CN115626159A - 车辆示警系统、方法及汽车 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种车辆示警系统、方法及汽车,该车辆示警系统包括:视觉传感单元,所述视觉传感单元包括第一摄像头和第二摄像头,所述第一摄像头设置在所述汽车的左侧A柱,所述第一摄像头用于获取第一图像信息;所述第二摄像头设置在所述汽车的右侧A柱,所述第二摄像头用于获取第二图像信息;预处理单元,所述预处理单元耦接所述视觉传感单元,用于对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理以生成图像预处理信息;图像处理单元,所述图像处理单元耦接所述预处理单元,用于根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息,能够对图像信息进行处理,识别盲区中的障碍物,降低了发生交通事故的风险。
Description
技术领域
本申请涉及汽车安全技术领域,尤其涉及一种车辆示警系统、方法及汽车。
背景技术
随着经济的发展和技术的进步,汽车保有量也正在逐年增加。然而,车辆上具有一定的盲区,因此存在较大的安全隐患。目前,汽车常装有车道偏离报警(Lane DepartureWarning,LDW)系统和盲点监测系统(Blind Spot Monitoring,BSM)以增加驾驶员可视区域,减轻事故伤害和驾驶负担。然而,LDW系统和BSM仍存在视野盲区,存在安全隐患。
发明内容
有鉴于此,有必要提供一种车辆示警系统、方法及汽车,能够采集驾驶员视野盲区内的信息,提高车辆行驶过程中的安全性能。
第一方面,本申请一实施方式提供的一种车辆示警系统,应用于汽车,包括:
视觉传感单元,所述视觉传感单元包括第一摄像头和第二摄像头,所述第一摄像头设置在所述汽车的左侧A柱,所述第一摄像头用于获取第一图像信息;所述第二摄像头设置在所述汽车的右侧A柱,所述第二摄像头用于获取第二图像信息;
预处理单元,所述预处理单元耦接所述视觉传感单元,用于对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理以生成图像预处理信息;及
图像处理单元,所述图像处理单元耦接所述预处理单元,用于根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述系统还包括示警单元;
所述示警单元耦接所述图像处理单元,用于根据所述图像处理单元的控制生成示警信息。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述图像处理单元根据机器视觉算法生成障碍物识别信息。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述障碍物识别信息包括:障碍物类别、障碍物轨迹和障碍物相对速度。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述障碍物类别包括:车辆、行人、自行车、摩托车、电瓶车及其他障碍物。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述车辆示警系统还包括速度检测单元,所述速度检测单元耦接所述视觉传感单元,用于根据第一图像信息和第二图像信息获取所述汽车与所述障碍物之间的相对速度信息;
轨迹预测单元,所述轨迹预测单元耦接所述速度检测单元及所述图像处理单元,用于根据所述相对速度信息预测所述障碍物的运行轨迹;
所述图像处理单元还用于根据所述障碍物的运行轨迹和相对速度生成所述示警信息。
第二方面,本申请一实施方式提供的一种车辆示警方法,应用于如第一方面所述的车辆示警系统,包括:
获取第一图像信息和第二图像信息;
对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理以生成图像预处理信息;
根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息;
根据所述障碍物识别信息生成示警信息。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述障碍物识别信息包括:障碍物类别、障碍物轨迹和障碍物相对速度。
在本申请其中一种可能实现方式中,所述方法还包括:
根据第一图像信息和第二图像信息获取所述汽车与所述障碍物之间的相对速度信息;根据所述相对速度信息预测所述障碍物的运行轨迹;
根据所述障碍物的运行轨迹和相对速度生成所述示警信息。
第三方面,本申请一实施方式提供的一种汽车,包括:
