CN117068176A - 车距的确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种车距的确定方法、装置、设备及存储介质，通过获取第二车辆的目标部位的图像；基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，能够准确判断，驾驶员能够基于车距来控制车速，从而减少交通事故的发生。

Description

车距的确定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及汽车技术领域，特别地涉及一种车距的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着汽车的普及以及高速公路的飞速发展，汽车的行驶速度也加快，在夜间行驶高速行驶时，存在亮度分布不均、光线偏弱，图像采集信息普遍偏黑，能见度较低等问题，给道路交通安全带来了极大挑战。驾驶员常常由于可视距离短、可视范围窄，无法清楚地掌握车辆的运行状况，以及由于车速过快，未能准确地判断安全车距，极易导致追尾和被追尾交通事故的发生，威胁人身安全和造成经济损失。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种车距的确定方法、装置、设备及存储介质，能够准确判断车距，驾驶员能够基于车距来控制车速，从而减少交通事故的发生。

本申请实施例提供一种车距的确定方法，应用于第一车辆，包括：

获取第二车辆的目标部位的图像；

基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

基于目标部位的颜色的像素阈值范围从所述图像中确定目标像素；

基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数。

在一些实施例中，所述基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，包括：

确定所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数之间的比例；

基于所述比例与所述预设距离，确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述度量参数包括：面积、长度、宽度中的至少一个，所述目标部位包括车灯。

在一些实施例中，在所述度量参数为面积的情况下，所述基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

确定红色像素的数量；

基于所述红色像素的数量确定所述车灯在所述图像中的面积。

在一些实施例中，所述方法还包括：

在所述车距小于预设安全距离的情况下，发出提示信息。

本申请实施例提供一种车距的确定装置，包括：

获取模块，用于获取第二车辆的目标部位的图像；

第一确定模块，用于基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

第二确定模块，用于基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述任意一项所述车距的确定方法。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现上述所述车距的确定方法。

本申请提供的一种车距的确定方法、装置、设备及存储介质，通过获取第二车辆的目标部位的图像；基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，能够准确判断，驾驶员能够基于车距来控制车速，从而减少交通事故的发生。

附图说明

在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述。

图1为本申请实施例提供的一种车距的确定方法的实现流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种车尾灯宽度、图像中车尾灯的宽度、车距的关系示意图；

图3为本申请实施例提供的一种车距的确定方法的实现流程示意图；

图4为本申请实施例提供的电子设备的组成结构示意图。

在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，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，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

如果申请文件中出现“第一\第二\第三”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。

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的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

基于相关技术中存在的问题，本申请实施例提供一种车距的确定方法，所述方法应用于电子设备，所述第一电子设备可以设置在第一车辆上，所述第一车辆可以是任意车辆。所述电子设备可以是计算机、移动终端、车载设备等，所述移动终端可以包括手机、平板电脑等，在一些实施例中，电子设备可以车载设备的控制器。本申请实施例提供的车距的确定方法所实现的功能可以通过电子设备的处理器调用程序代码来实现，其中，程序代码可以保存在计算机存储介质中。

本申请实施例提供一种车距的确定方法，图1为本申请实施例提供的一种车距的确定方法的实现流程示意图，如图1所示，包括：

步骤S101，获取第二车辆的目标部位的图像。

本申请实施例中，本申请实施例提供的一种车距的确定方法，可以应用于如下场景，第一车辆的前方有第二车辆，所述第一车辆和第二车辆在高速公路上行驶，场景的时间可以是夜间，在一些实施例中，也可以是白天。

本申请实施例中，电子设备可以和采集模块通信连接，通过采集模块来采集第二车辆的目标部位的图像，所述采集模块可以是摄像头。

本申请实施例中，采集模块可以设置在所述第一车辆的车头上。

本申请实施例中，通信连接的方式可以包括：有线连接和无线连接。

本申请实施例中，所述目标部位可以是第二车辆的车尾的车灯、车标志、车牌等。所述图像可以是图片、视频。

步骤S102，基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数。

本申请实施例中，所述度量参数可以包括面积、长度、宽度中的至少一个。

本申请实施例中，可以基于目标部位在图像中的颜色来确定颜色对应的像素，从而基于像素来确定图像中的度量参数。

示例性地，当所述度量参数是面积时，则可以确定该目标部位在图像中所有像素的数量来确定度量参数。

当度量参数是长或宽时，则可以识别所述目标部位边的颜色来确定边对应的像素的数量，通过边对应的像素的数量来确定度量参数。

步骤S103，基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

本申请实施例中，第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数可以设定好的，并存储在电子设备中，当确定了度量参数后，则可以基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

本申请实施例中，可以确定所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数之间的比例；基于所述比例与所述预设距离，确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

