CN111688568A - 亮度检测方法、车灯控制方法及其系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了亮度检测方法、车灯控制方法及其系统及存储介质，其中，亮度检测方法包括：获取目标检测图像；检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线；确定至少两条参考线的交点；根据交点确定图像分割线，根据图像分割线将目标检测图像分为第一区域和第二区域；根据第一区域的像素分布判断第一区域的亮度。本发明实施例通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率。

Description

亮度检测方法、车灯控制方法及其系统及存储介质
技术领域
本发明涉及车灯控制技术领域，尤其是涉及亮度检测方法、车灯控制方法及其系统及存储介质。
背景技术
随着人们生活水平日益提高，汽车成为人们出行必不可少的交通工具。近年来，全球经济不断增长，全球汽车数量也在迅速激增。到2018年，全球汽车保有量已突破13亿辆，中国汽车数量也已高达3.1亿辆。目前，全世界保有车辆数目巨大并且数目还在不断攀升。
通常，在亮度对比强烈的两种场景下，对于当前环境明暗状态的检测往往不及时，例如，黄昏转为傍晚、下雨时天色由亮变暗以及驾驶进入隧道等，驾驶员需要一段时间的视觉缓冲，往往来不及手动打开车前灯，容易发生交通事故，另外，无法根据实际环境的亮度匹配合适的车灯亮度。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种亮度检测方法、车灯控制方法及其系统及存储介质，能够确定车周环境的明暗状态，并根据明暗状态自动控制车灯的开启与关闭，并且根据环境的亮度匹配对应的车灯亮度。
第一方面，本发明的一个实施例提供了亮度检测方法，包括：
获取目标检测图像；
检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线；
确定所述至少两条参考线的交点；
根据所述交点确定图像分割线，根据所述图像分割线将所述行目标检测图像分为至少第一区域和第二区域；
根据所述第一区域的像素分布判断所述第一区域的亮度。
本发明实施例的亮度检测方法至少具有如下有益效果：本发明实施例通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻第一区域的亮度，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，且能够根据像素分布确定第一区域的亮度。
根据本发明的另一些实施例的亮度检测方法，所述检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线，包括：
提取所述目标检测图像的轮廓，获取中间图像；
获取所述中间图像中的所述至少两条参考线。
根据本发明的另一些实施例的亮度检测方法，所述计算所述至少两条参考线的交点，包括：将所述至少两条参考线进行拟合，确定所述至少两条参考线的交点。根据参考线确定交点，进一步确定图像分割线，以便准确地将第二中间数据分为第一区域和第二区域。
根据本发明的另一些实施例的亮度检测方法，所述图像分割线为经过所述交点的水平线。水平的图像分割线能够准确的将目标检测图像分为两个区域，便于后续对第一区域的亮度分析。
根据本发明的另一些实施例的亮度检测方法，所述根据所述第一区域图像的像素分布判断第一区域亮度，包括：
获取所述第一区域的直方分布图；
确定至少一个阈值像素值，根据所述至少一个阈值像素值将所述直方分布图分为至少两个亮度区间；
分别计算所述至少两个亮度区间的像素点总和；
根据每个所述至少两个亮度区间的像素点总和确定第一区域亮度。
按照多个阈值像素值可确定多种第一区域的明暗状态，更加准确的确定此时第一区域周边的明暗状态。
根据本发明的另一些实施例的亮度检测方法，所述阈值像素值为中间像素值。
第二方面，本发明的一个实施例提供了车灯控制方法：包括本发明第一方面实施例的亮度检测方法，还包括，根据所述第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，控制所述车灯亮度。
本发明实施例的车灯控制方法至少具有如下有益效果：仅通过分析其中的第一区域的亮度便可确定当前时刻的车周环境的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，替代了人眼进行亮度的判断，进而手动开闭和调整车灯的方式，以实现车灯开闭的准确性和即时性。为驾驶员在黄昏转为傍晚时刻、下雨时天色由亮变暗、驾入隧道或高速公路行车等场景下，驾驶员来不及或者不及时打开车灯时自动开闭车灯，有效避免交通的事故发生，且结构简单，具有良好的经济和社会效益；同时可根据第一区域的不同亮度，对应调节车灯的亮度，实现了能源的最大化利用。
