CN115556664B - 提升行车安全的智能前照灯冗余方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种提升行车安全的智能前照灯冗余方法及系统，本发明方案在左前照灯内和右前照灯内分别安装车灯控制单元，车灯控制单元包括摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元；还设有通信单元，用于左前照灯内的车灯控制单元和右前照灯内的车灯控制单元之间互相通信以及车灯控制单元与高级驾驶辅助系统和/或车身控制器之间通信；每侧的处理器同时对各自摄像头采集到的视频数据进行失效分析，当视频数据有效时，根据各自的视觉分析结果获得配光信息实现前照灯的配光；当视频数据无效时，则根据未失效一侧或高级驾驶辅助系统的视觉分析结果进行配光。与现有技术相比，延时低、体积小，可靠性高。

Description

提升行车安全的智能前照灯冗余方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车车灯技术领域，尤其涉及的是一种提升行车安全的智能前照灯冗余方法及系统。
背景技术
汽车行驶过程中，由于照明不足、弯道盲区、地面积水反射和会车炫目等原因，很容易造成交通事故。因此需要使用智能前照灯和相关的控制系统以提升行车时的安全。
现有的智能前照灯主要通过ADAS(Advanced Driving Assistance System：高级驾驶辅助系统)的域处理器或者使用单独的盒子处理ADAS的前视摄像头的数据，生成配光信息给车灯控制器以控制智能前照灯的配光。
而目前通过ADAS域处理器控制智能前照灯的延时较高，AFS(Adaptive Front-lighting System：自适应前照灯系统)、ADB(Adaptive Driving Beam：自适应远光灯)可能会因处理不及时照成会车炫目从而引发事故，而使用单独的盒子体积大、成本高，且需要车厂提供合适的位置。
因此，现有技术需要改进和提高。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种提升行车安全的智能前照灯冗余方法及系统，能够低成本、方便地部署，并且处理效率高、延时低，提升行车安全。
为了实现上述目的，本发明提供了一种提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其中，上述方法包括：
对左前照灯内的摄像头、右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；
当两侧的失效分析的结果均为有效时，根据每侧的视频数据分别获得每侧前照灯的视觉分析结果和配光信息；
当其中一侧的失效分析的结果为失效时，根据有效侧的视频数据获得有效侧前照灯的视觉分析结果和配光信息，根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息；
基于所述配光信息，控制前照灯的配光。
可选的，根据一侧的视频数据获得视觉分析结果和配光信息，包括：
对所述视频数据进行目标检测，获得所述视觉分析结果；
以该侧前照灯的光束中心为中心转换所述视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得所述配光信息。
所述根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息，包括：
以失效侧前照灯的光束中心为中心转换有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息。
可选的，当两侧的失效分析的结果均为有效时，还在两侧之间互传所述视觉分析结果和所述失效分析的结果。
可选的，还包括：
当两侧的失效分析的结果均为无效时，获取高级驾驶辅助系统的视觉分析结果，以每个失效侧的前照灯的光束中心为中心分别转换所述视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得每侧前照灯的配光信息。
可选的，以前照灯的光束中心为中心转换视觉分析结果，包括：
获取坐标转换规则，所述坐标转换规则与所述前照灯、所述视觉分析结果的来源相对应；
根据所述坐标转换规则，以所述前照灯的光束中心为中心建立坐标系，转换所述视觉分析结果的坐标。
可选的，还将每侧的失效分析的结果发送至另一侧，当一侧的失效分析的结果为有效时，获得视觉分析结果后还将所述视觉分析结果发送至另一侧。