示例性地，可以确定面积与目标部位在预设距离时的面积之间的比例，基于所述比例和所述预设距离来计算第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

又例如，可以确定宽与目标部位在预设距离时的宽之间的比例，基于所述比例和距离来计算第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

本申请实施例中，可以使用俯视的角度，结合三角形函数，与真实情况下的后尾灯的边做一个比例，根据其比例系数判断当前车距，车的真实后尾灯宽度一定，假设图像中的车尾灯在中间，图2为本申请实施例提供的一种车尾灯宽度、图像中车尾灯的宽度、车距的关系示意图，其中，车尾灯宽度r、图像种车尾灯的宽度R、车距d、D为车尾灯宽度对应的预设距离，如图2所示，从图中可知：

本申请实施例中，当第一车辆与前车距离减小时，车灯的面积变大，当汽车与前车距离增大时，车灯的面积变小。

本申请实施例提供的方法，通过获取第二车辆的目标部位的图像；基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，能够准确判断，驾驶员能够基于车距来控制车速，从而减少交通事故的发生。

本申请实施例中，电子设备与显示装置通信连接，通过显示装置来显示距离。能够有效提醒驾驶员合理控制车速，降低车在形式过程中撞到前车的风险。

在一些实施例中，步骤S102可以通过以下步骤实现：

步骤S1021，基于目标部位的颜色的像素阈值范围从所述图像中确定目标像素。

本申请实施例中，图像的本质是一个多维矩阵，每个分量单独拿出来的矩阵并不是彩色的，而是一幅灰度图像，矩阵中的元素对应像素，其值即该像素的灰度值。在图像显示时，电子设备把图像的R分量放进红色通道里，B分量放进蓝色通道里，G分量放进绿色通道里，经过处理得到彩色图像。电子设备可以通过图像滤波，图像滤波是利用带通滤波器的信号处理原理，根据图像中目标部位的的颜色的通道像素信息，确定一个通道的像素值阈值范围，提取待测图像的颜色特征，将提取的颜色特征确定为目标部位。

示例性地，所述颜色可以是红色。所述颜色的像素阈值范围可以是夜间车灯亮起时的像素阈值范围。

承接上面的示例，根据图像中车灯部分的红色通道像素信息，确定一个红色通道的像素值阈值范围，提取图像的红色特征，将提取出的红色特征判定为车后尾灯。

步骤S1022，基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数。

本申请实施例中，可以统计目标像素的数量来确定目标部位在所述图像中的度量参数。

本申请实施例中，所述度量参数包括：面积、长度、宽度中的至少一个，所述目标部位包括车灯。

本申请实施例中，可以确定红色像素的数量；基于所述红色像素的数量确定所述车灯在所述图像中的面积。

本申请实施例提供的方法，通过确定目标像素；基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数，能够准确确定度量参数，从而提高确定车距的准确度。

在一些实施例中，所述方法还包括：

步骤S104，在所述车距小于预设安全距离的情况下，发出提示信息。

本申请实施例中，所述提示信息可以是语音提示信息、警示灯提示信息等。

所述预设安全距离可以进行配置，不同的速度可以对应有不同的预设安全距离。

在一些实施例中，电子设备可以和车辆的控制系统通信连接，如果车距小于预设安全距离的情况下，可以控制车辆降低速度。

基于前述的各个实施例，本申请实施例提供一种车距的确定方法，在夜间行驶过程中，能够识别与前车的距离，能有效直接提醒驾驶员合理控制车速，降低后车行驶过程中，撞到前车的风险，减少汽车追尾事故的发生。

本申请实施例中，通过图像滤波结合空间三角函数来计算车距。图像滤波是利用带通滤波器的信号处理原理，根据图像中车灯部分的红色通道像素信息，确定一个红色通道的像素值阈值范围，提取图像的红色特征，将其判定为车后尾灯。通过空间三角函数，根据红色信息所占像素点数作为其在图像中后尾灯所产生的面积大小，再与真实情况下的后尾灯面积做一个比例，根据其比例系数判断当前车距。与现有技术相比，能够识别与前车的距离，通过图像，检测车头与前车之间的距离、车尾与后车之间的距离，合理控制车速，从而最大限度地减少追尾和被追尾交通事故的发生。

图3为本申请实施例提供的一种车距的确定方法的实现流程示意图，如图3所示，包括：

步骤S301，获取待处理图像。

步骤S302，确定红色通道的像素值阈值区间。

步骤S303，提取位于阈值区间内的像素值。

步骤S304，统计位于阈值区间内的像素值。

步骤S305，根据比列关系获得距离信息。

步骤S306，确定车距信息。

本申请实施例中，图像的本质是一个多维矩阵，每个分量单独拿出来的矩阵并不是彩色的，而是一幅灰度图像，矩阵中的元素对应我们所说的像素，其值即该像素的灰度值。在图像显示时，我们把图像的R分量放进红色通道里，B分量放进蓝色通道里，G分量放进绿色通道里，经过处理得到彩色图像。

