[发明专利]一种基于计算机视觉的夜间车辆行驶辅助照明系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于计算机视觉的夜间车辆行驶辅助照明系统，属于计算机视觉及智能控制方法技术领域。

背景技术

随着社会的进步和人们生活水平的不断提高，我国已经基本进入汽车普及时代，私家车的数量逐渐增多，购车也越来越大众化，有关数据显示，2015年我国汽车销售总量达2460万辆，在汽车销售量提高带来经济效益的同时，车辆大数量的行驶也增加了更多交通事故的发生，中国历年交通事故的数量一直高居不下，而其中因交通事故死亡的人数也有不断上涨趋势，虽然车辆安全性已逐渐成为每一个买车者必然考虑的问题，但相信更多的人只关心诸如EPS、ABS、轮胎抗爆、防撞梁、全包围气囊等问题，往往忽视掉了另一个非常重要的部件——车灯。

车灯就像人的双眼能够在黑夜中照亮前路，为司机提供清晰的视野，为行人给出警示，美国南加州汽车研究中心车辆俱乐部（AAA）对市面上的卤素、氙气、LED汽车大灯的夜间照明安全性做了一番调查，结果令人吃惊，测试表明，无论是近光灯还是远光灯，比对现行的美国国家公路与运输协会的车灯安全指南，现有车辆夜间行驶在没有街灯的道路上时，各类型大灯的照射距离均没有达到让车主发现目标然后及时反应并刹车停止的安全距离。

AAA的夜道测试结果显示，目前使用数量最大的卤素灯在近光灯模式下当车速达到约60公里/时就无法提供安全照明距离，即使开启远光后在车速上升至77公里/时以上时也已经相当危险，交警部门也曾做过统计，大部分车祸事故均发生在夜间，数量几乎占到全部交通事故的六成，因而车灯所覆盖的照明距离不达标，也是引起夜间行车危险较大，甚至发生交通事故的重要原因之一。

根据《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》，汽车远光灯由于光线强，一般适于机动车夜间在没有路灯或照明不良的道路上行驶使用，市区由于照明良好，必须使用近光灯，尤其是在两车交汇时，即使在没有路灯的道路上也必须距对面来车150米以外相互关闭远光灯，改用近光灯，使用远光灯，灯光炫亮刺眼，让人在几秒钟内无法看清前面的路况，极容易发生交通事故，因而如何合理智能的选择合适的车灯，让驾驶者有充足的时间和反应力来应对各种路面问题，以保证安全稳定的行使环境和条件，这就成了汽车设计者，乃至整个汽车行业及国家关注的焦点问题。

发明内容

本发明正是针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于计算机视觉的夜间车辆行驶辅助照明系统，包括信息采集模块、树莓派控制模块及辅助灯动态控制模块，通过设置各个模块的有效通信集成，使各个模块之间的信息相互反馈，相互共享，有效解决了夜间行车问题，降低安全隐患，实现了真正的智能控制灯光，能够大大提高视觉可见度，降低安全隐患。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：一种基于计算机视觉的夜间车辆行驶辅助照明系统，包括信息采集模块、树莓派控制模块及辅助灯动态控制模块，三者顺序相连，其特征在于：所述信息采集模块将采集到的路面信息传送给树莓派控制模块，树莓派控制模块经过内部处理后实现对GPIO的动态控制，完成对辅助灯动态控制模块的智能控制。

进一步，所述树莓派控制模块中设有计算机视觉模块、车辆信息检测模块和图像识别模块，三者通信集成；所述计算机视觉模块利用OpenCV对采集到的路面信息进行处理，处理后的信息传入车辆信息检测模块中进行检测和识别，通过图像识别模块，运用Python语言实现准确的车辆信息输出。

进一步，所述计算机视觉模块中的分类器，通过正样本︰负样本=1︰2来训练，找出样本共性；此种方法可以尽量减少用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉所产生的误差，并进一步做图形处理，收集大量夜间行驶汽车的样本，可以进一步保证准确性，减少误差，方便后期在Python语言中加以引用。

进一步，所述图像识别模块中的识别模型采用原型匹配模型；普通的模板匹配模型必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，原型匹配模型从神经上和记忆探寻的过程上来看，都比模板匹配模型更适宜，而且还能说明对一些不规则的，但某些方面与原型相似的图像的识别，因而可以识别的数量更多。

进一步，所述信息采集模块为行车记录仪或外接摄像头，高效直接的获取有效信息，操作难度也低，更加的符合实际需求。

进一步，所述辅助灯动态控制模块中设有辅助灯，辅助灯的数量、类型和排列不唯一。每个辅助灯的照射范围是人为可划分的，不同车辆对车灯的需求也各不一样，因而可以根据实际需要，安装一定数量、一定类型或特定排列布局的车灯，使用范围更加广泛。