如第一方面所述的车辆示警系统。
本申请实施方式提供的车辆示警系统、方法及汽车,能够采集车辆A柱盲区内的图像信息,对图像信息进行处理,能够识别盲区内的障碍物,提高了驾驶车辆时的安全性,降低了发生交通事故的风险。
附图说明
图1为相关技术中的车辆盲区示意图。
图2为本申请一实施例提供的车辆示警系统的连接示意图。
图3为本申请一实施例提供的车辆示警方法的流程示意图。
主要元件符号说明
车辆示警系统 100
视觉传感单元 110
第一摄像头 111
第二摄像头 112
预处理单元 120
图像处理单元 130
示警单元 140
速度检测单元 150
轨迹预测单元 160
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。
具体实施方式
下面将结合本申请实施方式中的附图,对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本申请一部分实施方式,而不是全部的实施方式。
需要说明的是,本申请实施例中“至少一个”是指一个或者多个,多个是指两个或两个以上。除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请中的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本申请。
需要说明的是,本申请实施例中,“第一”、“第二”等词汇,仅用于区分描述的目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性,也不能理解为指示或暗示顺序。限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请实施例的描述中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
基于本申请中的实施方式,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都是属于本申请保护的范围。
随着经济的发展和技术的进步,汽车保有量也正在逐年增加。然而,车辆上具有一定的盲区,因此存在较大的安全隐患。目前,汽车常装有车道偏离预警系统(LaneDeparture Warning,LDW)和盲点监测系统(Blind Spot Monitoring,BSM)以增加驾驶员可视区域,减轻事故伤害和驾驶负担。然而,LDW系统和BSM仍存在视野盲区,存在安全隐患。例如,请参阅图1,图1是一种车辆的视野盲区示意图。其中,虚线区域为LDW系统视野和BSM系统视野,阴影区域为视野盲区。如图1所示,即使是同时装有LDW和BSM的车辆仍存在视野盲区。如果视野盲区内存在车辆或其他障碍物,驾驶员可能会因无法做出准确的判断,而导致交通事故的发生,具有较高的安全风险。
因此,本申请实施例提供一种车辆示警系统、方法、存储介质及汽车,能够检测车辆视野盲区内的障碍物,并进行示警。
下面结合附图,对申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图2是本申请一实施例提供的车辆示警系统100的连接示意图,至少包括以下部分:视觉传感单元110、预处理单元120、图像处理单元130、示警单元140、速度检测单元150和轨迹预测单元160。
在本申请实施例中,视觉传感单元110包括第一摄像头111和第二摄像头112。所述第一摄像头111设置在汽车的左侧A柱,用于获取汽车左侧A柱后的图像信息。所述第二摄像头112设置在所述汽车的右侧A柱,用于获取汽车右侧A柱后的图像信息。
在本申请实施例中,预处理单元120与第一摄像头111和第二摄像头112耦接(例如电连接),用于将汽车左侧A柱后的图像信息和汽车右侧A柱后的图像信息的信息格式转换成机器视觉算法能够识别的图像预处理信息,使得图像处理单元130能够识别处理所述图像预处理信息。
在本申请实施例中,图像处理单元130与预处理单元120耦接,用于根据机器视觉算法生成障碍物识别信息。所述障碍物识别信息包括,但不限于,障碍物类别、障碍物轨迹和障碍物相对速度。例如,在其中一个实施例中,图像处理单元130可根据所述机器视觉算法生成障碍物类别。所述障碍物类别包括:车辆、行人、自行车、摩托车、电瓶车及其他障碍物。
可以理解,在识别完障碍物类别后,图像处理单元130还用于再根据识别到的障碍物类别及车轮检测算法对障碍物进行定位。例如,若检测到的所述障碍物的类别为包含车轮的类别(如,车辆、自行车、摩托车、电瓶车),则根据车轮检测算法对所述障碍物进行定位。
