CN113676618A - 一种透明a柱的智能显示系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种透明A柱的智能显示系统及方法，所述系统包括深度相机、柔性屏、摄像机、控制器、深度相机安装在A柱外侧，柔性屏镶嵌在A柱内侧，摄像机安装在柔性屏上，深度相机、柔性屏、摄像机分别与控制器电连接；通过对车外A柱盲区图像的采集，在车内再现三维的盲区图像，并且通过采集驾驶员的头部图像，实时跟踪驾驶员的人脸以及人眼位置，根据实时位置信息对盲区图像进行透视变换，实时在线人眼预观看的A柱盲区的三维图像，同时为了防止驾驶员疲劳驾驶，可以根据跟踪到的人眼的横纵比，实时判断驾驶员是否为疲劳驾驶，并自动报警提示，降低了由于盲区导致安全事故发生的风险，提高了道路行驶的安全性。

Description

一种透明A柱的智能显示系统及方法
技术领域
本发明属于汽车A柱技术领域，具体涉及一种透明A柱的智能显示系统及方法。
背景技术
A柱是挡风玻璃和左右前车门的连接柱，A柱在发动机舱和驾驶舱之间，左右后视镜的上方，在转弯或变道时会遮挡一部分视线，形成汽车A柱盲区。
一方面，当汽车变道转向尤其是在左转弯时，驾驶者的视野都会被A柱部分遮挡，造成一个视野上的盲区，汽车行驶存在安全隐患，所以从这个角度出发，汽车A柱越薄越好。另一方面，A柱需要保持一定的刚度，汽车A柱尺寸过小会导致车身强度不足，提高行车风险。传统的汽车A柱无法在保证刚度的情况下为驾驶员提供更大的视野范围，因此汽车A柱“透明化”是无可阻挡的发展趋势。
最初提出的透明A柱是利用折射的原理，让视线发生弯曲和折射的处理，最终让司机看到的结果是A柱后方的障碍物，但是该方法视物不清，仍然无法有效的成为完全透明的汽车A柱。目前，国内外对A柱视野的控制方法主要分为2种，即GB 11562中规定的A柱障碍角测量方法(与ECE R125测量方法一致)和SAE J1050中提出的A柱障碍角测量方法。但以上2种方法均不能充分反映A柱视野优劣。
发明内容
基于上述问题，针对传统A柱存在的安全隐患问题以及驾驶员疲劳驾驶的问题，本发明提出一种透明A柱的智能显示系统，包括：深度相机、柔性屏、摄像机、控制器、深度相机安装在A柱外侧，柔性屏镶嵌在A柱内侧，摄像机安装在柔性屏上，深度相机、柔性屏、摄像机分别与控制器电连接；
所述深度相机用于采集车辆的A柱盲区的图像；
所述摄像机用于采集驾驶员头部的图像；
所述控制器用于提取深度相机采集的图像中的深度信息，提取摄像机采集的图像中的头部、眼部位置信息，根据深度信息进行三维重构得到三维图像，根据位置信息对三维图像进行透视变换，并将透视后的三维图像传输到柔性屏上进行显示。
所述控制器还用于根据眼睛的纵横比来判断驾驶员是否是疲劳驾驶，当根据摄像机采集到的图像计算出的纵横比值γ低于阈值δ的帧数超过一定时间时，则进行驾驶员疲劳驾驶的报警提示。
一种采用透明A柱的智能显示系统的显示方法，采集车辆A柱盲区的图像以及车内驾驶员头部的图像，根据车内驾驶员头部的图像进行驾驶员人脸及人眼的检测与跟踪，判断驾驶员是否为疲劳驾驶；根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，对重构后的A柱盲区的图像进行透视变换得到人眼预观看的A柱盲区的三维图像；包括：
步骤1：采集车辆A柱盲区的图像，采集车内驾驶员头部的图像；
步骤2：进行图像预处理，对车辆A柱盲区的图像进行中值滤波处理；对车内驾驶员头部的图像进行降噪处理；
步骤3：对预处理后的A柱盲区的图像进行三维重构；
步骤4：对预处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪；
步骤5：计算跟踪到的人眼的横纵比，并判断驾驶员是否为疲劳驾驶；
步骤6：根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，对重构后的三维图像进行透视变换，输出人眼预观看的A柱盲区的三维图像。
所述步骤3包括：
步骤3.1：对滤波处理后的车辆A柱盲区的图像在基线上采样m倍，并进行滤波处理；
步骤3.2：针对滤波处理后的图像以及预存的投影光斑模板图像，采用图像序列中对应像素差的绝对值之和进行局部匹配，得到原始深度图像；
步骤3.3：对原始深度图像进行内外参矩阵变换得到点云图并以矩阵的形式存储；
Figure BDA0003221940250000021
式中，(u,v)为图像坐标系下的任意坐标点，zc为相机坐标的z轴值即目标到相机的距离，(xw,yw,zw)为世界坐标系下的三维坐标点，f为深度相机焦距，dx、dy为像素点在两个方向上的物理尺寸，R为旋转矩阵，
