CN111275981A - 一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，该方法采用毫米波雷达和摄像头结合获取车辆信息，能够获得车辆外形尺寸和前车车速等参数，利用多参数分析提高车辆尾灯识别的准确性；且将传感器设置于路侧，有效避免车载方式存在的视线局限性，进一步提高识别准确性，进而大大降低驾驶员的错误操作率，提高驾驶安全。

Description

一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法
技术领域
本发明属于交通安全技术领域，尤其涉及一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法。
背景技术
高速公路的交通安全问题已受到广泛关注，在车辆高速行驶的过程中，常常因为各种主观或客观的因素导致驾驶员无法及时在特定的时刻做出准确的操作，从而带来严重的后果。
为使驾驶员操作错误率降低，现有以车载的方式安装传感器，受到车载方式在视线上的局限，极有可能因前方大型车辆、障碍物或特殊地形等因素造成传感器无法全面获取前方车辆尾灯信息，导致驾驶员无法及时作出响应。并且由于当前传感器均采用单一的摄像头传感器，受到其自身功能的局限性，在灯语识别上，仍有许多如前车外形尺寸、前车车速等重要参数无法获取，进而无法避免驾驶员的错误操作。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，该方法采用毫米波雷达和摄像头结合获取车辆信息，能够获得车辆外形尺寸和前车车速等参数，利用多参数分析提高车辆尾灯识别的准确性；且将传感器设置于路侧，有效避免车载方式存在的视线局限性，进一步提高识别准确性，进而大大降低驾驶员的错误操作率，提高驾驶安全。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以解决。
一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，包括以下步骤：
步骤1，实时获取高速公路上的路况信息，提取每个车辆的图像；获取每个车辆的车速；
其中，通过间隔设置于高速公路路边的摄像头和毫米波雷达获取路况信息和每个车辆的车速；
步骤2，采用图像灰度分析选取每个车辆的图像中的候选区域；使用最大类间方差法将候选区域进行分割，再经形态学变换，得到候选车灯区域；
步骤3，判断候选车灯区域是否为2，若是，则对候选车灯区域进行几何配对，确定车尾灯并转至步骤4；否则，判断为转向灯开启，转至步骤1重新获取车辆图像；
步骤4，采用车辆跟踪算法对每对车尾灯进行跟踪，记录每对车尾灯的开启、熄灭时间；
步骤5，判断每对车尾灯开启持续时间是否大于雾灯阈值，若是，则判断为雾灯开启；否则，进一步判断车尾灯开启持续时间是否满足双闪灯开启判断条件，若是，则确认双闪灯开启，否则，判断为制动灯开启；
其中，所述双闪灯开启判断条件为同时满足以下条件：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
进一步地，所述采用图像灰度分析选取每个车辆的图像中的候选区域，具体为：
(2.1)采用HSV颜色空间进行阈值过滤，得到对应的候选车辆尾灯区域二值图；
其中，所述阈值过滤中的阈值为342°＜H＜360°且0.45＜S＜1.0或0°＜H＜30°且0.45＜S＜1.0；H为色调，S为饱和度；
(2.2)对候选车辆尾灯区域二值图进行高斯变换，得到对应的分散点灰度值；
(2.3)将每个分散点灰度值进行归一化后作为加权比例系数；将原始车辆图像从RGB空间转换成对应灰度图；将每个加权比例系数与RGB空间对应灰度图中对应各点的灰度值进行乘积，确定对应的候选区域。
更进一步地，所述归一化的公式为：
Figure BDA0002377126270000031
式中，I(i，j)表示分散点灰度值，N(i，j)表示分散点灰度值归一化后的值；min和max分别表示所有分散点灰度值的最小灰度值和最大灰度值。
进一步地，所述使用最大类间方差法将候选区域进行分割，具体为：
通过遍历0-255作为分割阈值，将候选区域分为两个区域，分别计算每个分割阈值对应的两个区域的方差，并将方差最大时对应的两个区域作为最终分割结果。
进一步地，所述形态学变换为先进行腐蚀操作再进行膨胀操作。
进一步地，所述对候选车灯区域进行几何配对，具体为：
(3.1)设定两个候选车灯区域分别为A、B，其面积分别为S1、S2；
(3.2)判断两个候选车灯区域的面积是否相近：
|S1-S2|＜K*minS
其中，K为面积比例系数，| |为取绝对值操作，minS为S1和S2中的较小值；
(3.3)判断两个候选车灯区域的中心位置，判断两个候选车灯区域中心位置在竖直方向上的距离ydistance是否满足水平配对阈值：
ydistance＜G*minHeight
其中，minHeight表示A区域高度和B区域高度的较小值，G是高度比例系数；
