CN110335486A - 一种新型色盲辅助驾驶系统 - Google Patents

Abstract

本发明的一种新型色盲辅助驾驶系统，包括：图像采集模块：具体为摄像机，实时拍摄，将外部图像传输至系统。图像预处理模块：对采集到的图片进行预处理。交通信号灯识别模块：对定位好的红绿灯状态进行识别。语音提示模块：采用离线语音合成系统。根据识别好的交通信号灯状态进行语音提示。显示模块：使用OLED屏幕显示当前交通信号灯状态。本发明能够在尽量节省成本的同时，使操作与回馈界面简洁明了，快速响应，方便色盲患者的使用。

Description

一种新型色盲辅助驾驶系统

技术领域

本发明图像处理技术领域，尤其涉及一种新型色盲辅助驾驶系统。

背景技术

人的眼睛之所以能辨识颜色，是由于眼睛中存在三种能辨色的锥体细胞：R锥体、G锥体和B锥体。这三种锥体细胞分别能吸收不同波长范围的光，分别是红、绿、蓝(即光的三原色)。当锥体细胞受到损伤或发育不全时，就有可能造成色盲。现实生活中比较常见的是红色盲和绿色盲。红色盲是能辨识红色光的R锥体细胞丧失功能的结果。红色盲由于看不见光谱中的红色光线，光谱有所缩短，只能看见由黄至蓝色段。绿色盲是能辨识绿色光的G锥体细胞丧失功能的结果。虽然绿色盲患者所见光谱并没有缩短，但仍会混淆个别颜色。

现有技术公开了一种色盲辅助驾驶装置，该装置包括图像采集模块，图像预处理模块，红绿灯识别模块以及语音提示模块。本发明在色盲患者障碍色短上通过RGB空间转化为HIS，进而计算出红黄绿三种颜色的H值，根据定义的λ参数判断出为何种信号灯。把信号灯信息通过语音反馈给驾驶员，使色盲驾驶员知晓当前红绿灯状态，并可通过显示屏查看红绿灯状态。

上述现有技术的缺陷：虽然现如今辅助驾驶系统已日渐普及，但目前市场上仅有针对正常人群的全功能式的辅助驾驶系统，而对于色弱色盲这一切群体而言，仍没有得到社会的广泛关注和学者的相关发明研究，市场上并无针对这一特定人群而开发的辅助系统。相对于患病基数庞大的色盲患者而言，市面上的辅助驾驶系统冗余，并且不能简介明了的提示用户所需的关键信息，不仅会使色盲患者为了享受普通人与生俱来的权利而付出过多的经济成本，并且还会在紧急状况发生时，浪费那极其宝贵的时间。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种新型色盲辅助驾驶系统，其能够在尽量节省成本的同时，使操作与回馈界面简洁明了，快速响应，方便色盲患者的使用。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种新型色盲辅助驾驶系统，包括如下步骤：

步骤一，图像采集：通过图像采集设备采集交通信号灯的图像并传输至系统中；

步骤二，图像噪声处理：采用中值滤波对图噪声进行降噪处理；

步骤三，信号灯在图像中的定位：首先，收集所有样式的交通信号灯样本，进行采样后存入数据库；用户使用时，图像采集设备捕捉到疑似目标图像后，输入数据库并与样本进行比较，当疑似目标图像中存在某区域的图像与样本的相似度达到预设在系统中的阈值时，就可以认定该疑似目标图像为交通信号灯图像；

步骤四，对定位后的交通信号灯状态进行识别：首先，将定位后的目标图像由RGB空间转化为HSI空间，然后获取目标图像中每一个像素的H值，并通过计数器对H值进行叠加；

通过对红光颜色统计数据的分析，发现红光颜色的数量会主要集中在[315°，360°]和[0°，30°]的区间，因而将范围[315°，360°]和[0°，30°]定义为红光颜色的H值；绿光颜色的数量主要集中在[150°，210°]，定义为绿光颜色的H值；

步骤五，当系统识别当前的交通信号灯的颜色后，将该信号传递给离线语言合成系统，进行语音播报；

步骤六，在步骤五进行语音播报的同时，通过显示屏显示当前交通信号灯的状态。

进一步的，步骤三中，交通信号灯样本以及疑似目标图像的采用模版法进行比对，将样本图像均分为若干相同的区域，并计算单个区域内单位面积的像素的个数，以此计算值为阈值；同样的，计算出疑似目标图像中单个区域内单位面积的像素个数做为实际值，若实际值大于阈值，则认定该疑似目标图像为交通信号灯图像；若实际值小于阈值，则判断该疑似目标图像不是交通信号灯图像。