可以理解,若所述障碍物的类别为车辆,图像处理单元130还用于根据车窗检测算法判断障碍物是否包含车窗,并根据车窗的位置对车辆进行定位。
可以理解,在本申请实施例中,在图像处理单元130检测到盲区存在障碍物后,图像处理单元130可通过车轮检测以判断障碍物的类别是否为车辆。例如,图像处理单元130可使用圆形或椭圆形检测算法对接收到的来自视觉传感单元110的图像信息进行检测,以判断检测到的障碍物是否为车辆。由于车辆横穿场景时,车轮看起来呈圆形或呈椭圆形,因此可以通过圆形或椭圆形检测算法检测车轮,根据车轮来确定障碍物是否为车辆。
当然,在其他实施方式中,不局限于采用圆形或椭圆形检测算法检测车轮,还可通过夫变换算法或者其他算法或方式来检测车轮。例如,可以通过轮胎检测、轮辋检测、轮辐检测和/或轮毂检测的中的一种或多种来检测车辆。
可以理解,如上所述,当判断所述障碍物的类别为车辆,图像处理单元130还用于根据车窗检测算法判断障碍物是否包含车窗,并根据车窗的位置对车辆进行定位。例如,使用颜色差异或直线特效进行车窗检测。当然,在其他实施方式中,图像处理单元130并不局限于利用上述所述的颜色差异或直线特效进行车窗检测,其还可以通过其他检测方式进行车窗检测,在此不作具体限定。
所述速度检测单元150与所述视觉传感单元110耦接,用以接收所述视觉传感单元110的图像。所述速度检测单元150根据视觉传感单元110的图像和高速视觉算法进行速度检测,以获取所述障碍物与汽车之间的相对速度。当然,在其他实施例中,速度检测单元150也可以连接汽车内的雷达、红外测距仪等设备,以根据汽车与所述障碍物之间的相对位移和时间来计算所述相对速度。
在本申请实施例中,轨迹预测单元160与速度检测单元150耦接,用于根据所述速度检测单元150检测到的相对速度预测所述障碍物的运行轨迹。在其中一个实施例中,轨迹预测单元160还可以耦接至第一摄像头111和第二摄像头112,用以根据来自第一摄像头111和第二摄像头112采集的图像信息和来自速度检测单元150的相对速度来进行障碍物轨迹预测。当然,在其他实施例中,轨迹预测单元160可以连接汽车内的其他信息采集设备,以进行障碍物轨迹预测。例如,轨迹预测单元160可以根据车载雷达获取障碍物与汽车之间的距离,并根据车载雷达测量的两次障碍物距离及其位置计算所述障碍物与汽车之间的行进轨迹。
可以理解,在本申请实施例中,图像处理单元130还耦接至轨迹预测单元160。图像处理单元130用以接收轨迹预测单元160传送的障碍物的运行轨迹,并根据障碍物的运行轨迹和相对速度判断是否存在交通事故的风险。若图像处理单元130根据所述障碍物的运行轨迹和相对速度判断存在发送交通事故的风险,则控制示警单元140生成示警信息。
在本申请可能的实施方式中,示警信息包括声光示警、在中控台显示示警信息、方向盘震动等,本申请在此不做限制。
可以理解,图像处理单元130还可以对所述示警信息进行分级。例如,在风险程度较低时,图像处理单元130可控制示警单元140仅进行亮灯提示。在风险程度较高时,图像处理单元130可控制示警单元140进行声音报警提示。在风险程度最高时,图像处理单元130可控制示警单元140进行声音报警提示和方向盘震动提示,以确保驾驶员能够接收到示警信息,并能够及时采取行动。
在另一种可能的实施方式中,图像处理单元130还用以在接收到轨迹预测单元160传输的障碍物轨迹预测信息后,若判断车辆在盲区内存在障碍物时仍要转弯或并线,则控制示警单元140进行示警。例如,当图像处理单元130从轨迹预测单元160处获取在车辆左侧盲区存在车辆,仍要左转时,则可控制示警单元140发出声音警告或方向盘震动等警示方式进行示警。
在本申请实施例中,警示单元140可包括音响、显示屏或警示灯等。示警单元140与图像处理单元130耦接,用以在接收到图像处理单元130传输的障碍物识别信息后,显示相应的示警信息。例如,在其中一种实施例中,示警单元140可以设置在汽车的左侧和右侧后视镜上。如此,在检测到车辆左侧的盲区内存在障碍物时,图像处理单元130可控制示警单元140在左侧的后视镜中显示警示标识。
在另一种可能的实施方式中,示警单元140还可以设置在汽车中控台中或汽车A柱内侧。如此,在图像处理单元130检测到盲区存在车辆后,在汽车中控台或A柱内侧显示示警信息。例如,若图像处理单元130检测到汽车左侧盲区内存在障碍物体,则示警单元可以在汽车的左侧A柱内侧显示示警信息。
在本申请实施例中,本申请提出的车辆示警系统100可以与车道偏离预警系统和盲点监测系统结合使用。如图1所示,车道偏离预警系统用于监测车辆前方障碍物,车辆示警系统100用于监测车辆侧面障碍物,盲点监测系统用于监测车辆后方障碍物。将三个车辆监控系统结合可以实现对车辆的全方位监控,消除了视野盲区,提高了车辆运行时的安全系数。