可选的，所述视觉分析结果为场景信息，根据视觉分析结果获得配光信息，包括：
获得车辆控制信息，所述车辆控制信息包括车速信息和/或雨刮信息；
根据所述视觉分析结果和所述车辆控制信息，获得配光信息。
由上述可见，本发明方案通过对左前照灯内和右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；当失效分析的结果均为有效时，每侧前照灯根据各自的视频数据获得配光信息进行配光；当其中一侧的失效分析的结果为失效时，则有效侧根据自身的视频数据获得配光信息进行配光，失效侧根据有效侧的视觉分析结果获得配光信息进行配光。与现有技术相比，成本低、方便部署，并且处理效率高、延时低，提升行车安全。
本发明第二方面提供一种提升行车安全的智能前照灯冗余系统，包括：
车灯控制单元，用于分别安装在左前照灯内和右前照灯内，所述车灯控制单元包括摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元；
通信单元，用于左前照灯内的车灯控制单元和右前照灯内的车灯控制单元之间互相通信；
所述存储单元用于存储坐标转换规则，所述坐标转换规则与所述前照灯、所述摄像头相对应；
所述可编程发光阵列用于根据配光信息控制前照灯的配光；
所述处理器用于对视频数据进行失效分析，当失效分析的结果为有效时，根据视频数据获得前照灯的视觉分析结果和配光信息；当失效分析的结果为失效时，根据有效侧的视觉分析结果获得前照灯的配光信息；将所述配光信息发送至所述可编程发光阵列。
可选的，所述通信单元还用于车灯控制单元与高级驾驶辅助系统和/或车身控制器之间通信。
可选的，所述存储单元内存储有前照灯与所有车灯控制单元的摄像头、前照灯与高级驾驶辅助系统的前视摄像头之间的坐标转换规则。
由上述可见，本发明方案通过在左前照灯内和右前照灯内分别安装车灯控制单元，车灯控制单元包括摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元；还设有通信单元，用于左前照灯内的车灯控制单元和右前照灯内的车灯控制单元之间互相通信；每侧的处理器对该侧摄像头采集到的视频数据进行失效分析，当失效分析的结果有效时，根据该侧视频数据获得配光信息实现前照灯的配光；当失效分析的结果无效时，则根据有效侧的视觉分析结果获得配光信息进行配光。与现有技术相比，成本低、方便部署，并且处理效率高、延时低，提升行车安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明的提升行车安全的智能前照灯冗余系统实施例的示意图；
图2是本发明的提升行车安全的智能前照灯冗余方法实施例的具体流程图；
图3是本发明图2实施例中的照射区域示意图；
图4是本发明图2实施例中步骤S100的失效分析具体流程图；
图5是本发明图2实施例中以前照灯的光束中心为中心转换视觉分析结果的具体流程图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况下，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当…时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似的，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述的条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
下面结合本发明实施例的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
现有的智能前照灯主要通过ADAS(Advanced Driving Assistance System：高级驾驶辅助系统)的处理器或者使用单独的盒子处理ADAS的前视摄像头的数据，生成配光信息给车灯控制器以控制智能前照灯的配光。
而现有智能前照灯使用的ADAS域处理器存在延时高等缺点，延时高，意味着在高速情况下AFS、ADB可能会因处理不及时照成会车炫目从而引发事故。
为了提升智能前照灯工作的可靠性和行车安全，本发明提供了一种提升行车安全的智能前照灯冗余系统，应用于具备AFS和ADB功能的智能前照灯，该控制系统主要包括：用于分别安装在左前照灯内和右前照灯内的车灯控制单元，正常工作时，车灯控制单元根据自身的信息对两侧的智能前照灯分别进行控制；当一侧车灯控制单元出现问题时，根据另一侧车灯控制单元的信息来控制该侧的智能前照灯，不仅方便部署，而且处理效率高、延时低，提升前照灯的工作可靠性和行车安全。