通过图像滤波,图像滤波是利用带通滤波器的信号处理原理，根据图像中车灯部分的红色通道像素信息，确定一个红色通道的像素值阈值范围，提取待测图像的红色特征，将其判定为车后尾灯。

假设画面里面只有车灯是红色的，对红色信息所占像素点求和，根据红色信息所占像素点数作为其在图像中后尾灯所产生的面积S的大小，得出关系式：

通过缩放的因子K判断车的距离，再进一步简化，使用俯视的角度，结合三角形函数，与真实情况下的后尾灯面积做一个比例，根据其比例系数判断当前车距，在进行此操作时应当控制变量，车的真实后尾灯面积一定，假设车尾灯在中间，车尾灯宽度r、图像的宽度R、车距d的关系包括：

本申请实施例中，当汽车与前车距离减小时，车灯的面积变大，当汽车与前车距离增大时，车灯的面积变小，由此判断车的距离。

本申请实施例中，当车距小于安全距离时，亮警示灯。

基于前述的实施例，本申请实施例提供一种车距的确定装置，该装置包括的各模块、以及各模块包括的各单元，可以通过计算机设备中的处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU，Central ProcessingUnit)、微处理器(MPU，Microprocessor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital SignalProcessing)或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Array)等。

本申请实施例提供一种车距的确定装置，包括：

获取模块，用于获取第二车辆的目标部位的图像；

第一确定模块，用于基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

第二确定模块，用于基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

基于目标部位的颜色的像素阈值范围从所述图像中确定目标像素；

基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数。

在一些实施例中，所述基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，包括：

确定所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数之间的比例；

基于所述比例与所述预设距离，确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述度量参数包括：面积、长度、宽度中的至少一个，所述目标部位包括车灯。

在一些实施例中，在所述度量参数为面积的情况下，所述基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

确定红色像素的数量；

基于所述红色像素的数量确定所述车灯在所述图像中的面积。

在一些实施例中，车距的确定装置还用于：

在所述车距小于预设安全距离的情况下，发出提示信息。

本申请实施例提供一种电子设备；图4为本申请实施例提供的电子设备的组成结构示意图，如图4所示，所述电子设备500包括：一个处理器501、至少一个通信总线502、用户接口503、至少一个外部通信接口504、存储器505。其中，通信总线502配置为实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口503可以包括控制屏，外部通信接口504可以包括标准的有线接口和无线接口。所述处理器501配置为执行存储器中存储的车距的确定方法的程序，以实现以上述实施例提供的车距的确定方法中的步骤，其中，所述车距的确定方法包括：

获取第二车辆的目标部位的图像；

基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

基于目标部位的颜色的像素阈值范围从所述图像中确定目标像素；

基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数。

在一些实施例中，所述基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，包括：

确定所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数之间的比例；

基于所述比例与所述预设距离，确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

在一些实施例中，所述度量参数包括：面积、长度、宽度中的至少一个，所述目标部位包括车灯。

在一些实施例中，在所述度量参数为面积的情况下，所述基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

确定红色像素的数量；

基于所述红色像素的数量确定所述车灯在所述图像中的面积。

在一些实施例中，所述方法还包括：

在所述车距小于预设安全距离的情况下，发出提示信息。

基于前述的各个实施例，本申请实施例再提供一种车载设备，所述车载设备包括上述任一实施例中的电子设备。

这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的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，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所控制或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元控制的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台控制器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种车距的确定方法，其特征在于，应用于第一车辆，包括：

获取第二车辆的目标部位的图像；

基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

基于目标部位的颜色的像素阈值范围从所述图像中确定目标像素；

基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离，包括：

确定所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数之间的比例；

基于所述比例与所述预设距离，确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述度量参数包括：面积、长度、宽度中的至少一个，所述目标部位包括车灯。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述度量参数为面积的情况下，所述基于所述目标像素确定所述目标部位在所述图像中的度量参数，包括：

确定红色像素的数量；

基于所述红色像素的数量确定所述车灯在所述图像中的面积。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述车距小于预设安全距离的情况下，发出提示信息。

7.一种车距的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第二车辆的目标部位的图像；

第一确定模块，用于基于所述图像确定目标部位在所述图像中的度量参数；

第二确定模块，用于基于所述度量参数与所述第二车辆的目标部位在预设距离时的度量参数确定所述第一车辆与所述第二车辆之间的距离。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至6任意一项所述车距的确定方法。

9.一种车载设备，其特征在于，包括：权利要求8所述的电子设备。

10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现如权利要求1至6任意一项所述车距的确定方法。