六步，图像的边缘检测：使用Sobel算子进行边缘检测，且仅进行垂直边缘检测，得到边缘检测后图像。

所述本发明车道线检测及预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，识别直线车道线：使用Hough变换提取预处理图像中的直线。

第三步，计算车道线与垂直方向的夹角，若夹角显示车辆已偏离，通过警示灯和喇叭预警。

所述本发明路标检测与提示过程如下：

第一步，图像预处理：取图像预处理第二步灰度化后的图像；

第二步，进行角点特征提取，找到可能出现路标的区域；

第三步，将这些区域的图像与标准路标库中的图像进行比对，若比对结果显示图像中有路标，根据比对结果，通过喇叭进行语音提示。

所述本发明行人检测与预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，使用初始尺度的检测窗口扫描被检测图像，使用已离线训练好的分类器，判断是否有行人：

1.若有，通过警示灯和喇叭预警；

2.若无，将检测窗口放大1.25倍，重复第二步，直到检测窗口与被检测图像达到相同大小：

其中，检测行人所使用的分类器由AdaBoost算法训练得出，并使用haar-like特征提取。

采用上述技术方案的有益效果是：

1.本发明可以为机动车提供一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，能辅助驾驶员，避免安全事故发生。

2.本发明安装简便，无需精确标定安装位置，对汽车型号也无严格要求。

3.本发明结构简单，成本低，适合与大批量生产。

附图说明

图1本发明硬件部分结构示意图；

图2本发明硬件部分底部结构示意图；

图3本发明硬件部分内部结构示意图；

图4本发明软件部分流程图；

图5本发明图像预处理流程图；

图6本发明车道线检测及预警流程图；

图7本发明路标检测与提示流程图；

图8本发明行人检测与预警流程图；

图中：1.上壳体，2.摄像模组，3.调整旋钮，4.下壳体，5.主板，6.镜头支架，7.警示灯，8.喇叭，21.图像采集板，22.摄像头。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明；

如图1、图2、图3、图4、图5、图6、图7、图8所示，本发明提供一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，包括：

1.硬件部分：上壳体1、摄像模组2、调整旋钮3、下壳体4、主板5、镜头支架6、警示灯7和喇叭8，其特征在于：所述摄像模组2通过镜头支架6铰接安装于下壳体4腔体内；所述摄像模组2的一端还安装有调整旋钮3，且调整旋钮3穿过一弧形孔安装在下壳体4的外侧；所述下壳体4的内部还固定安装有主板5；所述下壳体4的底部还安装有警示灯7和喇叭8，且警示灯7和喇叭8分别与主板5连接；所述摄像模组2由摄像头22固定安装于图像采集板21之上组成；所述摄像模组2与主板5通过线缆连接，接口为HDMI；

2.根据检测结果，使用警示灯7和喇叭8进行语音提示。

所述本发明图像预处理步骤如下：

第一步，图像获取：从摄像模组2拍摄的视频流中读取路况图像；

第二步，图像灰度化：用获取的彩色图像各个像素点的RGB数值的平均值作为灰度图像对应像素点的灰度值，得到灰度图像；

第三步，图像平滑处理：采用均值滤波处理；

第四步，图像的灰度变换增强：对灰度图像进行直方图均衡化处理，提高样本图像质量，增强对比度。

第五步，图像二值化处理：使用OTSU处理，得到二值化图像。

第六步，图像的边缘检测：使用Sobel算子进行边缘检测，且仅进行垂直边缘检测，得到边缘检测后图像。

所述本发明车道线检测及预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，识别直线车道线：使用Hough变换提取预处理图像中的直线。

第三步，计算车道线与垂直方向的夹角，若夹角显示车辆已偏离，通过警示灯7和喇叭8预警。

所述本发明路标检测与提示过程如下：

第一步，图像预处理：取图像预处理第二步灰度化后的图像；

第二步，进行角点特征提取，找到可能出现路标的区域；

第三步，将这些区域的图像与标准路标库中的图像进行比对，若比对结果显示图像中有路标，根据比对结果，通过喇叭8进行语音提示。

所述本发明行人检测与预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，使用初始尺度的检测窗口扫描被检测图像，使用已离线训练好的分类器，判断是否有行人：