根据本发明的另一些实施例的车灯控制方法，所述目标检测图像包括车前图像、车后图像或车周图像。根据需要分别采集目标检测图像，适应不同的使用场景，同时采集车前图像或车后图像，分别判断车前图像或车后图像明暗状态，综合两者的判断结果，进一步确定确定此时环境的明暗状态，以进一步提高判断的准确度。
根据本发明的另一些实施例的车灯控制方法，所述至少两条参考线包括：行车参考线、行道树线列或路灯线列。以多参考物作为参考线，以适应不同检测情形的需要。
根据本发明的另一些实施例的车灯控制方法，所述至少第一区域至少包括天空区域，所述第二区域至少包括地面区域。
第三方面，本发明的一个实施例提供了亮度检测系统，应用于本发明第二方面实施例所述的亮度检测方法，包括：
图像采集模块，用于获取目标检测图像；
图像处理模块，用于检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线；计算所述至少两条参考线的交点；根据所述交点确定图像分割线，将所述行目标检测图像分为至少第一区域和第二区域；根据所述第一区域图像的像素分布判断所述第一区域的亮度。
本发明实施例的亮度检测系统至少具有如下有益效果：通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，且能够根据像素分布确定第一区域的亮度。
第四方面，本发明的一个实施例提供了车灯控制系统，包括本发明第三方面实施例所述的亮度检测系统，还包括：车灯控制模块，用于根据所述第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，以控制所述车灯的亮度。
本发明实施例的车灯控制系统至少具有如下有益效果：利用本发明第三方面的亮度检测系统，通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，替代了人眼进行明暗状态判断，进而手动开闭车灯的方式，可实现车灯自动开闭的准确性和即时性；同时可根据第一区域的不同亮度，对应调节车灯的不同亮度，实现了能源的最大化利用
第五方面，本发明的一个实施例提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行本发明第一方面实施例所述的亮度确定方法，或执行本发明第二方面实施例所述的车灯控制方法。
附图说明
图1是本发明实施例亮度检测方法的一具体实施例流程示意图；
图2是图1中步骤S200的一具体实施例流程示意图；
图3是图1中步骤S300的一具体实施例流程示意图；
图4是图1中步骤S500的一具体实施例流程示意图；
图5是本发明实施例车灯控制方法的一具体实施例流程示意图；
图6是图5中步骤S600的一具体实施例流程示意图；
图7是本发明实施例亮度检测系统的一具体实施例系统框架图；
图8是本发明实施例车灯控制系统的一具体实施例系统框架图；
图9是图1中步骤S100获取的目标检测图像；
图10是图2中步骤S210处理后的图像(中间图像)；
图11是图2中步骤S220处理后的图像；
图12是图3中步骤S310处理后的图像；
图13是图1中步骤S400处理后的图像；
图14是图4中步骤S510处理后的图像；
图15是图14的直方分布图。
具体实施方式
以下将结合实施例对本发明的构思及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，如果涉及到方位描述，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。如果某一特征被称为“设置”、“固定”、“连接”、“安装”在另一个特征，它可以直接设置、固定、连接在另一个特征上，也可以间接地设置、固定、连接、安装在另一个特征上。
在本发明实施例的描述中，如果涉及到“若干”，其含义是一个以上，如果涉及到“多个”，其含义是两个以上，如果涉及到“大于”、“小于”、“超过”，均应理解为不包括本数，如果涉及到“以上”、“以下”、“以内”，均应理解为包括本数。如果涉及到“第一”、“第二”，应当理解为用于区分技术特征，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
为了便于更加准确的理解本发明的多种实施例，现针对本发明实施例中将设计的部分技术术语进行解释：