系统实施例
具体地，如图1所示，本实施例包括用于安装在左前照灯内的左车灯控制单元和用于安装在右前照灯内的右车灯控制单元，左车灯控制单元和右车灯控制单元均集成安装了摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元。处理器可以读取摄像头、存储单元的数据生成配光信息，根据配光信息控制可编程发光阵列实现智能前照灯的配光。具体过程为：每侧的处理器对摄像头采集到的视频数据进行失效分析，当失效分析的结果有效时(有效侧)，根据视频数据获得配光信息实现前照灯的配光；当失效分析的结果无效时(失效侧)，则根据有效侧的视觉分析结果获得配光信息进行配光。
将摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元集成化，形成高度集成智能化的用于智能前照灯的车灯控制单元，相比于现有的基于ADAS系统的智能前照灯，延时低，处理效率高，相对于现有的单独的盒子，体积小、方便安装，成本低。
优选如本实施例在每个车灯控制单元上均设置处理器，并设有用于左车灯控制单元和右车灯控制单元之间互相通信的通信单元。既可以通过不同的处理器对左前照灯或右前照灯实现单独控制，即通过对摄像头采集的视频数据进行目标检测(如车辆、行人、机动车等感兴趣目标)，获得配光信息从而通过控制可编程发光阵列实现前照灯的配光；又可以实现左前照灯和右前照灯之间的可靠控制，假如左侧控制单元上的处理器对左侧摄像头采集的视频数据进行失效分析后，结果为失效时，即左侧摄像头故障或者采集的视频数据为无效数据时，如视频信号丢失、图像模糊、污垢遮挡等，也就是意味着左侧的车灯控制单元不能正确获得配光信息，此时，通过通信单元获取右侧控制单元的视觉分析结果，并将右侧的视觉分析结果转换为左侧可用的视觉分析结果，从而保证可以获得用于控制左侧可编程发光阵列的配光信息。
在一个实施例中，上述通信单元用于在左车灯控制单元、右车灯控制单元与高级驾驶辅助系统之间建立通信；通信单元的实现方式不做限制，可以采用常用的汽车CAN总线来实现。通过将车灯控制单元与高级驾驶辅助系统之间建立连接，当左车灯控制单元、右车灯控制单元均不能通过摄像头采集的视频数据获取到配光信息时，还可以获取对高级驾驶辅助系统拍摄的视频数据进行处理获得的视觉分析结果来生成配光信息，从而进一步地实现前照灯的可靠性控制，提升前照灯的工作可靠性和行车安全。
需要说明的是，上述视觉分析结果既可以是对视频数据进行目标检测后获得的检测结果，也可以是对视频数据进行场景识别获得的场景信息。
在一个实施例中，车灯控制单元还与车身控制单元之间建立通信连接，从而能够从车身控制单元获取车速、雨刮等信号，当视觉分析结果为场景信息时，可以根据场景信息和车辆控制信息来生成前照灯的配光信息。
可选的，可编程发光阵列为矩阵式LED；
为了降低前照灯控制的延时和提升可靠性，本发明还提供了一种提升行车安全的智能前照灯冗余方法，应用于具备AFS和ADB功能的智能前照灯上。对左前照灯内和右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；当失效分析的结果均为有效时，每侧前照灯根据各自的视频数据获得配光信息进行配光；当其中一侧的失效分析的结果为失效时，则有效侧根据自身的视频数据获得配光信息进行配光，失效侧根据有效侧的视觉分析结果获得配光信息进行配光。成本低、方便部署，并且处理效率高、延时低，提升行车安全。
示例性方法
具体的，如图2所示，本实施例中的提升行车安全的智能前照灯冗余方法包括如下步骤：
步骤S100：对左前照灯内的摄像头、右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；
具体地，优选如本实施例在左前照灯内和右前照灯内分别安装左车灯控制单元和右车灯控制单元，每个车灯控制单元均包括摄像头和处理器，处理器与摄像头通信连接，能够直接获取摄像头的数据并进行处理，提高处理效率、降低延时。显然，也可以使用一个处理器，通过该处理器处理左右两侧的视频数据以生成分别控制左前照灯和右前照灯的配光信息。