Figure BDA0003221940250000022
T为平移矩阵，
Figure BDA0003221940250000023
步骤3.4：遍历矩阵化点云图，连接与任意一点相邻的两个点进行三角化构成三角面；
步骤3.5：设置所有三角面顶点的法向，并将所有法向统一垂直向上得到三维重构后的车辆A柱盲区的三维图像。
所述步骤3.1中的滤波处理采用sobel滤波处理方式，当m＝8时，滤波效果最好，能保证在做双目匹配后实现3bit的亚像素精度。
所述步骤4具体表述为：使用Haar特征分类器和LBP级联分类器对降噪处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪，得到驾驶员头部、眼部的位置信息。
所述步骤5包括：
步骤5.1：计算人眼横纵比值γ：
γ＝a/b
式中，a表示眼睛的宽度，b表示眼睛的高度；
步骤5.2：设置预警横纵比阈值δ，当横纵比值γ低于阈值δ的帧数超过一定时间时表示驾驶员长时间眨眼或者处于闭眼状态，需要触发警报。
本发明的有益效果是：
本发明提出了一种透明A柱的智能显示系统及方法，通过对车外A柱盲区图像的采集，在车内再现三维的盲区图像，并且通过采集驾驶员的头部图像，实时跟踪驾驶员的人脸以及人眼位置，根据实时位置信息对盲区图像进行透视变换，实时在线人眼预观看的A柱盲区的三维图像，同时为了防止驾驶员疲劳驾驶，可以根据跟踪到的人眼的横纵比，实时判断驾驶员是否为疲劳驾驶，并自动报警提示，本发明涉及的系统及方法，在不破坏汽车刚度与车身强度的同时，可以车内实时在线汽车A柱遮挡的盲区视野，提高了行驶的安全性，降低了由于盲区导致安全事故发生的风险；实时判断驾驶员是否为疲劳驾驶，并进行警示，提高了道路行驶的安全性。
附图说明
图1为本发明中透明A柱的智能显示系统框图；
图2为本发明中采用透明A柱的智能显示系统的显示方法的流程图；
图3为本发明中透明A柱的智能显示系统的接线原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明。本发明的目的是提出一种透明A柱显示系统，外侧摄像头采集视野盲区图像后经核心处理器处理后，将图像显示在安装在A柱上的柔性液晶显示屏上，实现A柱的透明化。将A柱透明化后一方面可以减小视野盲区，提高了驾驶员的视野范围，提高了驾驶的安全性，另外一方面外置广角摄像头视野范围更高，给予驾驶员全景驾驶的舒适体验。因此，汽车A柱的“透明化”是无可阻挡的发展趋势，并且可以根据该装置特点提供疲劳驾驶检测以及预警，提高驾驶员的行车安全。
如图1所示，一种透明A柱的智能显示系统，包括深度相机、柔性屏、摄像机、控制器、深度相机安装在A柱外侧，柔性屏镶嵌在A柱内侧，摄像机安装在柔性屏上，深度相机、柔性屏、摄像机分别与控制器电连接；
所述深度相机用于采集车辆的A柱盲区的图像；
所述摄像机用于采集驾驶员头部的图像；
所述控制器用于提取深度相机采集的图像中的深度信息，提取摄像机采集的图像中的头部、眼部位置信息，根据深度信息进行三维重构得到三维图像，根据位置信息对三维图像进行透视变换，并将透视后的三维图像传输到柔性屏上进行显示。
所述控制器还用于根据眼睛的纵横比来判断驾驶员是否是疲劳驾驶，当根据摄像机采集到的图像计算出的纵横比值γ低于阈值δ的帧数超过一定时间(一般为48帧)时，则进行驾驶员疲劳驾驶的报警提示。
一种采用上述透明A柱的智能显示系统的显示方法，如图2所示，首先采集车辆A柱盲区的图像以及车内驾驶员头部的图像，然后根据车内驾驶员头部的图像进行驾驶员人脸及人眼的检测与跟踪，判断驾驶员是否为疲劳驾驶；根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，对重构后的A柱盲区的图像进行透视变换得到人眼预观看的A柱盲区的三维图像；包括：
步骤1：采集车辆A柱盲区的图像，采集车内驾驶员头部的图像；
通过深度相机采集的图像，会发现这样的深度图具有很多小孔和噪点，边缘也不平滑，因此要对图像进行滤波，为了使边缘不被模糊掉，采用中值滤波。
步骤2：进行图像预处理，对车辆A柱盲区的图像进行中值滤波处理；对车内驾驶员头部的图像进行降噪处理；
三维重构是指通过处理器的处理与变换，将相机所拍摄的二维平面图像结合红外深度信息，重新构建出拍摄景象的三维模型的过程；
步骤3：对预处理后的A柱盲区的图像进行三维重构；包括：
步骤3.1：对滤波处理后的车辆A柱盲区的图像在基线上采样m倍，并进行滤波处理，具体为采用sobel滤波处理方式；当m＝8时，滤波效果最好，保证在做双目匹配后实现3bit的亚像素精度；