进一步的，步骤四中，为了使系统更准确地确定交通信号灯的颜色，我们将分别计算出所有颜色像素中的红色像素和绿色像素的比值，将标度定义为参数λ；其中：

λr、λg分别表示红像素个数和绿像素在所有像素个数中，各自所占的比例；Nr、Ng分别表示红象素和绿颜色像素的个数，S为信号灯的面积；经过计算λr和λg值为40％，从而设定λ阈值范围为[0.4，0.6]，如果得出的λr或者λg数量在这个范围之内，就判定该交通信号灯此时为红灯或是绿灯。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

鉴于色盲在中国拥有很大的人口基数，且汽车在我国越来越普及，但是由于他们自身的生理缺陷，却始终无法享受这种便利的交通方式，不能驾驶机动车。为了能使这部分人群突破现在的生理局限，享受到其他普通人轻松就能享受到的待遇，本发明设计一个通过图像处理来辅助色盲驾驶员知晓信号灯当前显示颜色情况的装置，在确保色盲患者能够正常驾车的同时，保证系统可以离线运行，提高系统的可靠度及普及率。

附图说明

图1为本实施例中系统的结构示意图；

图2为本实施例中交通信号灯的识别算法流程图；

图3为本实施例中系统的模块控制图。

图中，1为图像采集模块，2为语音提示模块，3为电源模块，4位显示模块。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

一种新型色盲辅助驾驶系统，如图1、2和3所示，该系统包括：

图像采集模块：具体为摄像机，实时拍摄，将外部图像传输至系统。

图像预处理模块：利用STM32F407控制器对采集到的图片进行预处理。

交通信号灯识别模块：利用STM32F407控制器对定位好的红绿灯状态进行识别。

语音提示模块：采用离线语音合成系统。根据识别好的交通信号灯状态进行语音提示。

显示模块：使用OLED屏幕显示当前交通信号灯状态。

具体包括如下步骤：

步骤一，图像采集：通过图像采集设备采集交通信号灯的图像并传输至系统中。

步骤二，图像噪声处理：采用中值滤波对图噪声进行降噪处理。

在图像采集的过程中，受空气条件、日照变化、电磁干扰和图像噪声等因素的影响，采集到的图像通常会变得比实际的模糊，必须经过处理。对这种噪声我们采用中值滤波处理。中值滤波对椒盐噪声滤波有较好的效果，其不光可以达成降噪的目的，还可以很好的保护图片的边缘不会被模糊。

步骤三，信号灯在图像中的定位：首先，收集所有样式的交通信号灯样本，进行采样后存入数据库；用户使用时，图像采集设备捕捉到疑似目标图像后，输入数据库并与样本进行比较，当疑似目标图像中存在某区域的图像与样本的相似度达到预设在系统中的阈值时，就可以认定该疑似目标图像为交通信号灯图像。

具体分析如下，经过中值滤波处理后，图像的预处理进入交通信号灯在图像中的定位阶段，目标是在完整的图像中定位出信号灯的位置，并标识出其中三个颜色的灯的位置。由于实际操作中采集到的图像的背景十分繁复，光照条件也很不均匀，准确定位所采集图像中的信号灯的位置便是整个系统的前提。交通灯的主要特点之一是布局的颜色较深，灰色值较低；另一个特点是大多数交通信号灯的形状是固定的。仅区分为横竖两种。在使用前，先收集各个版本的红绿灯样本，对其特点进行采样后，存入数据库，用户使用时，摄像机捕捉到待确定目标后，输入数据库，与样本进行比较，相似度达到预设的区间时，就可以将其认定为目标。对于样品的特征预设，此系统选用的是较为简单的模版法，将样本长度和宽度X分成相等的部分，形成一个小的均匀面积X×X。对于每个均匀面积，计算黑色像素的个数，除以此小面积的总面积值，若该值超过阈值，便可标记为1，确定该图像中存在信号灯。若小面积不超过阀值，被可标记为0，排除该图像。

步骤四，对定位后的交通信号灯状态进行识别：首先，将定位后的目标图像由RGB空间转化为HSI空间，转换方式如下：

S＝1-3·min(r，g，b)；s∈[0，1] (4)

然后获取目标图像中每一个像素的H值，并通过计数器对H值进行叠加；

通过对红光颜色统计数据的分析，发现红光颜色的数量会主要集中在[315°，360°]和[0°，30°]的区间，因而将范围[315°，360°]和[0°，30°]定义为红光颜色的H值；绿光颜色的数量主要集中在[150°，210°]，定义为绿光颜色的H值；