如图3所示，左右两侧的车灯控制单元的摄像头均可以拍摄到车前方的照射区域。车灯控制单元的处理器对车灯控制单元的摄像头拍摄的视频数据进行失效分析，分析视频数据是否为有效，视频数据有效时，通过对视频数据进行处理后可以获得正确的配光信息，视频数据失效时，则表示无法通过该视频数据获得正确的配光信息。有效视频数据的衡量标准可以根据车辆参数、摄像头参数、行驶路况、场景信息等相应地制定。失效分析的具体方法不限，可以采用常用的图像处理方法、视频处理方法来判断视频图像质量是否合格。
本实施例中失效视频数据主要为以下状况中的一种或多种：视频信号丢失、图像模糊、污垢遮挡等。如图4所示，具体包括如下步骤：
步骤S110：基于预设的采样参数，获取视频数据中的视频帧；
步骤S120：依次对视频帧进行帧信号异常判断；
步骤S130：当帧信号异常时，失效分析结果为失效；
步骤S140：当帧信号正常时，根据图像分析方法判定视频帧满足预设条件时，失效分析结果为有效，否则，失效分析结果为失效。
具体地，采用图像分析软件对视频数据进行逐帧抽取视频帧或者以间隔采样的方式(如1s)抽取视频帧以提高处理效率，分析视频帧的完整性来判断视频数据的帧信号是否异常，常见的异常帧信号为视频帧丢失，视频帧丢失可以通过分析视频数据的帧中断异常来进行判断。当视频数据的帧信号异常时，则视频数据为无效数据，失效分析结果为失效；当视频数据的帧信号正常时，根据图像分析方法进一步判定抽取的视频帧的图像质量。例如：图像模糊时，高频信息量少，因此可以通过图像的高频信息量判断图像是否模糊；污垢遮挡可以采用常用的AI自动识别技术进行检测判断。其中，预设条件为不存在导致无效视频数据的状况。即视频帧的图像质量合格时，则视频数据为有效数据，失效分析结果为有效，否则失效分析结果为失效。
需要说明的是，虽然本实施例以安装在前照灯内的车灯控制单元为例，但是并不对视频数据的拍摄位置做具体限制，视频数据也可以为安装在前照灯附近的摄像头拍摄的视频数据。
步骤S200：当两侧的失效分析的结果均为有效时，根据每侧的视频数据分别获得每侧前照灯的视觉分析结果和配光信息；
具体地，当两侧的失效分析的结果均为有效时，则每侧可以对各自采集的视频数据进行视觉分析，获得视觉分析结果。当视觉分析结果为对感兴趣目标识别获得的检测结果时，每侧再以各侧前照灯的光束中心为中心转换视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得配光信息。当视觉分析结果为场景信息时，则根据场景信息和车辆控制信息获得配光信息。
本实施例中，当视频数据为有效数据时，根据神经网络模型对视频数据进行目标检测，获得视觉分析结果。例如对车辆、行人、机动车等感兴趣目标进行检测，获得上述感兴趣目标在视频帧中的位置、分割区域等视觉分析结果。其中，神经网络模型进行目标检测为常规技术手段，在此不再赘述。
从图3可以看出，由于视觉成像中心和可编程发光阵列的光束中心并不重合，车灯在光型平面上需要控制的为图中阴影部分，但实际关闭或者调暗的光型区域为视觉成像中心出发的光束与可编程发光阵列的相交区域，两者并不一致。因此视觉成像平面下的坐标应用到光型平面需要进行坐标转换，即需要将基于视觉成像平面的视觉分析结果转换至以前照灯的光束中心为中心。如将视觉分析结果中对方车辆的坐标转换至以前照灯的光束中心为中心的相对坐标，使得根据视觉分析结果获得的前照灯的灯光配置信息能够准确无误。
本实施例中由于将摄像头传感器、可编程发光阵列、处理器和存储单元集成为一个车灯控制单元，相应地，需要将基于视觉成像平面的视觉分析结果转换至以车灯控制单元的可编程发光阵列的光束中心为中心。即：基于左侧车灯控制单元的摄像头采集的视频数据获得的视觉分析结果，转换为以左侧前照灯的光束中心为中心的相对坐标；基于右侧车灯控制单元的摄像头采集的视频数据获得的视觉分析结果，转换为以右侧前照灯的光束中心为中心的相对坐标。
优选地，还在两侧车灯控制单元之间互传视觉分析结果和失效分析的结果。每一侧当接收到另一侧的失效分析的结果为有效时，可以将另一侧的视觉分析结果和本侧的视觉分析结果进行比对，根据比对结果对根据本侧的视觉分析结果获得的配光信息进行校正。例如：当视觉分析结果为目标检测结果且对另一侧的视觉分析结果进行坐标转换后与本侧的视觉分析结果存在差异时，对本侧的视觉分析结果和转换后的视觉分析结果的坐标进行均值化，根据本侧的视觉分析结果与均值的差异对本侧的配光信息进行校正。
在一个实施例中，还根据神经网络模型对视频数据进行场景识别，如对雨雾雪天、高速、弯道等场景进行识别，获得场景信息，然后从车身控制单元获取车速、雨刮等信息，直接根据场景信息和车辆控制信息实现前照灯的配光。
