[发明专利]多目标检测识别方法和辅助驾驶方法、系统

权利要求书

1.一种多目标检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆前方路况的原始图像；

计算车辆当前的安全距离；

建立原始图像与物理距离的表征关系；

根据所述表征关系和安全距离，对原始图像进行截取，以截取出安全距离内的图像作为待检测图像；

将待检测图像进行基于Keras的多目标检测识别，并输出多目标识别结果。

2.如权利要求1所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述建立原始图像与物理距离的表征关系是：根据用于拍摄原始图像的拍摄视角与路面的物理距离的几何关系，建立物理距离在原始图像的水平位置的对应关系。

3.如权利要求1所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述待检测图像的截取是：根据安全距离对应在原始图像的水平位置，截取出所述水平位的水平线以下区域作为待检测图像。

4.如权利要求1所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述计算车辆当前的安全距离的方法是：通过当前车速信息、车辆制动力、系统反应时间、当前车速对应的刹车距离、以及反应时间内车辆匀速行驶的距离中的一个或多个来估算获得。

5.如权利要求1所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述基于Keras的多目标检测识别的过程是：将待检测图像输入到已训练好的神经网络，经过卷积神经网络、编码降维、阈值过滤和非极大值抑制，以输出多目标识别结果。

6.如权利要求5所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述阈值过滤，包括获取每个锚框的置信度得分，判断每个锚框的置信度得分是否大于预设阈值，当所述锚框的置信度得分小于预设阈值时，所述锚框丢弃。

7.如权利要求5所述的多目标检测识别方法，其特征在于：所述非极大值抑制用于解决锚框相互重叠并检测同一个物体的情况，包括步骤：

S1，根据置信度得分进行排序；S2，选择置信度最高的锚框添加到最终输出列表中，将其从锚框列表中删除；S3计算所有锚框的面积；S4,计算置信度最高的锚框与锚框列表中的其它锚框的交互比IOU，其中IOU函数等于两个锚框的交集面积处以两个锚框的并集面积；S5,设置交互比IOU的阈值，删除交互比IOU大于阈值的锚框列表中的锚框；S6,重复S1-S5，直至锚框列表为空。

8.一种辅助驾驶方法，其特征在于，至少包括功能开启模式，在所述开启模式以多目标检测识别方法进行多目标检测识别，所述多目标检测识别方法是如权利要求1-7任意一项所述的多目标识别方法，并根据多目标识别结果进行驾驶控制。

9.如权利要求8所述的辅助驾驶方法，其特征在于：还包括功能关闭模式和功能准备模式，

所述功能关闭模式和功能准备模式通过模式控制信号进行切换控制，当模式控制信号被置为有效时，由功能关闭模式进入功能准备模式；当模式控制信号被置为无效时，由功能准备模式进入功能关闭模式；

所述功能准备模式和功能开启模式通过阈值速度和挡位信息进行切换控制，当车速大于设定的阈值速度且挡位为前进挡时，由功能准备模式进入功能开启模式；当车速小于设定的阈值速度或挡位不为前进挡时，在功能开启模式进入功能准备模式。

10.一种辅助驾驶系统，其特征在于：包括前摄像头和控制器，所述前摄像头用于获取车辆前方的原始图像信息，并发送给控制器；所述控制器和车辆的行车控制系统通信，获取车辆的挡位信息、车速信息等实时状态信息；并根据车速信息和档位信息执行如权利要求8或9所述的辅助驾驶方法，进行多目标检测识别，并将识别结果实时准确地传达给行车控制系统，进行驾驶控制。

11.如权利要求10所述的辅助驾驶系统，其特征在于：所述车辆辅助系统为一装置，所述装置集成前摄像头和控制器，所述装置通过控制线缆和所述行车控制系统通信。