步骤3.2：针对滤波处理后的图像以及预存的投影光斑模板图像，采用图像序列中对应像素差的绝对值之和(sum of absolute differences,SAD)进行局部匹配，得到原始深度图像；
步骤3.3：对原始深度图像进行内外参矩阵变换得到点云图并以矩阵的形式存储；
Figure BDA0003221940250000051
式中，(u,v)为图像坐标系下的任意坐标点，zc为相机坐标的z轴值即目标到相机的距离，(xw,yw,zw)为世界坐标系下的三维坐标点，f为深度相机焦距，dx、dy为像素点在两个方向上的物理尺寸,由于世界坐标原点和相机原点是重合的，即没有旋转和平移，所以：
Figure BDA0003221940250000052
步骤3.4：遍历矩阵化点云图，连接与任意一点相邻的两个点进行三角化构成三角面，可以使用OpenGL的连线功能，每画一个点就与它之前的两个点连成一个三角面，计算这个三角形的法向，即作为该点的法向；
步骤3.5：设置所有三角面顶点的法向，并将所有法向统一垂直向上得到三维重构后的车辆A柱盲区的三维图像；
步骤4：对预处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪，具体为：使用Haar特征分类器和LBP级联分类器对降噪处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪，得到驾驶员头部、眼部的位置信息；
实现疲劳驾驶检测从而提醒驾驶员，通过计算眼睛纵横比(Eye Aspect Ratio，EAR)来估计疲劳程度的，纵横比即“眼睛宽度/眼睛高度”。当EAR值超过设置预警的阈值时，自动报警，即当驾驶员达到疲劳驾驶程度后对其警示，提高行驶的安全性。
步骤5：计算跟踪到的人眼的横纵比(Eye Aspect Ratio，EAR)，并判断驾驶员是否为疲劳驾驶；包括：
步骤5.1：计算人眼横纵比γ：
γ＝a/b
式中，a表示眼睛的宽度，b表示眼睛的高度；
步骤5.2：设置预警横纵比阈值δ为0.3，当横纵比值γ低于阈值δ的帧数超过48帧时，表示驾驶员长时间眨眼或者处于闭眼状态，需要触发警报，提醒司机此时精神状态已经不佳需要及时调整与休息。
根据三维重建技术，获取三维物体的二维图像后通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，然后进行人脸特征点提取，建立图像对之间的一种对应关系，即可实现三维场景信息的可视化显示。
步骤6：根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，计算其余基准位置的位置偏差(纵向偏离角度)，对重构出的图像建立三维坐标，根据人脸及人眼与基准位置的位置偏差(纵向偏离角度)调整坐标原点，对重构后的三维图像进行透视变换，输出人眼预观看的A柱盲区的三维图像在柔性屏进行显示，从而起到透视的效果；透视变换公式为：
Figure BDA0003221940250000061
其中，Rce是3×3的正交单位矩阵，表示相机坐标系，Tce是三维的平移向量，表示世界坐标系；任一点P在世界坐标系与相机坐标系下的坐标分别为(Xc,Yc,Zc)、(Xe,Ye,Ze)。
本实施方式中采用的具体元器件型号为：安装在车外的深度相机的型号为Kinect2.0，通过深度相机上的红外投影仪向外主动投射红外光斑，照射到粗糙物体或是穿透毛玻璃后，管频谱会发生扭曲，形成反射光斑，由另一个平行位置上的红外投影仪识别并读取，来采集图像信息；安装在车内的柔性屏为LCD(Liquid Crystal Display)柔性屏，型号为BTOL5500R，LCD柔性屏在基板中采用了聚酰亚胺，并在上面设置了用来确保强度的丙烯树脂层，并且能以500mm的曲率半径弯曲，总体厚度为400μm，其中由聚酰亚胺和丙烯构成的塑料基板的厚度为10μm，可以完美依附在汽车A柱上，用来展示图像；车内的摄像头安装在LCD柔性屏的一角上，不要挡住屏幕显示即可，且保证能完全拍到驾驶员的头部，摄像头采用内置广角摄像头，型号为HF899；控制器安装在车内，控制器采用TX2核心板，型号为Jetson Nano 4GB，TX2核心板需要扩展个型号为CM207的扩展坞分别连接深度相机、广角摄像头；具体的接线图如图3所示。本发明方法主要利用Python软件中的图像处理库(PythonImage Library,PIL)编程实现，PIL可以进行图像的处理以及深度数据的转换，实现二维顶点的三维化，获得可视化的路况三维模型。