步骤S300：当其中一侧的失效分析的结果为失效时，根据有效侧的视频数据获得有效侧前照灯的视觉分析结果和配光信息，根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息；
具体地，当其中一侧的失效分析的结果为失效时，有效侧的车灯控制单元如步骤S200所述根据有效侧的视频数据获得有效侧的视觉分析结果和配光信息。失效侧则通过CAN通信连接获取到有效侧的视觉分析结果。然后将该视觉分析结果转换为以失效侧前照灯的光束中心为中心，获得失效侧前照灯的配光信息。
在一个实施例中，每一侧获得失效分析结果后，将每侧的失效分析的结果发送至另一侧。当某一侧的失效分析的结果为有效时，获得视觉分析结果后还将视觉分析结果发送至另一侧。例如：左侧车灯控制单元的失效分析的结果为有效时，将左侧车灯控制单元的视觉分析结果实时发送至右侧车灯控制单元并保存在右侧车灯控制单元的存储器中，假如右侧车灯控制单元的失效分析的结果为失效时，右侧车灯控制单元读取左侧发送的失效分析结果，为有效时则可以直接从存储器中获得左侧车灯控制单元的视觉分析结果并基于该视觉分析结果获得配光信息，进一步地提高左侧车灯控制单元出现故障时的处理效率。
本实施例中，通过两个处理器同步对每侧的视频数据分别进行失效分析、视觉分析和计算配光信息，正常工作时，处理效率高，延时低。当一侧出现故障时，可以根据另一侧的视觉分析结果来获得失效侧的配光信息，可靠地保障前照灯的正常工作。
在一个实施例中，当车灯控制单元的处理器还与高级驾驶辅助系统之间建立了通信连接时，当左右两侧的失效分析的结果均为无效时，则获取对高级驾驶辅助系统的前视摄像头拍摄的视频数据进行目标检测的视觉分析结果，然后以每个失效侧的前照灯的光束中心为中心分别转换该视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得每侧前照灯的配光信息。更加进一步地提升前照灯配光的可靠性。
在一个实施例中，当左右前照灯视频数据均失效时，当有高级驾驶辅助系统且当高级驾驶辅助系统的视觉分析结果为场景信息时，左前照灯和右前照灯的各自的处理器单元根据高级驾驶辅助系统的视觉分析结果及车辆控制信息，通过编程控制各自的可编程发光阵列分别实现左右前照灯配光；当视觉分析结果为感兴趣目标时，左右车灯处理器单元则需先根据存储在各自存储单元内的坐标换算关系，将高级驾驶辅助系统的前视摄像视角坐标换算为需配光的前照灯的可编程发光阵列坐标。其中，车辆控制信息为车速、雨刮、转向等信息。
需要说明的是，神经网络模型不做限定，可以为常用的卷积神经网络模型，也可以采用Transformer等其他类型的网络模型。
步骤S400：基于配光信息，控制前照灯的配光。
具体地，可编程发光阵列通常包括多个区域照明灯组，每个照明灯组的灯光类型和照射角度互不相同。如：第一照明灯组为普通远光灯，照射范围角度为+/-7°，第二照明灯组的照射范围角度为+2.0°～-2.5°等。
根据视觉分析结果中感兴趣目标在整个图像中的位置，计算出感兴趣目标在可编程发光阵列中哪个照明灯组的照射区域内，从而对该照射区域进行控制，如切换该区域的远近灯光、亮度、或者关闭该照射区域的灯光等，获得配光信息。然后根据配光信息通过编程控制左前照灯的可编程发光阵列实现左前照灯的AFS、ADB等功能。如检测外界光线的变化以及路况环境，再根据外界光线的变化和路况环境实现前照灯自动开关、远近光切换、灯光转向及车道跟随功能。当环境出现较强明暗差异，比如从黑暗的道路驶入光线良好的道路时，远光切近光，当从光线良好的道路驶入黑暗的道路时，近光变远光等。
在一个实施例中，还根据拍摄的视频数据或者从车身控制器中获得场景信息，然后从车身控制器获得车辆控制信息，如车速信息和/或雨刮信息等，根据视觉分析结果、车辆控制信息和场景信息，获得前照灯的配光信息。即进一步将前照灯的配光与场景信息、车辆控制信息相关联，实现更好的配光效果。例如：获得当前车辆所属照明模式，如：城市道路照明模式、高速公路照明模式、市郊道路照明模式、弯道辅助照明模式、节能模式等，并根据照明模式的规律生成不同的灯光信号。例如：高速公路照明模式为：角灯关闭，远光灯模块的照射区域全部点亮；弯道辅助照明模式为：近光灯和角灯均100％点亮等。其中，场景信息可以采用神经网络模型对视频数据进行识别后获得，也可以从车身控制器获得。
在一个实施例中，当一侧的失效分析结果为失效时，还发送失效信号至另一侧的车灯控制单元以通知另一侧的车灯控制单元发送视觉分析结果，或者发送失效信号至汽车仪表或车身控制器等，以提醒用户。
