CN110598668A - 机动车盲区检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种机动车盲区检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值发出报警指令进行报警。本发明实施例通过逐帧分析机动车后方影像的图像帧，判断机动车后方是否存在移动目标，并计算移动目标与机动车的相对距离，进而判断移动目标是否存在危险性，步骤非常简单，能实时检测出危险移动目标，供驾驶员参考。

Description

机动车盲区检测方法及系统
技术领域
本发明实施例涉及机动车盲区检测领域，尤其涉及一种机动车盲区检测方法及系统。
背景技术
目前的机动车盲区的检测系统采用测距方法大致分为雷达技术和视觉技术，而雷达技术采用毫米波雷达，通过发出和接收超声波的方式探测距离，但是这种方式存在局限性，而且不易扩展，通用性较非常差；而视觉技术的测距方法一般采用机动车后方的摄像头进行拍摄获取车辆后方影像，通过已知摄像头的内参数和安装高度和角度等进行车距的计算，因此检测效率较差，另外，这种测距方法随着机动车之间的距离的扩大误差也会越来越明显，而且摄像头角度发生变化时也会导致测量距离不准确，明显的，上述两种的方法均容易出现较大的误差，影响检测精度，无法实时的检测出危险的移动目标。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种机动车盲区检测方法，能实时检测出车辆后方危险移动目标并预警。
本发明实施例进一步所要解决的技术问题在于，提供一种机动车盲区检测系统，能实时检测出危险移动目标并预警。
为了解决上述技术问题，本发明实施例首先提供以下技术方案：一种机动车盲区检测方法，包括以下步骤：
采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值发出报警指令进行报警。
进一步的，所述采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧具体包括：
获取机动车当前车速；
将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
进一步的，所述逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离具体包括：
对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；
在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
进一步的，所述在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域具体包括：
预先标定出视频帧中感兴趣区域；
获取视频帧中感兴趣区域数据；
运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
进一步的，所述根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值，发出报警指令进行报警具体包括：
计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
判断移动目标与机动车相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
另一方面，本发明实施例进一步提供以下技术方案：一种机动车盲区检测系统，包括：
视频采集及提取模块，用于采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
图像处理模块，用于逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
预警模块，用于根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值，发出报警指令进行报警。
进一步的，所述视频采集及提取模块具体包括：
车速获取单元，用于获取机动车当前车速；
综合计算单元，用于将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
进一步的，所述图像处理模块具体包括：
预处理单元，用于对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；
目标搜索单元，用于在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
排除干扰单元，用于排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
跟踪单元，用于基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
距离计算单元，用于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
进一步的，所述目标搜索单元具体包括：
区域标定子单元，用于预先标定出视频帧中感兴趣区域；
数据获取子单元，用于获取视频帧中感兴趣区域数据；
搜索子单元，用于运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
进一步的，所述预警模块具体包括：
趋势计算单元，用于计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
对比单元，用于判断移动目标与机动车的相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
报警单元，用于根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
采用上述技术方案后，本发明实施例至少具有如下有益效果：本发明实施例通过逐帧分析机动车后方影像的图像帧，判断机动车后方是否存在移动目标，并计算移动目标与机动车的相对距离，进而判断移动目标是否存在危险性，步骤非常简单，能实时检测出危险移动目标，供驾驶员参考。
另外，本发明实施例还可进一步通过采用基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标，并基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离，可以有效针对各种距离的移动目标进行距离计算，而且易于扩展，不需要已知用于获取车辆后方影像的摄像头的相关参数，使得检测结果不受摄像头安装的影响，有效提高了检测精度。
附图说明
图1是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的步骤流程图。
图2是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的实际示意图。
图3是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的步骤S1具体流程图。
