[发明专利]一种用于车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置

说明书

本公开的车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置，通过毫米波雷达输出毫米波雷达数据，经过滤波和跟踪算法处理检测障碍物，将检测到障碍物的毫米波雷达数据存入初筛样本数据集中；视频传感器采集环境视频图像数据，将环境视频图像数据输入到障碍物检测神经网络，获取环境视频图像数据中的障碍物，将检测到障碍物的环境视频图像数据存入到初筛样本数据集中；数据处理单元融合检测到障碍物的毫米波雷达数据和环境视频图像数据为障碍物初筛样本数据集，经障碍物特征检测器和语义分割器输出障碍物图像自动标定样本。能够降低影响驾驶行为的障碍物标定的工作量，并标记对触发制动的障碍物，自动输出标定的平面图像信息和距离的训练样本。

技术领域

本公开属于汽车防碰撞安全技术领域，特别涉及一种用于车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置，适用于自动驾驶车辆及主动驾驶安全系统中。

背景技术

视频信息是人类驾驶员在驾驶活动中的主要信息来源，其相对其他类型的传感器，具有特征丰富，与人类驾驶行为决策机制匹配性高等优点。但由于视频处理本身性能要求高，识别难度大，规则复杂，近来研究中一般以机器学习方法处理，因此需要经过标定的机器学习数据样本。

对于自动驾驶车辆及主动驾驶安全等领域来说，视频图像样本采集来源丰富，数量大，易获得，在普通车辆上加装摄像头人工驾驶即可获得；但由于所需要的往往是视频信息，且道路交通状况复杂，因此标定工作量大，自动化程度较低，时序性表达不足，尤其是紧急制动场景的提取不明显，即便以视频播放观看，都很难区分是否处于制动状态，而对于图片标定，则更加困难。

另外一方面，针对不同类型的车辆，其高度不同，制动性能不同，主要行驶的道路交通环境不同，又需要大量处理不同的样本集合甚至切换网络处理，因此样本标定的工作需求会持续存在，并不断产生较大工作量。

因此，对于视频信息通过机器学习应用于上述领域的过程中，需要一种能够高效快速的实现对视频内影响驾驶行为的障碍物进行标定装置，以解决上述问题。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种用于车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置，能够降低影响驾驶行为的障碍物标定的工作量，并标记对触发制动的障碍物，自动输出标定的平面图像信息和距离的训练样本。

根据本公开的一方面，提出了一种用于车辆碰撞预警的障碍物图像自动标定装置，所述装置包括：毫米波雷达、视频传感器、数据处理单元；所述毫米波雷达和视频传感器分别与所述数据处理单元相连接；

其中，毫米波雷达，用于输出毫米波雷达数据，经过滤波和跟踪算法处理检测障碍物，并将检测到障碍物的毫米波雷达数据存入初筛样本数据集中；

所述视频传感器，用于采集环境视频图像数据，并将所述环境视频图像数据输入到障碍物检测神经网络，以获取环境视频图像数据中的障碍物，并将检测到障碍物的环境视频图像数据存入到初筛样本数据集中；

所述数据处理单元，用于融合检测到障碍物的所述毫米波雷达数据和所述环境视频图像数据为障碍物初筛样本数据集，并输入到障碍物特征检测器和语义分割器，输出障碍物图像自动标定样本。

在一种可能的实现方式中，所述数据处理单元还用于通过障碍物标定得到所述毫米波雷达数据和所述环境视频图像数据的延迟差消弭参数；

根据所述延迟差消弭参数将所述毫米波雷达数据与所述环境视频图像数据标定到同一时间维度下。

在一种可能的实现方式中，所述数据处理单元还用于将所述毫米波雷达数据经反透视变换与所述环境视频图像数据标定到同一空间维度下。

在一种可能的实现方式中，所述融合检测到障碍物的所述毫米波雷达数据和所述环境视频图像数据为障碍物初筛样本数据集包括：将标定到同一时间维度和空间维度下的检测到障碍物的所述毫米波雷达数据与所述环境视频图像数据融合为障碍物初筛样本数据集。