(3.4)判断两个候选车灯区域在水平方向上的距离xdistance是否满足车尾灯间距约束条件：
M*minWidth＜xdistance＜N*minWidth
其中，M、N分别为宽度比例系数，minWidth为A区域宽度与B区域宽度中的较小值；
若候选车灯区域满足步骤(3.2)-(3.4)，则几何配对成功，确定该候选车灯区域为车尾灯。
进一步地，所述采用车辆跟踪算法对每对车尾灯进行跟踪，具体为：
首先，获取当前时刻每个车辆的位置信息，当前时刻每个车辆的车速vi、及对应车身长度为li，相邻时刻时间间隔为t；
然后，利用RGB颜色空间确定当前时刻每个车辆图片的所有像素点的R、G、B分量值；判断相邻时刻的车辆图像是否满足同一车辆判断条件，若是，则判断为同一车辆，即车辆跟踪成功。
进一步地，所述同一车辆判断条件具体为：
(a)同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道；
(b)同一车辆的车身长度li在相邻两帧图像中的变化不超过1％；
(c)计算相邻时刻车辆的行驶距离si＝vi×t，以si为半径搜索车辆，则下一时刻该车辆应处于搜索范围内；
(d)分别计算当前时刻车辆图像中所有像素点的R、G、B分量对应的平均值，同一车辆在相邻时刻的R分量平均值、G分量平均值、B分量平均值的变化分别不超过5％。
更进一步地，所述同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道的判断依据为：
首先，根据车辆位置信息，得到车辆到毫米波雷达之间的距离di、车辆与毫米波雷达连线与水平方向的夹角θ，进而得到车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di′；
其中，水平方向为水平面内与车辆行驶方向垂直的方向；
然后，根据车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di′与车道宽度，确定车辆所处的车道位置。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明采用毫米波雷达和摄像头结合获取车辆信息，能够获得车辆外形尺寸和前车车速等参数，利用多参数分析提高车辆尾灯识别的准确性；且将传感器设置于路侧，有效避免车载方式存在的视线局限性，进一步提高识别准确性，进而大大降低驾驶员的错误操作率，提高驾驶安全。
(2)本发明通过图像处理和车辆跟踪，实现了车尾灯中双闪灯和制动灯的准确识别，进而能够及时发现高速行驶中的车辆异常情况，通过无线通信或警示牌显示的形式警示后方车辆，保证高速行驶安全。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1为本发明的实现流程示意图；
图2为本发明实施例的候选车灯区域确定过程示意图；
图3为本发明实施例的车辆横向距离确定过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例及效果作进一步详细描述。
参考图1，本发明的一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，包括以下步骤：
步骤1，实时获取高速公路上的路况信息，提取每个车辆的图像；获取每个车辆的车速；
其中，通过间隔设置于高速公路路边的摄像头和毫米波雷达获取路况信息和每个车辆的车速；
步骤2，采用图像灰度分析选取每个车辆的图像中的候选区域；使用最大类间方差法将候选区域进行分割，再经形态学变换，得到候选车灯区域；
具体按照以下步骤实施：
(2.1)采用HSV颜色空间进行阈值过滤，得到对应的候选车辆尾灯区域二值图；
其中，所述阈值过滤中的阈值为342°＜H＜360°且0.45＜S＜1.0或0°＜H＜30°且0.45＜S＜1.0；H为色调，S为饱和度；
(2.2)对候选车辆尾灯区域二值图进行高斯变换，得到对应的分散点灰度值；
(2.3)将每个分散点灰度值进行归一化后作为加权比例系数；将原始车辆图像从RGB空间转换成对应灰度图；将每个加权比例系数与RGB空间对应灰度图中对应各点的灰度值进行乘积，确定对应的候选区域。
所述归一化的公式为：
Figure BDA0002377126270000071
式中，I(i，j)表示分散点灰度值，N(i，j)表示分散点灰度值归一化后的值；min和max分别表示所有分散点灰度值的最小灰度值和最大灰度值。
此处利用该系数在由HSV颜色阈值检测到的车尾灯区域中比较大，其他区域系数值则较小的特性对车尾灯区域进行粗提取。
(2.4)所述使用最大类间方差法将候选区域进行分割，具体为：
通过遍历0-255作为分割阈值，将候选区域分为两个区域，分别计算每个分割阈值对应的两个区域的方差，并将方差最大时对应的两个区域作为最终分割结果。
(2.5)所述形态学变换为先进行腐蚀操作再进行膨胀操作。