由上可见，本实施例通过对左前照灯内和右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；当失效分析的结果均为有效时，每侧前照灯根据各自的视频数据获得配光信息进行配光；当其中一侧的失效分析的结果为失效时，则有效侧根据自身的视频数据获得配光信息进行配光，失效侧根据有效侧的视觉分析结果获得配光信息进行配光。安装成本低、方便部署，并且处理效率高、延时低，提升行车安全。
由于视觉成像中心和可编程发光阵列的光束中心并不重合，这就导致视觉成像平面下的坐标到光型平面需要进行坐标转换，即需要从视觉成像平面的坐标系转换为以前照灯的光束中心为中心的坐标系。
在一个实施例中，如图5所示，上述步骤中以前照灯的光束中心为中心转换视觉分析结果，具体包括如下步骤：
步骤S310：获取坐标转换规则，所述坐标转换规则与前照灯、视觉分析结果的来源相对应；
步骤S320：根据坐标转换规则，以前照灯的光束中心为中心建立坐标系，转换视觉分析结果的坐标。
具体地，每侧前照灯的光束中心与视觉分析结果的来源(左车灯控制单元、右车灯控制单元、高级驾驶辅助系统等)之间的坐标转换规则是不相同的。例如对应于左前照灯，在左车灯控制单元中保存的转换规则至少包括：左车灯控制单元的摄像头和左车灯控制单元的可编程发光阵列单元之间的转换规则；右车灯控制单元的摄像头和左车灯控制单元的可编程发光阵列单元之间的转换规则。当车灯控制单元与高级驾驶辅助系统建立了通信连接时，左车灯控制单元中保存的转换规则还包括：高级驾驶辅助系统的前视摄像头和左车灯控制单元的可编程发光阵列单元之间的转换规则。同理，对应于右前照灯，也有相类似的转换规则。
需要说明的是，坐标转换的目标坐标既可以是基于可编程发光阵列单元的坐标，也可以是基于前照灯的光束中心的坐标。
转换时，首先读取前照灯上保存的转换规则，获得坐标转换规则集；然后再根据视觉分析结果的来源在坐标转换规则集中查找到对应的坐标转换规则，根据该坐标转换规则进行视觉分析结果的转换，将视觉分析结果转换为以前照灯的光束中心的视觉分析结果，即视觉分析结果以前照灯的光束中心为中心建立的坐标系为基准。其中，转换规则可以为根据数学变换获得的坐标转换公式或预先标定的查找表。
本实施例中，每个前照灯的存储单元中均保存了相对应的三份转换规则。在车厂中预先进行标定确定转换规则，标定后的转换规则可以用公式或者用查找表等方式进行保存。根据视觉分析结果的来源，如从右车灯控制单元获得的视觉分析结果，则表明视觉分析结果对应的来源为右车灯控制单元。然后从左车灯控制单元的存储器中读取右车灯控制单元的摄像头和左车灯控制单元的可编程发光阵列单元之间的转换规则，基于该转换规则，采用常用的数学转换就可以将视觉分析结果变成以可编程发光阵列的中心为基准点的坐标。
通过上述的坐标转换，获得每个目标车辆在光型平面内的位置坐标和大小，然后依据预先存储的可编程发光阵列的照射区域在光型平面内的分布模型数据表，计算每个目标车辆所占据的可编程发光阵列的照射区域，确定对应的照明灯组编号，并通过数据总线将照明灯组编号数据发送至智能前照灯，实现对智能前照灯的精确控制。
综上所述，本实施例通过在左前照灯内和右前照灯内分别安装车灯控制单元，车灯控制单元包括摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元；还设有通信单元，用于左前照灯内的车灯控制单元和右前照灯内的车灯控制单元之间互相通信以及车灯控制单元与高级驾驶辅助系统和/或车身控制器之间通信。每侧的处理器同时对各自摄像头采集到的视频数据进行失效分析，当视频数据有效时，根据各自的视觉分析结果获得配光信息实现前照灯的配光；当视频数据无效时，则根据未失效一侧或高级驾驶辅助系统的视觉分析结果进行配光。与现有技术相比，体积小、部署方便，并且延时低、可靠性高。
应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以由另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
上述集成的模块/单元如果以软件功能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机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不是相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，包括：