图4是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的步骤S2具体流程图。
图5是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的步骤S22具体流程图。
图6是本发明机动车盲区检测方法一个可选实施例的步骤S3具体流程图。
图7是本发明机动车盲区检测系统一个可选实施例的结构示意图。
图8是本发明机动车盲区检测系统一个可选实施例的视频采集及提取模块结构示意图。
图9是本发明机动车盲区检测系统一个可选实施例的图形处理模块结构示意图。
图10是本发明机动车盲区检测系统一个可选实施例的目标搜索单元结构示意图。
图11是本发明机动车盲区检测系统一个可选实施例的预警模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本申请作进一步详细说明。应当理解，以下的示意性实施例及说明仅用来解释本发明，并不作为对本发明的限定，而且，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。
如图1至图2所示，本发明实施例首先提供一种机动车盲区检测方法，包括以下步骤：
S1：采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
S2：逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
S3：根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值发出报警指令进行报警。
本发明实施例通过逐帧分析机动车后方影像的图像帧，判断机动车后方是否存在移动目标，并计算移动目标与机动车的相对距离，进而判断一段目标是否存在危险性，步骤非常简单，能实时检测出危险移动目标，供驾驶员参考。
如图3所示，在本发明的一个实施例中，步骤S1具体包括：
S11：获取机动车当前车速；
S12：将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
本发明实施例在当前车速不满足预设的车速阈值时，并不需要对盲区影像进行采集，使盲区检测系统进入待机状态，节省能耗，一旦满足条件，立即激活盲区检测系统，进行机动车盲区的影像采集，无需人工操作，非常的方便。
如图4所示，在本发明的一个实施例中，步骤S2具体包括：
S21：对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；
S22：在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
S23：排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
S24：基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
S25：基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
本发明实施例通过对图像帧进行预处理后，进行初定目标区域和进一步排除非目标干扰因素，确定移动目标，提高了机动车盲区的检测效率，避免了误检，又通过采用基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标，并基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离，可以有效针对各种距离的移动目标进行距离计算，而且易于扩展，不需要已知摄像头的相关参数，使得检测结果不受摄像头安装的影响，有效提高了检测精度。
如图5所示，在本发明的一个实施例中，步骤S22具体包括：
S221：预先标定出视频帧中感兴趣区域；
S222：获取视频帧中感兴趣区域数据；
S223：运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
本发明实施例通过运用预先训练好的目标检测分类器仅在视频帧的感兴趣区域内搜索移动目标，可有效减少检测整个视频帧的时间，提高检测效率。
如图6所示，在本发明的一个实施例中，步骤S3具体包括：
S31：计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
S32：判断移动目标与机动车相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
S33：根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
本发明实施例通过计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势，判断是否存在移动目标靠近机动车，并通过比较移动目标与机动车相对距离和机动车的警戒阈值，结合上述二者进而控制车辆报警提醒，有效提高了机动车报警的准确度。
如图7所示，另一方面，本发明实施例进一步提供以下技术方案：一种机动车盲区检测系统，包括：
视频采集及提取模块1，用于采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
图像处理模块2，用于逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
预警模块3，用于根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值发出报警指令进行报警。
本发明实施例通过图像处理模块2逐帧分析机动车后方影像的图像帧，判断机动车后方是否存在移动目标，并计算移动目标与机动车的相对距离，进而预警模块3判断目标是否存在危险性，步骤非常简单，能实时检测出危险移动目标，供驾驶员参考。
如图8所示，在本发明的一个实施例中，所述视频采集及提取模块1具体包括：
车速获取单元11，用于获取机动车当前车速；
综合计算单元12，用于将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
本发明实施例通过车速获取单元11获取机动车当前车速，例如可采用CAN处理模块来作为车速获取单元11获取机动车当前车速，最后综合计算单元12将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于预设的车速阈值，则采集机动车后方视频影像，可有效根据当前车速激活盲区检测系统，进行机动车盲区的影像采集，无需人工操作，非常的方便。
如图9所示，在本发明的一个实施例中，所述图像处理模块2具体包括：
预处理单元21，用于对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；目标搜索单元22，用于在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
排除干扰单元23，用于排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