利用形态学变换消除图像中的尾灯区域的内部孔洞从而得到车尾灯的轮廓。一般来讲，形态学变换中的膨胀操作使得原目标范围扩大、并且可以使目标中的孔洞被缩小，而腐蚀操作则可以减小原目标的范围、但同时内部孔洞被放大。所以为了消除二值图中面积较小的或者孤立的区域，首先对图像进行腐蚀操作，然后将腐蚀后的二值图进行膨胀操作，使得原相邻区域重新连通。
步骤3，判断候选车灯区域是否为2，若是，则对候选车灯区域进行几何配对，确定车尾灯并转至步骤4；否则，转至步骤1重新获取车辆图像；
参考图2，具体按照以下步骤实施：
(3.1)设定两个候选车灯区域分别为A、B，其面积分别为S1、S2；
(3.2)判断两个候选车灯区域的面积是否相近：
|S1-S2|＜K*minS
其中，K为面积比例系数，| |为取绝对值操作，minS为S1和S2中的较小值；
(3.3)判断两个候选车灯区域的中心位置，判断两个候选车灯区域中心位置在竖直方向上的距离ydistance是否满足水平配对阈值：
ydistance＜G*minHeight
其中，minHeight表示A区域高度和B区域高度的较小值，G是高度比例系数；
(3.4)判断两个候选车灯区域在水平方向上的距离xdistance是否满足车尾灯间距约束条件：
M*minWidth＜xdistance＜N*minWidth
其中，M、N分别为宽度比例系数，minWidth为A区域宽度与B区域宽度中的较小值；
若候选车灯区域满足步骤(3.2)-(3.4)，则几何配对成功，确定该候选车灯区域为车尾灯。
此步骤中，若候选车灯区域数量为1，则判断为转向灯。以上过程中的各比例系数在实际中需要根据先验知识设定，本发明实施例使用的先验值分别为K＝1.5，G＝3，M＝3，N＝10。
步骤4，采用车辆跟踪算法对每对车尾灯进行跟踪，记录每对车尾灯的开启、熄灭时间；
具体步骤为：
首先，获取当前时刻每个车辆的位置信息，当前时刻每个车辆的车速vi、及对应车身长度为li，相邻时刻时间间隔为t；
然后，利用RGB颜色空间确定当前时刻每个车辆图片的所有像素点的R、G、B分量值；判断相邻时刻的车辆图像是否满足同一车辆判断条件，若是，则判断为同一车辆，即车辆跟踪成功；
相邻时刻判断为同一车辆必须同时满足以下条件：
(a)同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道；即：
参考图3，首先，根据车辆位置信息，得到车辆到毫米波雷达之间的距离di、车辆与毫米波雷达连线与水平方向的夹角θ，进而得到车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di′；
其中，水平方向为水平面内与车辆行驶方向垂直的方向；
然后，根据车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di′与车道宽度，确定车辆所处的车道位置。
示例性地，当0＜di′＜3.75，判断车辆处于慢车道；当3.75＜di′＜7.5，判断车辆处于中间车道；当7.5＜di′＜11.25，判断车辆处于快车道。
其中，一个车道宽度为3.75m。
若相邻两帧图像的判断结果相同，则满足该条要求。
(b)同一车辆的车身长度li在相邻两帧图像中的变化不超过1％；
(c)计算相邻时刻车辆的行驶距离si＝vi×t，以si为半径搜索车辆，则下一时刻该车辆应处于搜索范围内；
(d)分别计算当前时刻车辆图像中所有像素点的R、G、B分量对应的平均值，同一车辆在相邻时刻的R分量平均值、G分量平均值、B分量平均值的变化分别不超过5％。
步骤5，判断每对车尾灯开启持续时间是否大于雾灯阈值，若是，则判断为雾灯开启；否则，进一步判断车尾灯开启持续时间是否满足双闪灯开启判断条件，若是，则确认双闪灯开启，否则，判断为制动灯开启；
其中，所述双闪灯开启判断条件为同时满足以下条件：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
本实施例的雾灯阈值为10s。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，实时获取高速公路上的路况信息，提取每个车辆的图像；获取每个车辆的车速；
其中，通过间隔设置于高速公路路边的摄像头和毫米波雷达获取路况信息和每个车辆的车速；
步骤2，采用图像灰度分析选取每个车辆的图像中的候选区域；使用最大类间方差法将候选区域进行分割，再经形态学变换，得到候选车灯区域；
步骤3，判断候选车灯区域是否为2，若是，则对候选车灯区域进行几何配对，确定车尾灯并转至步骤4；否则，判断为转向灯开启，转至步骤1重新获取车辆图像；
步骤4，采用车辆跟踪算法对每对车尾灯进行跟踪，记录每对车尾灯的开启、熄灭时间；
步骤5，判断每对车尾灯开启持续时间是否大于雾灯阈值，若是，则判断为雾灯开启；否则，进一步判断车尾灯开启持续时间是否满足双闪灯开启判断条件，若是，则确认双闪灯开启，否则，判断为制动灯开启。
