[发明专利]一种基于车牌位置的车距检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全驾驶技术领域，具体是一种基于车牌位置的车距检测方法。

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、车距计算更精确的基于车牌位置的车距检测方法。

本发明的技术方案为：

一种基于车牌位置的车距检测方法，包括以下步骤：

(1)获取车牌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)基于获取的车牌检测分类器以及图像中车牌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牌，即根据上一帧图像中目标车辆的车牌位置，预测当前帧图像中目标车辆的车牌位置；

(5)获得当前帧图像中目标车辆的车牌位置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。

所述的基于车牌位置的车距检测方法，步骤(1)中，所述获取车牌检测分类器，包括：

a、收集前方正负30度内不同距离的车牌图像作为训练正样本；

b、基于hog特征和adaboost学习算法训练车牌检测分类器文件。

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

a、在车辆正前方，每隔一段距离分别放置一个白色的长方形纸板，使用车载摄像机采集所有长方形纸板的图像；

b、计算图像中每个长方形纸板位置距图像下边界的距离；

c、将每一个长方形纸板距车载摄像机的实际距离和图像中每一个长方形纸板位置距图像下边界的距离代入以下公式，得到对应的比例关系系数：

其中，ΔZ_i表示第i个长方形纸板距车载摄像机的实际距离，ΔD_i表示图像中第i个长方形纸板位置距图像下边界的距离，W_i表示对应的比例关系系数；

d、采用以下线性插值公式，获取图像中每一个目标位置距图像下边界的距离对应的比例关系系数：

其中，W_j表示图像中第j个目标位置距图像下边界的距离D_j对应的比例关系系数，W_i0表示图像中距离第j个目标位置最近的上面那个长方形纸板位置距图像下边界的距离D_i0对应的比例关系系数，W_i1表示图像中距离第j个目标位置最近的下面那个长方形纸板位置距图像下边界的距离D_i1对应的比例关系系数；

e、根据Z_j＝W_j*D_j，计算出图像中每一个目标位置距图像下边界的距离D_j对应的目标距车载摄像机的实际距离Z_j，将对应关系保存在目标位置深度表中。