为了使系统更准确地确定交通信号灯的颜色，我们将分别计算出所有颜色像素中的红色像素和绿色像素的比值，将标度定义为参数λ；其中：

λr、λg分别表示红像素个数和绿像素在所有像素个数中，各自所占的比例；Nr、Ng分别表示红象素和绿颜色像素的个数，S为信号灯的面积；经过计算λr和λg值为40％，从而设定λ阈值范围为[0.4，0.6]，如果得出的λr或者λg数量在这个范围之内，就判定该交通信号灯此时为红灯或是绿灯。

步骤五，当系统识别当前的交通信号灯的颜色后，将该信号传递给离线语言合成系统，进行语音播报；

步骤六，在步骤五进行语音播报的同时，通过显示屏显示当前交通信号灯的状态。

技术效果

众所周知，色盲色弱患者由于对交通信号灯的识别障碍，不能驾驶机动车辆。本发明可以辅助色盲色弱患者识别颜色，使其也可以和正常视觉的人群一样驾驶机动车辆。例如，对红色识别的色盲色弱患者，将该装置安装与汽车后视镜前方，并接通车载电源。打开该装置，通过该装置的红绿灯识别算法，识别出红绿灯状态，由语音进行提示，反馈给驾驶员。驾驶员即可根据提示做出相应的操作，正常驾驶机动车辆。

鉴于色盲在中国拥有很大的人口基数，且汽车在我国越来越普及，但是由于他们自身的生理缺陷，却始终无法享受这种便利的交通方式，不能驾驶机动车。为了能使这部分人群突破现在的生理局限，享受到其他普通人轻松就能享受到的待遇，本发明设计一个通过图像处理来辅助色盲驾驶员知晓信号灯当前显示颜色情况的装置，在确保色盲患者能够正常驾车的同时，保证系统可以离线运行，提高系统的可靠度及普及率。

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (3)

1.一种新型色盲辅助驾驶系统，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，图像采集：通过图像采集设备采集交通信号灯的图像并传输至系统中；

步骤二，图像噪声处理：采用中值滤波对图噪声进行降噪处理；

步骤三，信号灯在图像中的定位：首先，收集所有样式的交通信号灯样本，进行采样后存入数据库；用户使用时，图像采集设备捕捉到疑似目标图像后，输入数据库并与样本进行比较，当疑似目标图像中存在某区域的图像与样本的相似度达到预设在系统中的阈值时，就可以认定该疑似目标图像为交通信号灯图像；

步骤四，对定位后的交通信号灯状态进行识别：首先，将定位后的目标图像由RGB空间转化为HSI空间，然后获取目标图像中每一个像素的H值，并通过计数器对H值进行叠加；

通过对红光颜色统计数据的分析，发现红光颜色的数量会主要集中在[315°，360°]和[0°，30°]的区间，因而将范围[315°，360°]和[0°，30°]定义为红光颜色的H值；绿光颜色的数量主要集中在[150°，210°]，定义为绿光颜色的H值；

步骤五，当系统识别当前的交通信号灯的颜色后，将该信号传递给离线语言合成系统，进行语音播报；

步骤六，在步骤五进行语音播报的同时，通过显示屏显示当前交通信号灯的状态。

2.根据权利要求1所述的一种新型色盲辅助驾驶系统，其特征在于：步骤三中，交通信号灯样本以及疑似目标图像的采用模版法进行比对，将样本图像均分为若干相同的区域，并计算单个区域内单位面积的像素的个数，以此计算值为阈值；同样的，计算出疑似目标图像中单个区域内单位面积的像素个数做为实际值，若实际值大于阈值，则认定该疑似目标图像为交通信号灯图像；若实际值小于阈值，则判断该疑似目标图像不是交通信号灯图像。

3.根据权利要求1所述的一种新型色盲辅助驾驶系统，其特征在于：步骤四中，为了使系统更准确地确定交通信号灯的颜色，我们将分别计算出所有颜色像素中的红色像素和绿色像素的比值，将标度定义为参数λ；其中：

λr、λg分别表示红像素个数和绿像素在所有像素个数中，各自所占的比例；Nr、Ng分别表示红象素和绿颜色像素的个数，S为信号灯的面积；经过计算λr和λg值为40％，从而设定λ阈值范围为[0.4，0.6]，如果得出的λr或者λg数量在这个范围之内，就判定该交通信号灯此时为红灯或是绿灯。