若有，通过警示灯7和喇叭8预警；

若无，将检测窗口放大1.25倍，重复第二步，直到检测窗口与被检测图像达到相同大小；

其中，检测行人所使用的分类器由AdaBoost算法训练得出，并使用haar-like特征提取。

所述本发明在车上安装位置，位于前挡风玻璃顶端、玻璃内侧，居中。

第一步，选择安装位置居中，置顶。用双面胶把上壳体一面黏上挡风玻璃内侧，固定。

Claims (5)

1.本发明提供一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，包括：硬件部分：上壳体(1)、摄像模组(2)、调整旋钮(3)、下壳体(4)、主板(5)、镜头支架(6)、警示灯(7)和喇叭(8)；特征在于：

所述摄像模组(2)通过镜头支架(6)铰接安装于下壳体(4)腔体内；

所述摄像模组(2)的一端还安装有调整旋钮(3)，且调整旋钮(3)穿过一弧形孔安装在下壳体(4)的外侧；

所述下壳体(4)的内部还固定安装有主板(5)；

所述下壳体(4)的底部还安装有警示灯(7)和喇叭(8)，且警示灯(7)和喇叭(8)分别与主板(5)连接；

所述摄像模组(2)由摄像头(22)固定安装于图像采集板(21)之上组成；

所述摄像模组(2)与主板(5)通过线缆连接，接口为HDMI；

所述车道线检测与预警模块、路标检测与提示模块、行人检测模块同时运行，接收硬件部分采集的行车状况图像，进行图像预处理后，利用预处理后的行车状况图像，分别进行车道线、路标、行人的检测，根据检测结果，使用警示灯(7)和喇叭(8)进行语音提示或预警。

2.如权利要1所述的一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，其特征在于：所述本发明图像预处理步骤如下：

第一步，图像获取：从摄像模组拍摄的视频流中读取路况图像；

第二步，图像灰度化：用获取的彩色图像各个像素点的RGB数值的平均值作为灰度图像对应像素点的灰度值，得到灰度图像；

第三步，图像平滑处理：采用均值滤波处理；

第四步，图像的灰度变换增强：对灰度图像进行直方图均衡化处理，提高样本图像质量，增强对比度；

第五步，图像二值化处理：使用OTSU处理，得到二值化图像；

第六步，图像的边缘检测：使用Sobel算子进行边缘检测，且仅进行垂直边缘检测，得到边缘检测后图像。

3.如权利要1所述的一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，其特征在于：所述本发明车道线检测及预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，识别直线车道线：使用Hough变换提取预处理图像中的直线；

第三步，计算车道线与垂直方向的夹角，若夹角显示车辆已偏离，通过警示灯和喇叭预警。

4.如权利要1所述的一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，其特征在于：所述本发明路标检测与提示过程如下：

第一步，图像预处理：取图像预处理第二步灰度化后的图像；

第二步，进行角点特征提取，找到可能出现路标的区域；

第三步，将这些区域的图像与标准路标库中的图像进行比对，若比对结果显示图像中有路标，根据比对结果，通过喇叭进行语音提示。

5.如权利要1所述的一种基于视觉传感器的行车辅助驾驶系统，其特征在于：所述本发明行人检测与预警过程如下：

第一步，图像预处理：预处理后得到边缘检测后的图像；

第二步，使用初始尺度的检测窗口扫描被检测图像，使用已离线训练好的分类器，判断是否有行人：

若有，通过警示灯和喇叭预警；

若无，将检测窗口放大1.25倍，重复第二步，直到检测窗口与被检测图像达到相同大小；

其中，检测行人所使用的分类器由AdaBoost算法训练得出，并使用haar-like特征提取。