本发明提供的系统实现了A柱的透明化，通过A柱透明化，一方面减小视野盲区，提高了驾驶员的视野范围，提高了驾驶的安全性，另外一方面外置广角摄像头视野范围更高，给予驾驶员全景驾驶的舒适体验。汽车A柱的“透明化”是无可阻挡的发展趋势，并且可以提供疲劳驾驶检测以及预警，提高驾驶员的行车安全。

Claims (8)

1.一种透明A柱的智能显示系统，其特征在于，包括深度相机、柔性屏、摄像机、控制器、深度相机安装在A柱外侧，柔性屏镶嵌在A柱内侧，摄像机安装在柔性屏上，深度相机、柔性屏、摄像机分别与控制器电连接；
所述深度相机用于采集车辆的A柱盲区的图像；
所述摄像机用于采集驾驶员头部的图像；
所述控制器用于提取深度相机采集的图像中的深度信息，提取摄像机采集的图像中的头部、眼部位置信息，根据深度信息进行三维重构得到三维图像，根据位置信息对三维图像进行透视变换，并将透视后的三维图像传输到柔性屏上进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种透明A柱的智能显示系统，其特征在于，所述控制器还用于根据眼睛的纵横比判断驾驶员是否是疲劳驾驶，当根据摄像机采集到的图像计算出的纵横比值γ低于阈值δ的帧数超过一定时间时，则进行驾驶员疲劳驾驶的报警提示。
3.一种采用权利要求1或2所述的透明A柱的智能显示系统的显示方法，其特征在于，采集车辆A柱盲区的图像以及车内驾驶员头部的图像，根据车内驾驶员头部的图像进行驾驶员人脸及人眼的检测与跟踪，判断驾驶员是否为疲劳驾驶；根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，对重构后的A柱盲区的图像进行透视变换得到人眼预观看的A柱盲区的三维图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，包括：
步骤1：采集车辆A柱盲区的图像，采集车内驾驶员头部的图像；
步骤2：进行图像预处理，对车辆A柱盲区的图像进行中值滤波处理；对车内驾驶员头部的图像进行降噪处理；
步骤3：对预处理后的A柱盲区的图像进行三维重构；
步骤4：对预处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪；
步骤5：计算跟踪到的人眼的横纵比，并判断驾驶员是否为疲劳驾驶；
步骤6：根据跟踪到的人脸及人眼所在的实时位置，对重构后的三维图像进行透视变换，输出人眼预观看的A柱盲区的三维图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1：对滤波处理后的车辆A柱盲区的图像在基线上采样m倍，并进行滤波处理；
步骤3.2：针对滤波处理后的图像以及预存的投影光斑模板图像，采用图像序列中对应像素差的绝对值之和进行局部匹配，得到原始深度图像；
步骤3.3：对原始深度图像进行内外参矩阵变换得到点云图并以矩阵的形式存储；
Figure FDA0003221940240000021
式中，(u,v)为图像坐标系下的任意坐标点，zc为相机坐标的z轴值即目标到相机的距离，(xw,yw,zw)为世界坐标系下的三维坐标点，f为深度相机焦距，dx、dy为像素点在两个方向上的物理尺寸，R为旋转矩阵，
Figure FDA0003221940240000022
T为平移矩阵，
Figure FDA0003221940240000023
步骤3.4：遍历矩阵化点云图，连接与任意一点相邻的两个点进行三角化构成三角面；
步骤3.5：设置所有三角面顶点的法向，并将所有法向统一垂直向上得到三维重构后的车辆A柱盲区的三维图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤3.1中的滤波处理采用sobel滤波处理方式，当m＝8时，滤波效果最好，能保证在做双目匹配后实现3bit的亚像素精度。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤4具体表述为：使用Haar特征分类器和LBP级联分类器对降噪处理后的驾驶员头部的图像进行人脸及人眼的检测与跟踪，得到驾驶员头部、眼部的位置信息。
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤5.1：计算人眼横纵比值γ：
γ＝a/b
式中，a表示眼睛的宽度，b表示眼睛的高度；