(1)RGB色彩模式：工业界的一种颜色标准,通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。
(2)HSV色彩模式：工业界的一种颜色标准，通过对色相(H)、饱和度(S)、亮度(V)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。
(3)Canny算子：图像处理中一种常见的计算图像边缘的算法，可以有效地计算输入图像的边缘。
(4)Hough变换(霍夫变换)：把笛卡尔坐标的点转换到霍夫坐标上，在图像处理中一般用于检测图像中的直线和圆。
(5)最小二乘法：一种用于求解线性回归模型的算法。
(6)图像直方图：用于统计和分析图像像素的数量分布，是以像素值为横坐标，像素个数为纵坐标的图表。
随着人们生活水平日益提高，汽车是人们出行必不可少的交通工具。近年来，全球经济不断增长，全球汽车数量也在迅速激增。到2018年，全球汽车保有量已突破13亿辆，中国汽车数量也已高达3.1亿辆。目前全世界保有车辆数目巨大并且数目还在不断攀升。根据数据显示，在黄昏转为傍晚时刻、下雨时天色由亮变暗以及驾驶进入隧道等多个场景下，驾驶员往往来不及手动打开车前灯，而在由亮变暗的突变情况下，会使驾驶员不适应突变的昏暗视野，在该种情况下往往容易发生交通事故。
随着汽车电子技术的发展，汽车车灯的技术发展也越来越趋向于智能化，同时随着人们对驾驶的安全性和舒适性有着越来越高的要求，研究新的灯光控制技术具有重要的经济和社会价值。
基于此，本申请实施例提供了亮度检测方法、车灯控制方法及其控制系统及存储介质，能够确定环境的明暗状态，并根据行明暗状态自动控制车灯的开启与关闭。
参照图1，示出了本发明一些实施例中亮度检测方法的流程示意图。其具体包括步骤：
S100：获取目标检测图像；
S200：检测目标检测图像，以获取至少两条参考线；
S300：确定至少两条参考线的交点；
S400：根据交点确定图像分割线，将行目标检测图像分为至少第一区域和第二区域；
S500：根据第一区域的像素分布判断第一区域的亮度。
在一些实施例中，步骤S100中，目标检测图像可为任意需要对其亮度进行检测的图像(如图9)，例如，在车辆静止或行驶过程中的车前图像、车后图像或车周图像，通过获取目标检测图像，以对其进行分析，进一步确定其亮度。在本实施例中，以目标检测图像为车前图像为例对本发明的亮度检测方法进行说明。
在一些实施例中，参照图2，步骤S200具体包括：
S210：提取目标检测图像的轮廓，获取中间图像；
S220：获取中间图像中的至少两条参考线。
在一些实施例中，参照图9-10，步骤S210中，在提取车前图像的轮廓之前，首先将车前图像转化为灰度图，再采用canny算子提取车前图像的轮廓，以获取中间图像。进行灰度处理并提取图像中的轮廓，可将车前图像中的主要参照物的轮廓突出。
在其他实施例中，从中间图像中选取目标分析区域，排除明显障碍物，例如，行人、动物等，而尽量仅包括前方道路的图像，避免障碍物对分析结果的影响。
在一些实施例中，参照图11，在步骤S230中，针对中间图像，进一步获取中间图像中至少两条参考线，此处所指的两条参考线在特定场景中可以被理解成两对参考线，例如，一些行车参考线具有一定的宽度，需要对其进行拟合以便形成可用于分析的参考线，在本实施例中，参考线可为行车参考线，行车参考线包括路面上引导车辆正确行驶的实线或者虚线，可选地，参考线可为2条以上，例如，三条，以便更加精确的确定参考线的交点。在一具体实施例中，采用霍夫变换进行特征检测，并获取中间图像中的两条参考线。
在其他实施例中，根据实际情况，参考线还可为行道树线列或路灯线列等，也可以为其他用于确定交点的参考线或者参考物形成的线列，例如，桥墩、护栏等形成的线列。
在一实施例中，参照图3，在步骤S300中，具体包括步骤S310,将至少两条(对)参考线进行拟合，确定至少两条参考线的交点，参照图12，具体地，采用最小二乘法对两条(对)参考线进行拟合，使其分别拟合成一条直线，拟合得到的两条直线不断向前延伸，通过计算可确定两条直线最终的交点。
在一些实施例中，在步骤S400中，参照图13，在确定了拟合直线的交点后，为了确保分割的准确性，以过该交点的水平线作为图像分割线，将中间图像分割成第一区域和第二区域，例如，第一区域和第二区域分别为天空区域和底面区域。水平的图像分割线能够准确的将目标检测图像分为两个区域，便于后续对第一区域的亮度分析，避免分割的不准确导致分析结果的偏差。
