[发明专利]基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及机器视觉技术，特别涉及一种基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法和系统。

背景技术

随着图像识别和车载行车安全技术的进步，机器视觉、模式识别等相对复杂的方法在汽车领域的应用也越来越多。如倒车时，会在车载电脑上显示车辆后方的图像，并通过语音提示车辆后方预定距离内是否有障碍物。

目前，在车辆行驶过程中，一般通过驾驶员自己判断车辆前后方是否存在运动物体（如行人和车辆），在驾驶员自己判断运动物体过近时执行刹车。现有这种仅仅靠驾驶员自身判断的行车方式还远远不够，一般还需要很多安全辅助设备来确保行驶安全。但现有的汽车辅助安全系统主要体现在制动系统等方面，没有提前预警和前后方车辆的行驶状态的提醒功能，其驾驶安全性能比较低。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法和系统，以解决现有技术不能提前预警及提示前后方车辆的行驶距离，造成驾驶安全性能低的问题。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

一种基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法，其包括：

A、采用摄像头标定算法标定左、右摄像头，并计算左、右摄像头的投影矩阵；

B、获取实时同步的左右摄像头图像，并判断所述左右摄像头图像中是否存在运动目标；

C、在存在运动目标时，匹配左右摄像头图像中的运动目标，并对匹配的运动目标进行三维重建，计算运动目标与当前车辆的距离；

D、判断所述运动目标与当前车辆的距离是否小于预定距离，若是则输出预警信号。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，所述获取实时同步的左右摄像头图像，包括：

B1、分别为每个摄像头建立存放图像帧的缓冲区；

B2、对每个摄像头实时采集到的图像帧标记时间戳，并暂存在相应的缓冲区内；

B3、在每组左、右摄像头的缓冲区内将时间戳最近的两帧图像组成一组。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，所述判断左右摄像头图像中是否存在运动目标，具体包括：

B4、获取连续的三帧图像，分别计算相邻两帧图像的差值图像；

B5、将所述差值图像进行逻辑与运算得到融合的差值图像；

B6、对融合的差值图像进行阈值分割，将大于第一阈值的像素点确定为运动目标。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，所述步骤C具体包括：

C1、采用极线几何约束法查找左右摄像头图像中是否具有匹配点；如果是，则执行步骤C2；否则，匹配失败，并返回步骤B；

C2、根据左、右摄像头的投影矩阵，计算运动目标的真实三维坐标，并计算运动目标与当前车辆的距离。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，所述步骤D还包括：

D1、若否，则判断所述运动目标是否为车辆；

D2、若为车辆，则跟踪所述车辆，获取车辆的闪灯状态。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，所述步骤D1具体包括：

D11、计算每个运动目标的特征属性；

D12、将所述运动目标的特征属性作为分类器的输入，通过分类器确定当前运动目标是否为车辆。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，在所述步骤D2中，跟踪所述车辆包括：

D21、将运动目标的图像区域设为搜寻区域，初始化搜寻区域的大小和位置；

D22、计算搜寻区域内的彩色概率分布；

D23、采用MeanShift算法获取初始化后的搜寻区域的位置和大小；

D24、将当前所计算的彩色概率分布值，及初始化后的搜寻区域的位置和大小作为下一帧图像的初始化基准，自适应调整下一帧图像的搜寻区域的位置和大小。

所述的基于机器视觉的车辆行驶安全检测方法中，在步骤D2中，获取车辆的闪灯状态包括：

D25、选定左右车灯的候选区域；

D26、采用阈值分割法对车灯候选区域的图像进行二值化处理，将大于第二阈值的区域标记为白色，小于第二阈值的区域标记为黑色；

D27、在分割图像区域内统计白色连通区域的个数；

D28、通过预定时间内的所跟踪车辆的车灯亮暗状态，获取跟踪车辆的闪灯状态。

一种基于机器视觉的车辆行驶安全检测系统，其包括：

标定模块，用于采用摄像头标定算法标定左、右摄像头，并计算左、右摄像头的投影矩阵；