步骤5.2：设置预警横纵比阈值δ，当横纵比值γ低于阈值δ的帧数超过一定时间时表示驾驶员长时间眨眼或者处于闭眼状态，需要触发警报。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115311819A (zh) * 2022-10-10 2022-11-08 南京智慧交通信息股份有限公司 一种智慧公交智能车载实时告警系统及其方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106846409A (zh) * 2016-10-28 2017-06-13 北京鑫洋泉电子科技有限公司 鱼眼相机的标定方法及装置
US20190100145A1 (en) * 2017-10-02 2019-04-04 Hua-Chuang Automobile Information Technical Center Co., Ltd. Three-dimensional image driving assistance device
CN109919049A (zh) * 2019-02-21 2019-06-21 北京以萨技术股份有限公司 基于深度学习人脸姿态估计的疲劳检测方法
KR20200013176A (ko) * 2018-07-20 2020-02-06 르노삼성자동차 주식회사 자동차의 사각지대 시야확보장치 및 그 제어방법
CN111731187A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 杭州视为科技有限公司 一种汽车a柱盲区图像显示系统及方法
CN111739101A (zh) * 2020-05-12 2020-10-02 太原科技大学 一种消除车辆a柱盲区的装置和方法
CN112298039A (zh) * 2020-09-27 2021-02-02 浙江合众新能源汽车有限公司 一种a柱成像方法
CN113239735A (zh) * 2021-04-15 2021-08-10 重庆利龙科技产业(集团)有限公司 一种基于双目摄像头的汽车透明a柱系统及实现方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106846409A (zh) * 2016-10-28 2017-06-13 北京鑫洋泉电子科技有限公司 鱼眼相机的标定方法及装置
US20190100145A1 (en) * 2017-10-02 2019-04-04 Hua-Chuang Automobile Information Technical Center Co., Ltd. Three-dimensional image driving assistance device
KR20200013176A (ko) * 2018-07-20 2020-02-06 르노삼성자동차 주식회사 자동차의 사각지대 시야확보장치 및 그 제어방법
CN109919049A (zh) * 2019-02-21 2019-06-21 北京以萨技术股份有限公司 基于深度学习人脸姿态估计的疲劳检测方法
CN111739101A (zh) * 2020-05-12 2020-10-02 太原科技大学 一种消除车辆a柱盲区的装置和方法
CN111731187A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 杭州视为科技有限公司 一种汽车a柱盲区图像显示系统及方法
CN112298039A (zh) * 2020-09-27 2021-02-02 浙江合众新能源汽车有限公司 一种a柱成像方法
CN113239735A (zh) * 2021-04-15 2021-08-10 重庆利龙科技产业(集团)有限公司 一种基于双目摄像头的汽车透明a柱系统及实现方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李金宝等: "基于深度相机的疲劳预警检测算法研究", 《青岛大学学报(工程技术版)》 *
颜志国 主编: "《多摄像机协同关注目标检测跟踪技术》", 30 June 2017, 东南大学出版社 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115311819A (zh) * 2022-10-10 2022-11-08 南京智慧交通信息股份有限公司 一种智慧公交智能车载实时告警系统及其方法
CN115311819B (zh) * 2022-10-10 2023-01-20 南京智慧交通信息股份有限公司 一种智慧公交智能车载实时告警系统及其方法

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