需要说明的是，在亮度的检测中，主要是检测当前天空的明亮状况，而排除地面反光等干扰，因此，通过分析将中间图像分解成天空和地面区域，针对性的对天空区域(第一区域)的亮度进行分析，以确定此时环境的明暗状态，降低了计算量，提高了分析的效率。
在一些实施例中，参照图4及图14，在步骤S500中，可具体包括如下步骤：
S510：获取第一区域的直方分布图，直方分布图的横坐标为像素值，其中，直方分布图纵坐标为像素值对应的像素点个数；
S520：确定至少一个阈值像素值，根据至少一个阈值像素值将所述直方分布图分为至少两个亮度区间；
S530：分别计算至少两个亮度区间的像素点总和；
S540：根据每个至少两个亮度区间的像素点总和确定第一区域亮度。
在一些实施例中，为了准提取第一区域的亮度参数，在获取直方分布图之前，将第一区域(例如，天空区域)从RGB颜色空间转化为HSV颜色空间，并提取第一区域的亮度通道，即HSV颜色空间中的V通道，并获取此时第一区域的直方分布图(图15)。若亮度改变，RGB图像的各个通道，即R,G,B三个通道的值都会改变；如果转化为HSV颜色通道，如果亮度发生改变，其H，S通道的值是不会发生变化的，只有V通道的值发生改变。所以，RGB转化为HSV可减少变量分析，减低计算量。
在一些实施例中，在步骤S520中，确定阈值像素值，该阈值像素值可为任一像素值并且包含一个或者多个，根据该一个或者多个阈值像素值将直方分布图分为至少两个亮度区间；当阈值亮度值为多个时，可将直方分布图分为多个亮度区间。
在一些实施例中，在步骤S530和步骤S540中，根据不同亮度区间内像素点的数量情况，确定像素点分布最多的区域为最能代表此时第一区域的亮度情况的亮度区间，并以该亮度区间代表的亮度状态作表征此时第一区域的亮度(明亮状态)。
在一示例情况中，按照不同区间内像素数量的分布情况，多个亮度区间的亮度状态可为：暗黑、较暗、较亮和明亮，分别计算处于暗黑、较暗、较亮和明亮亮度区间内的像素总和，若处于较暗区间上的像素值最多，则判定此时第一区域的明亮状态为较暗，以此类推。通过上述方法可以确定多种第一区域可能出现的多种明暗状态，即亮度，进而准确判断第一区域所处的实际环境的明暗状态。
在一些实施例中，阈值像素值为中间像素值，可根据此时中间像素值得大小，进一步确定低亮度像素和高亮度像素，例如，小于中间像素值的为低亮度像素，大于中间像素值的为高亮度像素。
在一具体实施例中，可按照公式(1)确定直方图中的中间像素值Mean：
Figure BDA0002491730470000091
其中，hist为直方图所包含像素值的列表，Max(hist)为hist中最大的像素值，Min(hist)为hist中最小的像素值。
在一具体实施例中，按照直方分布图中低亮度像素和高亮度像素的分布情况，可将直方分布图分为暗黑区间和明亮区间，分别统计位于暗黑区间和明亮区间的低亮度像素和高亮度像素的数量和，例如，在小于中间亮度值Mean的亮度空间中统计低亮度像素的总和，而在在大于中间亮度值Mean的亮度空间中统计高亮度像素的总和，当位于暗黑区间上的低亮度像素的总和大于位于明亮区间上的高亮度像素的总和，则判断此时为车周环境暗黑状态，反之，为明亮状态，即公式(2)所表示的数学关系：
Figure BDA0002491730470000092
本发明实施例的亮度检测方法通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的亮度状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，且可按照需将第一区域分为多个亮度状态，进而准确判断第一区域所处的实际环境的明暗状态。同时，按照多个阈值像素值可确定多种第一区域的明暗状态，更加准确的确定此时第一区域周边的明暗状态。
第二方面，本发明实施提供了一种车灯控制方法，该方法基于本发明第一方面实施例的亮度检测方法实现，参照图6，该方法还包括步骤S600：根据第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，控制车灯亮度。
参照图6，在一示例情况中，步骤S600具体包括：
S610:当判断第一区域为暗黑状态，开启车灯，
S620:当判断第一区域为明亮状态时，关闭车灯。
在其他实施例中，在第一区域分为多个亮度区间的情况中，在一示例情况中，按照不同区间内像素的数量分布情况，多个亮度区间可为：暗黑、较暗、较亮，明亮。对应于不用的亮度区间，可开闭车灯或者将车灯配置为不同的亮度。例如，较暗状态下的车灯亮度可弱于暗黑状态下车灯的亮度，而较亮状态下车灯的亮度可弱于较暗状态下车灯的亮度，且随着天色渐暗，车灯的亮度可逐步调整为较暗或者暗黑状态下车灯对应的亮度。不仅实现了车灯亮度的自动调整，且可根据环境自适应不同的明暗状态，使能源得到最大化利用。
