[发明专利]一种基于车尾检测的车距检测方法

说明书

本发明提供一种基于车尾检测的车距检测方法，包括获取车尾检测分类器和目标位置深度表；基于获取的车尾检测分类器以及图像中车尾位置距图像下边界的距离，定位前方目标车辆；根据上一帧图像中目标车辆的车尾位置，预测当前帧图像中目标车辆的车尾位置；获得当前帧图像中目标车辆距图像下边界的距离，基于获取的目标位置深度表，查表获得目标车辆距车载摄像机的实际距离；将目标车辆距车载摄像机的实际距离减去车载摄像机距本车车头的距离，得到目标车辆距本车车头的距离。本发明采用机器视觉学习算法，精确定位前车位置，基于目标跟踪技术进行车辆的重复定位，基于线性插值算法进行目标位置深度表的标定；算法速度更快，车距检测更精确。

技术领域

本发明涉及安全驾驶技术领域，具体是一种基于车尾检测的车距检测方法。

背景技术

日常的机动车驾驶中，与前车保持足够的车距是避免追尾事故的最有效方式。而对于车距的判断，主要是通过驾驶员的经验目测获得，这种方式存在严重不足：首先，驾驶员的坐姿和视角的不同，目测的结果会存在较大偏差，尤其是在高速公路上，由于车速过快，根本无法目测获得较准确的车距；其次，长时间驾车往往会使驾驶员注意力不集中，易忽视与前车的车距或者车距判断存在较大误差，进而引发交通事故。

近年来，出现了一些车距检测技术，主要有以下几类：

(1)基于物理测距技术，该类技术主要通过发射和接收超声波或者红外激光线，获得与前面车辆的距离。这种技术存在较多不足：设备成本高，远距离测量误差较大，易受前方障碍物影响而造成误检，多个车辆同时使用时会存在彼此干扰。

(2)基于视频处理技术，如中国专利申请CN104392629A公开了一种检测车距的方法和装置，中国专利CN101941438B公开了一种安全车距智能检控装置与方法，该类技术主要通过视频图像处理技术，在视频每一帧图像上，获取与前方车辆相关的特征，依据景深映射表或者三维测量技术，获取与前车的车距。这种方法的优势是成本低、主动测量、适应性广，其缺点是算法较复杂，定位前方车辆不精确，车距计算结果误差较大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种算法速度更快、车距检测更精确的基于车尾检测的车距检测方法

本发明的技术方案为：

一种基于车尾检测的车距检测方法，包括以下步骤：

(1)获取车尾检测分类器和目标位置深度表，所述目标位置深度表用于记录目标距车载摄像机的实际距离与车载摄像机采集的图像中目标位置距图像下边界的距离之间的对应关系；

(2)判断是否需要重新检测定位前方目标车辆，若是，则执行步骤(3)，若否，则执行步骤(4)；

(3)基于获取的车尾检测分类器以及图像中车尾位置距图像下边界的距离，定位前方目标车辆；

(4)跟踪前方目标车辆的车尾，即根据上一帧图像中目标车辆的车尾位置，预测当前帧图像中目标车辆的车尾位置；

(5)获得当前帧图像中目标车辆的车尾位置距图像下边界的距离，作为当前帧图像中目标车辆距图像下边界的距离，基于获取的目标位置深度表，查表获得目标车辆距车载摄像机的实际距离；

(6)将所述目标车辆距车载摄像机的实际距离减去车载摄像机距本车车头的距离，即得到目标车辆距本车车头的距离。

所述的基于车尾检测的车距检测方法，步骤(1)中，所述获取车尾检测分类器，包括：

a、收集车尾图像作为训练正样本；

b、基于haar特征和adaboost学习算法训练车尾检测分类器文件。

所述的基于车尾检测的车距检测方法，步骤(1)中，所述获取目标位置深度表，包括：