图3是本申请一实施例提供的车辆示警方法的流程示意图,如图3所示的示警方法,应用于上述的车辆示警系统100。
S100:获取第一图像信息和第二图像信息。
在本申请实施例中,车辆示警系统100通过第一摄像头111获取第一图像信息,通过第二摄像头112获取第二图像信息。
S200:对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理,以生成图像预处理信息。
在本申请实施例中,可通过预处理单元120将第一图像信息和第二图像信息进行处理,以生成图像预处理信息。例如,可通过预处理单元120将第一图像信息和第二图像信息的信息格式转换成机器视觉算法能够识别的图像预处理信息,使得图像处理单元130能够识别处理所述图像预处理信息。
S300:根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息。
在本申请实施例中,可利用图像处理单元130根据所述图像预处理信息与所述机器视觉算法进行障碍物的类别。
S400:根据所述障碍物识别信息生成示警信息。
在本申请实施例中,图像处理单元130根据障碍物的识别结果,判断是否需要通过警示单元140生成示警信息,若需要生成示警信息,则图像处理单元130控制示警单元140生成示警信息。
在本申请实施例中,所述方法还可包括根据高速视觉算法和第一图像信息或第二图像信息进行速度检测,以获取所述障碍物与汽车之间的相对速度。具体地,可通过将速度检测单元150耦接视觉传感单元110,并通过速度检测单元150根据第一图像信息或第二图像信息进行速度检测,以获取所述障碍物与汽车之间的相对速度。
在本申请实施例中,所述方法还可包括根据相对速度预测所述障碍物的运行轨迹。具体地,可通过轨迹预测单元160来获取障碍物与汽车之间的轨迹预测。
在本申请实施例中,所述方法还可包括根据障碍物与汽车之间的轨迹预测生成示警信息。具体地,图像处理单元130耦接轨迹预测单元160和示警单元140。图像处理单元130获取来自轨迹预测单元160的轨迹预测信息后,判断是否存在碰撞风险,若存在碰撞风险则控制示警单元140生成示警信息。可以理解的是,上述图像处理单元130可以是一个芯片。例如,该图像处理单元130可以是现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA),可以是专用集成芯片(application specific integrated circuit,ASIC),还可以是系统芯片(system on chip,SoC),还可以是中央处理器(central processor unit,CPU),还可以是网络处理器(network processor,NP),还可以是数字信号处理电路(digital signal processor,DSP),还可以是微控制器(micro controller unit,MCU),还可以是可编程控制器(programmable logic device,PLD)或其他集成芯片。
可以理解的是,上述方法的各步骤可以通过图像处理单元130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用图像处理单元130中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。
可以理解的是,本申请实施例中的图像处理单元130可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是,视觉传感单元110中的第一摄像头111和第二摄像头112用来采集汽车盲区的视觉影像。第一摄像头111和第二摄像头112的工作原理是通过镜头采集图像,然后由内部的感光组件及控制组件对采集的图像进行处理,进而转换成其他系统可以识别的数字信号;其他系统通过第一摄像头111和第二摄像头112的传输端口获得数字信号,接着进行图像还原就可以得到与实际场景一致的图像。在实际应用中,摄像头采集图像数据的视野范围以及摄像头的安装数量和安装位置可以进一步根据实际需要设计可行的方案。本申请实施例不对摄像头的视野范围、安装数量和安装位置做具体限定。
可以理解的是,第一摄像头111和第二摄像头112的类型可以根据用户的不同需求进行选择,只要能实现是视频摄像、传播和静态图像捕捉等基本功能即可。例如,摄像头可以是双目摄像头和单目摄像头等常用的车载摄像头中的一种或多种类型。