在一些实施例中，如前，根据实际的应用场景，目标检测图像可为车前图像和/或车后图像，或车周图像，对应不同情况，车灯可为前车灯、后车灯、应急灯或者车辆两侧的提示灯。
在一示例情况中，目标检测图像为车后图像，利用本发明第一方面实施例的亮度检测方法确定车后图像的明暗状态，以进一步控制车后灯的开闭和亮度调整，以起到对后车的提示作用，减少交通事故的发生概率。
在另一示例情况中，同时采集车前图像或车后图像，分别判断车前图像或车后图像的亮度，综合两者的判断结果，进一步确定此时车周环境的明暗状态，以进一步提高判断的准确度。
应当理解的是，车前图像和车后图像可包括车辆静止和车辆行驶过程中的图像，当为车辆静止时的图像时，对应进行开闭或亮度调节的车灯为应急灯等。
当目标检测图像为车周图像时，对应于不同亮度情况，对车辆两侧的提示灯亮度进行调节，实现提示灯的自动调节，并且同样具有节约能源的作用。
在一些实施例中，如前所述，根据实际的应用场景，参考线可包括行车参考线、行道树线列或路灯线列，也可以为任意其他可以确定交点的参考线或者参考物体形成的线列，例如，桥墩、护栏等形成的线列。
在一些实施例中，第一区域和第二区域分别为天空区域和地面区域，在本实施例中，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻车周环境的亮度状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，替代了人眼进行明暗状态判断，进而手动开闭车灯的方式，以实现车灯开闭的准确性和即时性，同时可根据第一区域的不同亮度，对应调节车灯的不同亮度，实现了能源的最大化利用。同时，按照多个阈值像素值可确定多种第一区域可能的明暗状态，更加准确的确定此时第一区域周边的明暗状态。
在一示例情况中，在高速公路的行车情形下，驾驶员在长途驾驶的过程中，注意力和体能均显著下降，甚至出现打瞌睡的情况，在这样的情况下，驾驶员在天色渐暗或者进入隧道时，有可能无法及时准确地判断当前的明暗状态，导致车灯开闭不及时，进一步造成交通事故，本发明实施例通过及时准确地确定当前时刻车周环境的明暗状态，控制车辆对应的进行车灯的开闭和亮度的调节，有效避免了前述情况的发生，有利地降低交通事故发生的概率。
第三方面，本发明实施提供了一种亮度检测系统，应用于本发明第一方面实施例的亮度检测方法，参照图7，其包括：图像采集模块100和图像处理模块200。
在一实施例中，图像采集模块100用于获取目标检测图像；目标检测图像可为在车辆行驶或者静止时的车前图像和/或车后图像，或车静止时车周图像，通过获取目标检测图像，以本发明第一方面实施例的亮度检测方法对其进行分析，确定其亮度，以进一步确定此时车周环境的明暗状态。
图像处理模块200用于检测目标检测图像，以获取至少两条参考线；参考线的获取步骤可参考步骤S210-S230，在此不再赘述。
图像处理模块200还用于计算至少两条参考线的交点，以进一步根据该交点确定图像分割线，并且将行目标检测图像分为至少第一区域和第二区域；根据第一区域图像的像素分布判断当前时刻环境的明暗状态。上述功能可参考步骤S300-S500实现，在此不再赘述。
本发明实施例的明暗程度检测系统通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率。同时，按照多个阈值像素值可确定多种第一区域可能的明暗状态，更加准确的确定此时第一区域周边的明暗状态。
第四方面，本发明实施提供了一种车灯控制系统，该系统包括本发明第三方面实施例的亮度检测系统，可实现本发明方面的明暗状态的检测方法，参照图8，该系统还包括车灯控制模块300，车灯控制模块300用于根据第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，控制车灯亮度。
在一实施例中，车辆主控系统获取表征当前时刻车周环境明暗状态的明暗状态信号，并将该明暗状态信号发送至车灯控制模块300，车灯控制模块300根据明暗状态信号自动控制车灯的开闭或调整车灯的亮度。
在一具体实施例中，当车灯控制模块300判断第一区域为暗黑状态，则开启车灯，当车灯控制模块300判断第一区域为明亮状态时，关闭车灯，也可根据车周环境的不同亮度状态，自动调节车灯的亮度。
在一些实施例中，图像处理模块200采集的目标检测图像包括车前图像和/或车后图像，或车周图像，根据实际情况的需要，可分别采集车前图像或车后图像，以进一步提高检测的效率，也可同时采集车前图像和车后图像，以进一步提高检测的精度。当目标检测图像为车周图像时，对应于不同亮度情况，对车辆两侧的提示灯亮度进行调节，实现提示灯的自动调节，节约能源的作用。
