[发明专利]车载双目相机检测前车溜车的方法及车载双目相机

说明书

本发明提供一种车载双目相机检测前车溜车的方法及车载双目相机，可以将拍摄的前车的第一前车图像的第一V视差图转换为第一VZ图，计算前车在第一VZ图和第二VZ图中的横坐标变化量，所述第二VZ图由之前已拍摄的所述前车的第二前车图像的第二V视差图转换得到；若所述横坐标变化量超过阈值，则确定前车溜车。因此本发明可以通过计算第一VZ图和第二VZ图中前车的横坐标变化量来准确判断前车是否溜车，从而提前做出溜车预警，并极大提高了溜车检测的准确率。

技术领域

本发明涉及双目视觉及辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种车载双目相机检测前车溜车的方法及车载双目相机。

背景技术

检测前车溜车的传统方法中，一般较多采用距离传感器检测，例如红外传感器、毫米波雷达等，通过准确监测前车与本车的距离，当距离缩小且移动变化达到一定阈值时，会进行溜车预警。

但是通过传感器检测溜车通常存在一些问题：首先，前车溜车时，一般溜车速度缓慢，如果传感器的反应不敏感，则无法及时察觉溜车的情况；其次，溜车之前，两车都处于怠速状态，本车和前车都会有不同程度的抖动，对传感器检测溜车带来较大的难度；再次，溜车检测的目的主要在于能及时预警，因此需要对不同距离、不同溜车速度等各种情况进行及时的自适应预警，而非针对不同场景设置固定预警阈值。

另外，基于单目相机在二维图像中通过对前车固定特征进行检测，并通过该特征在图像中坐标变化来进行溜车判断的方法，会由于无法准确估计前车距离而无法及时报警；且车辆在怠速过程中，本身在抖动，因此很容易造成溜车误判，进而导致误报警。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种车载双目相机检测前车溜车的方法及车载双目相机来解决现有技术中前车溜车误判的问题。

具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：

本发明提供一种车载双目相机检测前车溜车的方法，所述方法包括：

将拍摄的前车的第一前车图像的第一V视差图转换为第一VZ图，其中，所述第一VZ图的横坐标为根据所述第一V视差图的视差值转换得到的距离值，纵坐标为所述第一V视差图的纵坐标；

计算所述前车在第一VZ图和第二VZ图中的横坐标变化量，所述第二VZ图由之前已拍摄的所述前车的第二前车图像的第二V视差图转换得到；

若所述横坐标变化量超过阈值，则确定前车溜车。

作为一个实施例，计算所述前车在第一VZ图和第二VZ图中的横坐标变化量，包括：

计算所述前车在第一VZ图中的横坐标均值；

计算所述前车在第二VZ图中的横坐标均值；

所述前车在第一VZ图中的横坐标均值与所述前车在第二VZ图中的横坐标均值之差为所述前车的横坐标变化量。

作为一个实施例，计算所述前车在第一VZ图的横坐标均值，包括：

在所述第一VZ图中查找满足预设条件的直线段；

将所述满足预设条件的直线段与预设的车尾模型进行匹配；

根据相匹配的车尾模型对应的预设算法，计算前车在第一VZ图的横坐标均值。

作为一个实施例，所述预设的车尾模型至少包括第一车尾模型、第二车尾模型和第三车尾模型；其中，所述第一车尾模型为竖直线段；所述第二车尾模型为向左倾斜的斜线段的下端点与竖直线段的上端点连接的组合线段；所述第三车尾模型为向左倾斜的斜线段的下端点与水平线段的左端点连接且水平线段的右端点与竖直线段的上端点连接的组合线段。

作为一个实施例，在所述第一VZ图中查找满足预设条件的直线段，包括：