可以理解的是,如果按信号类别选取,第一摄像头111和第二摄像头112还可以是数字摄像头和模拟摄像头中的一种或两种类型,二者区别在于,对镜头采集的图像处理过程不同。数字摄像头是将采集的模拟信号转换成数字信号进行存储的,而模拟摄像头是利用特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式,加以压缩后存储的。如果按摄像头中图像传感器类别划分,摄像头还可以是互补金属氧化物半导体(complementary metal oxidesemiconductor,CMOS)类别的摄像头和电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)类别的摄像头中的一种或两种。
可以理解的是,如果按接口类型划分,第一摄像头111和第二摄像头112还可以是串口、并口、通用串行总线(Universal Serial Bus,USB)和火线接口(IEEE1394)中的一种或多种类型。本申请实施例对摄像头类型同样不做具体限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车辆示警方法。
可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本申请一实施例提供了一种汽车,包括上述的车辆示警系统100,或者,如上述的计算机可读存储介质。
在本申请实施例中,汽车包括:汽油车、电动汽车、燃料电池车辆等车辆,或者也可以是机动二轮车、机动三轮车等车辆。本技术领域的普通技术人员应当认识到,以上的实施方式仅是用来说明本申请,而并非用作为对本申请的限定,只要在本申请的实质精神范围之内,对以上实施例所作的适当改变和变化都落在本申请要求保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆示警系统,应用于汽车,其特征在于,包括:
视觉传感单元,所述视觉传感单元包括第一摄像头和第二摄像头,所述第一摄像头设置在所述汽车的左侧A柱,所述第一摄像头用于获取第一图像信息;所述第二摄像头设置在所述汽车的右侧A柱,所述第二摄像头用于获取第二图像信息;
预处理单元,所述预处理单元耦接所述视觉传感单元,用于对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理以生成图像预处理信息;及
图像处理单元,所述图像处理单元耦接所述预处理单元,用于根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息。
2.如权利要求1所述的车辆示警系统,其特征在于,所述系统还包括示警单元;
所述示警单元耦接所述图像处理单元,用于根据所述图像处理单元的控制生成示警信息。
3.如权利要求1所述的车辆示警系统,其特征在于,所述图像处理单元根据机器视觉算法生成障碍物识别信息。
4.如权利要求3所述的车辆示警系统,其特征在于,所述障碍物识别信息包括:障碍物类别、障碍物轨迹和障碍物相对速度。
5.如权利要求4所述的车辆示警系统,其特征在于,所述障碍物类别包括:车辆、行人、自行车、摩托车、电瓶车及其他障碍物。
6.如权利要求4所述的车辆示警系统,其特征在于,所述车辆示警系统还包括速度检测单元,所述速度检测单元耦接所述视觉传感单元,用于根据第一图像信息和第二图像信息获取所述汽车与所述障碍物之间的相对速度信息;
轨迹预测单元,所述轨迹预测单元耦接所述速度检测单元及所述图像处理单元,用于根据所述相对速度信息预测所述障碍物的运行轨迹;
所述图像处理单元还用于根据所述障碍物的运行轨迹和相对速度生成所述示警信息。
7.一种车辆示警方法,其特征在于,包括:
获取第一图像信息和第二图像信息;
对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行预处理以生成图像预处理信息;
根据所述图像预处理信息生成障碍物识别信息;
根据所述障碍物识别信息生成示警信息。
8.如权利要求7所述的车辆示警方法,其特征在于,所述障碍物识别信息包括:障碍物类别、障碍物轨迹和障碍物相对速度。
9.如权利要求8所述的车辆示警方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据第一图像信息和第二图像信息获取所述汽车与所述障碍物之间的相对速度信息;根据所述相对速度信息预测所述障碍物的运行轨迹;
根据所述障碍物的运行轨迹和相对速度生成所述示警信息。
10.一种汽车,其特征在于,包括:
如权利要求1至6任一项所述的车辆示警系统。
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