对左前照灯内的摄像头、右前照灯内的摄像头采集的视频数据进行失效分析；
当两侧的失效分析的结果均为有效时，根据每侧的视频数据分别获得每侧前照灯的视觉分析结果和配光信息；
当其中一侧的失效分析的结果为失效时，根据有效侧的视频数据获得有效侧前照灯的视觉分析结果和配光信息，根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息；
当两侧的失效分析的结果均为无效时，获取高级驾驶辅助系统的视觉分析结果，以每个失效侧的前照灯的光束中心为中心分别转换所述视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得每侧前照灯的配光信息；
基于所述配光信息，控制前照灯的配光。
2.如权利要求1所述的提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，根据一侧的视频数据获得视觉分析结果和配光信息，包括：
对所述视频数据进行目标检测，获得所述视觉分析结果；
以该侧前照灯的光束中心为中心转换所述视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得所述配光信息；
所述根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息，包括：
以失效侧前照灯的光束中心为中心转换有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息。
3.如权利要求1所述的提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，当两侧的失效分析的结果均为有效时，还在两侧之间互传所述视觉分析结果和所述失效分析的结果。
4.如权利要求1至3任一项所述的提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，以前照灯的光束中心为中心转换视觉分析结果，包括：
获取坐标转换规则，所述坐标转换规则与所述前照灯、所述视觉分析结果的来源相对应；
根据所述坐标转换规则，以所述前照灯的光束中心为中心建立坐标系，转换所述视觉分析结果的坐标。
5.如权利要求1所述的提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，还将每侧的失效分析的结果发送至另一侧，当一侧的失效分析的结果为有效时，获得视觉分析结果后还将所述视觉分析结果发送至另一侧。
6.如权利要求1所述的提升行车安全的智能前照灯冗余方法，其特征在于，所述视觉分析结果为场景信息，根据视觉分析结果获得配光信息，包括：
获得车辆控制信息，所述车辆控制信息包括车速信息和/或雨刮信息；
根据所述视觉分析结果和所述车辆控制信息，获得配光信息。
7.提升行车安全的智能前照灯冗余系统，其特征在于，包括：
车灯控制单元，用于分别安装在左前照灯内和右前照灯内，所述车灯控制单元包括摄像头、可编程发光阵列、处理器和存储单元；
通信单元，用于左前照灯内的车灯控制单元和右前照灯内的车灯控制单元之间互相通信；
所述存储单元用于存储坐标转换规则，所述坐标转换规则与所述前照灯、所述摄像头相对应；
所述可编程发光阵列用于根据配光信息控制前照灯的配光；
所述处理器用于对视频数据进行失效分析，当两侧的失效分析的结果均为有效时，根据每侧的视频数据分别获得每侧前照灯的视觉分析结果和配光信息；当其中一侧的失效分析的结果为失效时，根据有效侧的视频数据获得有效侧前照灯的视觉分析结果和配光信息，根据有效侧的视觉分析结果获得失效侧前照灯的配光信息；当两侧的失效分析的结果均为无效时，获取高级驾驶辅助系统的视觉分析结果，以每个失效侧的前照灯的光束中心为中心分别转换所述视觉分析结果，根据转换后的视觉分析结果获得每侧前照灯的配光信息；将所述配光信息发送至所述可编程发光阵列。
8.如权利要求7所述的提升行车安全的智能前照灯冗余系统，其特征在于，所述通信单元还用于车灯控制单元与高级驾驶辅助系统和/或车身控制器之间通信。
9.如权利要求8所述的提升行车安全的智能前照灯冗余系统，其特征在于，所述存储单元内存储有前照灯与所有车灯控制单元的摄像头、前照灯与高级驾驶辅助系统的前视摄像头之间的坐标转换规则。
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