[发明专利]一种低能见度环境地下车库视觉盲区安全检测方法

说明书

本发明公开了一种低能见度环境地下车库视觉盲区安全检测方法，包括以下步骤：通过盲区方向的双目摄像机和毫米波雷达，获取多模态观测数据；构建“可见光‑远红外图像跨模态目标检测模型”，在低能见度环境下进行高精度移动目标检测；建立“图像‑雷达数据融合模型”，将视觉与雷达信号的检测结果在时间和空间上进行融合，实现移动目标的测速与跟踪；设计“嵌入式控制器”，根据目标检测结果，通过地面的发光地砖与墙面的LED显示屏对驾驶员进行“立体式”预警。本发明充分融合了视觉传感器和毫米波雷达的感知优势，能够在低能见度环境下获取稳定、准确的目标检测结果。同时，对潜在的交通事故提供有效地立体式预警信号。

技术领域

本发明属于面向智能交通领域的交通安全检测与警示系统，具体为一种低能见度环境地下车库视觉盲区安全检测方法及系统。

背景技术

随着我国经济的快速发展，人民生活水平日益提高，私人汽车数量逐渐增加，“停车难、乱停车”现象不断加剧，严重影响了城市环境与交通秩序。地下停车场能够充分利用地下空间，缓解路面停车的拥挤，减少自然条件对车辆的损害。然而，地下车库死角多视线通达性差，尤其是近90度的转角盲区转弯处，行人和驾驶员的视线被完全遮挡，容易会发生意外事故。

目前常用的解决方法是在转角处安装转角镜，然而车库光线条件不好，镜面反射图像暗淡，且汽车行驶过程中尾气排放导致灰尘较多，车库环境封闭通风不畅，一般情况下，转角镜如果不及时擦拭清理，便会更加影响驾驶员视线以及判断，造成转角车辆碰撞事故的发生。

发明内容

发明目的：针对上述问题，本发明引入一种低能见度环境地下车库视觉盲区安全检测方法及系统。该方法针对地下车库视角盲区易发生危险事故的问题，提出一种高精度、多方位立体式的视觉盲区安全检测预警系统。

首先通过设置盲区方向的双目摄像机，获取多模态图像。构建“可见光-远红外图像跨模态目标检测深度学习模型”，在低能见度下进行高精度目标检测与识别。然后，利用毫米波雷达对60米内移动目标测速、测距，建立“图像-雷达多源数据深度融合模型”，将视觉传感器与毫米波雷达的目标检测结果匹配，完成视觉盲区内移动目标的识别、定位、测速与跟踪。最后，设计“嵌入式预警信号控制器”对铺设于转角地面的发光地砖，设置于墙面的LED显示屏同时进行控制。通过多种预警设备对驾驶员进行立体式的有效预警。

技术方案：一种低能见度环境地下车库视觉盲区安全检测方法及系统，包括如下步骤：

步骤1)通过设置盲区方向的双目摄像机和毫米波雷达，获取多模态观测数据，并对采集到的原始观测数据(视频、雷达信号)进行预处理。

步骤2)构建“可见光-远红外图像跨模态目标检测深度学习模型”，将两种图像的优势进行融合，实现模态互补，实现低能见度环境下的高精度移动目标检测与识别；

步骤3)建立“图像-雷达多源数据融合模型”，将双目摄像机与毫米波雷达的检测结果进行时间和空间上的融合，完成移动目标的识别、定位、测速与跟踪；

步骤4)设计“嵌入式预警信号控制器”，根据目标检测的结果，通过STM32单片机对铺设于转角地面的发光地砖和墙上的LED屏幕对对驾驶员进行有效的立体式预警。

步骤1)的具体内容为：

步骤1-1：利用多模态视频数据制作视觉目标检测训练数据集