[发明专利]一种基于单目视觉的车辆碰撞预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于单目视觉的车辆碰撞预警方法，其特征在于，包括：

获取前方视野图像数据，对获取的图像数据进行目标检测；

根据摄像头分辨率在车辆行驶前方设定碰撞风险区域范围；

对碰撞风险区域内的目标进行过滤，获得最近目标距离估计，并结合车辆的速度信息和加速度信息，估计车辆碰撞到目标所需时间；

综合最近目标距离估计值和/或车辆碰撞到目标所需时间估计值，对车辆驾驶过程中可能出现的车辆碰撞情况进行辅助预警；

所述设定碰撞风险区域范围的方法，包括：

根据视角的远近变化特点，预设定四个点，并定义由这四个点所围成的梯形区域为有碰撞风险的区域，记作area_risk，则area_risk为：

(x_i，y_i)s.t.i∈[1,2,3,4]；

当检测到的目标处于此风险区域内，对该目标进行风险碰撞预测；

所述获得最近目标距离估计和/或估计车辆碰撞到目标所需时间的方法，包括：

-采用相似三角形法则，对获得的位于碰撞风险区域内目标检测结果进行距离估计，包括：

将宽度为W的物体放置于距离摄像头D的位置，如果物体在图像中的像素宽度为P，则计算得到摄像头的焦距F：

F＝(P*D)/W

将物体远离或者靠近摄像头，由于摄像头的焦距F不变，因此只需测得此时物体在图像中的宽度P’，则估算出此时物体到摄像头的距离D’：

D’＝(F*W)/P’

综合常规轿车宽度的平均值作为基准车辆宽度，以170cm作为行人距离估计时的基准高度度量，即得到行人和/或车辆目标的距离估计值；

-所述估计车辆碰撞到目标所需时间的方法，包括：

获取车辆的速度信息和加速度信息，分别记为v_t和a_t；

行人和/或车辆目标估计值为obj；

结合当前时刻车速v_t和加速度a_t，通过牛顿运动算法，估计车辆碰撞到目标所需时间t为：

obj.dist＝v_t*t+0.5*a_t²。

2.根据权利要求1所述的基于单目视觉的车辆碰撞预警方法，其特征在于，所述获取前方视野图像数据，对获取的图像数据进行目标检测，包括：

基于单目视觉，实时获取行进方向道路的图像；

在所获取图像的基础上，结合深度神经网络，建立行人/车辆目标检测模型；

利用建立的行人/车辆目标检测模型对行人和/或车辆进行检测，获得行人和/或车辆目标检测结果。

3.根据权利要求2所述的基于单目视觉的车辆碰撞预警方法，其特征在于，所述建立行人/车辆目标检测模型的方法，包括：

对大量实际路况图片中的行人和/或车辆图像进行标定，形成训练数据集；

基于深度神经网络，采用训练数据集对该深度神经网络进行训练，得到行人/车辆目标检测模型。

4.根据权利要求2所述的基于单目视觉的车辆碰撞预警方法，其特征在于，所述行人/车辆目标检测模型，包括：特征提取模块和检测框回归模块；其中：

所述特征提取模块采用残差网络结构，其输入宽*高的尺寸为480*288的图像，下采样倍数为32，输出宽*高的尺寸分别为15*9和30*18的特征图；

将特征提取模块输出的特征图作为检测框回归模块的输入，对每一个特征图定义n个anchor box，作为检测框回归模块的基准，输出行人和/或车辆目标检测结果。