跟踪单元24，用于基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
距离计算单元25，用于基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
本发明实施例通过预处理单元21对图像帧进行预处理后，目标搜索单元22进行初定目标区域和进一步排除干扰单元23排除非目标干扰因素，确定移动目标，提高了机动车盲区的检测效率，避免了误检，又通过跟踪单元24采用基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标，并距离计算单元25基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离，可以有效针对各种距离的移动目标进行距离计算，而且易于扩展，不需要已知摄像头的相关参数，使得检测结果不受摄像头安装的影响，有效提高了检测精度。
如图10所示，在本发明的一个实施例中，所述目标搜索单元22具体包括：
区域标定子单元221，用于预先标定出视频帧中感兴趣区域；
数据获取子单元222，用于获取视频帧中感兴趣区域数据；
搜索子单元223，用于运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
本发明实施例通过搜索子单元223运用预先训练好的目标检测分类器仅在视频帧的感兴趣区域内搜索移动目标，可有效减少检测整个视频帧的时间，提高检测效率。
如图11所示，在本发明的一个实施例中，所述预警模块3具体包括：
趋势计算单元31，用于计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
对比单元32，判断移动目标与机动车相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
报警单元33，根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
本发明实施例通过对比单元32将移动目标与机动车相对距离和机动车的警戒阈值对比，判断有车辆接近，发出警戒命令，进而报警单元33将警戒命令与趋势计算单元31计算生成的移动目标与机动车相对距离的变化趋势相结合，报警单元33发出警报，提醒驾驶员。在具体实施时，报警单元33可以由机动车后视镜的LED灯及与机动车转向灯控制杆连接的机动车喇叭组成，机动车后视镜的LED灯可初步进行闪烁报警，提醒驾驶员此时后方有车辆靠近；当机动车转向灯控制杆拨动闭合时，机动车喇叭，进一步鸣笛进行报警，提醒驾驶员此时不能进行转向操作。整个过程非常简单方便，提高了机动车驾驶员的安全性。
本发明实施例所述的功能如果以软件功能模块或单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机动车盲区检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值发出报警指令进行报警。
2.如权利要求1所述的机动车盲区检测方法，其特征在于，所述采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧具体包括：
获取机动车当前车速；
将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像，并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
3.如权利要求1所述的机动车盲区检测方法，其特征在于，所述逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离具体包括：
对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；
在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
基于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
4.如权利要求3所述的机动车盲区检测方法，其特征在于，所述在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域具体包括：
预先标定出视频帧中感兴趣区域；
获取视频帧中感兴趣区域数据；
运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
5.如权利要求1所述的机动车盲区检测方法，其特征在于，所述根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值，发出报警指令进行报警根据被测目标与机动车的相对距离发出报警指令控制机动车报警具体包括：
计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
判断移动目标与机动车相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
6.一种机动车盲区检测系统，其特征在于，所述系统包括：
视频采集及提取模块，用于采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧；
图像处理模块，用于逐帧分析处理所述图像帧，实时判断机动车后方是否存在移动目标并计算移动目标与机动车的相对距离；
预警模块，用于根据移动目标与机动车的相对距离及机动车警戒阈值，发出报警指令进行报警。
7.如权利要求6所述的机动车盲区检测系统，其特征在于，所述视频采集及提取模块具体包括：
车速获取单元，用于获取机动车当前车速；
综合计算单元，用于将机动车当前车速与预设的车速阈值比较，若当前车速大于车速阈值，则采集机动车后方的视频影像,并从视频影像中逐帧提取获得图像帧。
8.如权利要求6所述的机动车盲区检测系统，其特征在于，所述图像处理模块具体包括：
预处理单元，用于对图像帧进行预处理，至少包括对图像帧进行去噪和直方图均衡化；
目标搜索单元，用于在预处理后的视频帧内搜索移动目标，初定目标区域；
排除干扰单元，用于排除初定目标区域中的非目标干扰因素，确定移动目标；
跟踪单元，用于基于光流跟踪处理技术，实时跟踪移动目标；
距离计算单元，用于逆透视标定处理技术，计算以实时获取移动目标与机动车相对距离。
9.如权利要求8所述的机动车盲区检测系统，其特征在于，所述目标搜索单元具体包括：
区域标定子单元，用于预先标定出视频帧中感兴趣区域；
数据获取子单元，用于获取视频帧中感兴趣区域数据；
搜索子单元，用于运用预先训练好的目标检测分类器在感兴趣区域内搜索移动目标，初定目标区域。
10.如权利要求6所述的机动车盲区检测系统，其特征在于，所述预警模块具体包括：
趋势计算单元，用于计算移动目标与机动车相对距离的变化趋势；
对比单元，用于判断移动目标与机动车的相对距离是否处于机动车的警戒阈值范围内，若是，则生成警戒命令；
报警单元，用于根据移动目标与机动车相对距离的变化趋势及警戒命令发出警报。
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