2.根据权利要求1所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述采用图像灰度分析选取每个车辆的图像中的候选区域，具体为：
(2.1)采用HSV颜色空间进行阈值过滤，得到对应的候选车辆尾灯区域二值图；
其中，所述阈值过滤中的阈值为342°<H<360°且0.45<S<1.0或0°<H<30°且0.45<S<1.0；H为色调，S为饱和度；
(2.2)对候选车辆尾灯区域二值图进行高斯变换，得到对应的分散点灰度值；
(2.3)将每个分散点灰度值进行归一化后作为加权比例系数；将原始车辆图像从RGB空间转换成对应灰度图；将每个加权比例系数与RGB空间对应灰度图中对应各点的灰度值进行乘积，确定对应的候选区域。
3.根据权利要求2所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述归一化的公式为：
Figure FDA0002377126260000021
式中，I(i,j)表示分散点灰度值，N(i，j)表示分散点灰度值归一化后的值；min和max分别表示所有分散点灰度值的最小灰度值和最大灰度值。
4.根据权利要求1所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述使用最大类间方差法将候选区域进行分割，具体为：
通过遍历0-255作为分割阈值，将候选区域分为两个区域，分别计算每个分割阈值对应的两个区域的方差，并将方差最大时对应的两个区域作为最终分割结果。
5.根据权利要求1所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述对候选车灯区域进行几何配对，具体为：
(3.1)设定两个候选车灯区域分别为A、B，其面积分别为S1、S2；
(3.2)判断两个候选车灯区域的面积是否相近：
|S1-S2|<K*minS
其中，K为面积比例系数，||为取绝对值操作，minS为S1和S2中的较小值；
(3.3)判断两个候选车灯区域的中心位置，判断两个候选车灯区域中心位置在竖直方向上的距离ydistance是否满足水平配对阈值：
ydistance<G*minHeight
其中，minHeight表示A区域高度和B区域高度的较小值，G是高度比例系数；
(3.4)判断两个候选车灯区域在水平方向上的距离xdistance是否满足车尾灯间距约束条件：
M*minWidth<xdistance<N*minWidth
其中，M、N分别为宽度比例系数，minWidth为A区域宽度与B区域宽度中的较小值；
若候选车灯区域满足步骤(3.2)-(3.4)，则几何配对成功，确定该候选车灯区域为车尾灯。
6.根据权利要求1所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述采用车辆跟踪算法对每对车尾灯进行跟踪，具体为：
首先，获取当前时刻每个车辆的位置信息，当前时刻每个车辆的车速vi及对应车身长度为li，相邻时刻时间间隔为t；
然后，利用RGB颜色空间确定当前时刻每个车辆图片的所有像素点的R、G、B分量值；判断相邻时刻的车辆图像是否满足同一车辆判断条件，若是，则判断为同一车辆，即车辆跟踪成功。
7.根据权利要求6所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述同一车辆判断条件具体为：
(a)同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道；
(b)同一车辆的车身长度li在相邻两帧图像中的变化不超过1％；
(c)计算相邻时刻车辆的行驶距离si＝vi×t，以si为半径搜索车辆，则下一时刻该车辆应处于搜索范围内；
(d)分别计算当前时刻车辆图像中所有像素点的R、G、B分量对应的平均值，同一车辆在相邻时刻的R分量平均值、G分量平均值、B分量平均值的变化分别不超过5％。
8.根据权利要求7所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述同一车辆在相邻两帧图像中处于同一车道的判断依据为：
首先，根据车辆位置信息，得到车辆到毫米波雷达之间的距离di、车辆与毫米波雷达连线与水平方向的夹角θ，进而得到车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di'；
其中，水平方向为水平面内与车辆行驶方向垂直的方向；
然后，根据车辆在水平方向上距毫米波雷达的距离di'与车道宽度，确定车辆所处的车道位置。
9.根据权利要求1所述的高速公路车辆开启制动灯和双闪灯的识别方法，其特征在于，所述双闪灯开启判断条件为同时满足以下条件：车尾灯开启持续时间低于3s、存在3次以上的开启和熄灭过程、前3次的车尾灯开启持续时间之间的标准差不超过0.5、相邻两次车尾灯开启时刻之间的时间间隔不超过1s。
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