在本实施例中，利用本发明第三方面的亮度检测系统，通过获取目标检测图像的参考线，进一步确定图像分割线，仅通过分析其中的第一区域便可确定当前时刻的明暗状态，降低了计算量，且由于仅分析第一区域，排除了例如地面反光等情况的干扰，提高了检测的准确度及检测效率，替代了人眼进行明暗状态判断，进而手动开闭车灯的方式，可实现车灯自动开闭的准确性和即时性，同时可根据第一区域的不同亮度，对应调节车灯的不同亮度，实现了能源的最大化利用。同时，按照多个阈值像素值可确定多种第一区域的可能的明暗状态，更加准确的确定此时第一区域周边的明暗状态。
第五方面，本发明提供计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机执行如本发明第一方面任一实施例的亮度检测方法；或执行如本发明第二方面任一实施例的车灯控制方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术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作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

Claims (13)

1.亮度检测方法，其特征在于，包括：
获取目标检测图像；
检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线；
确定所述至少两条参考线的交点；
根据所述交点确定图像分割线，根据所述图像分割线将所述目标检测图像分为第一区域和第二区域；
根据所述第一区域的像素分布判断所述第一区域的亮度。
2.根据权利要求1所述的亮度检测方法，其特征在于：所述检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线，包括：
提取所述目标检测图像的轮廓，获取中间图像；
获取所述中间图像中的所述至少两条参考线。
3.根据权利要求1所述的亮度检测方法，其特征在于：所述确定所述至少两条参考线的交点，包括：
将所述至少两条参考线进行拟合，并确定所述至少两条参考线的交点。
4.根据权利要求3所述的亮度检测方法，其特征在于：所述图像分割线为经过所述交点的水平线。
5.根据权利要求1至4任一项所述的亮度检测方法，其特征在于：所述根据所述第一区域的像素分布判断第一区域亮度，包括：
获取所述第一区域的直方分布图；
确定至少一个阈值像素值，根据所述至少一个阈值像素值将所述直方分布图分为至少两个亮度区间；
分别计算所述至少两个亮度区间的像素点总和；
根据每个所述至少两个亮度区间的像素点总和确定第一区域亮度。
6.根据权利要求5任一项所述的亮度检测方法，其特征在于：所述阈值像素值为中间像素值。
7.车灯控制方法，包括权利要求1-6任一项所述的亮度检测方法，其特征在于，还包括，根据所述第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，以控制所述车灯的亮度。
8.根据权利要求7所述的车灯控制方法，其特征在于，所述目标检测图像包括车前图像、车后图像或车周图像。
9.根据权利要求7所述的车灯控制方法，其特征在于，所述至少两条参考线包括：行车参考线、行道树线列或路灯线列。
10.根据权利要求7至9任一项所述的车灯控制方法，其特征在于，所述第一区域至少包括天空区域，所述第二区域至少包括地面区域。
11.亮度检测系统，应用于权利要求1-5任一项所述的亮度检测方法，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于获取目标检测图像；
图像处理模块，用于检测所述目标检测图像，以获取至少两条参考线；计算所述至少两条参考线的交点；根据所述交点确定图像分割线，根据所述图像分割线将所述目标检测图像分为至少第一区域和第二区域；根据所述第一区域的像素分布判断所述第一区域的亮度。
12.车灯控制系统，包括权利要求11所述的亮度检测系统，其特征在于，还包括：
车灯控制模块，用于根据所述第一区域的亮度，确定车周环境的明暗状态，以控制所述车灯的亮度。
13.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至6任一项所述的亮度检测方法；或
执行如权利要求7至10任一项所述的车灯控制方法。
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