[发明专利]一种自动驾驶障碍物视觉检测方法与系统

摘要

本发明公开了一种自动驾驶障碍物视觉检测方法与系统，通过车载双目摄像机与红外摄像机实时获得彩色及红外图像信息；利用图形处理器GPU获得车辆前进方向上的视差图；利用自适应阈值将视差图中的障碍物进行分割并同时利用亮度分布将红外图像中的障碍物进行分割；利用彩色直方图判断视差图与红外图像检测出的障碍物区域是否重合，并根据障碍物与车辆的距离、几何尺寸判断其威胁程度，并在障碍物将要与车辆发生碰撞时利用车辆控制器对车辆发出紧急制动指令。本发明将深度信息与红外信息进行融合，相比于传统方法，对障碍物的漏检率大大降低；采用自适应阈值将障碍物从背景中分割，提高了障碍物检测的精度，在自动驾驶领域具备很高的实用性。

主权项

一种自动驾驶障碍物视觉检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用双目摄像机实时获取车辆前进方向上的图像，并利用立体匹配算法计算出车辆前进方向上的视差图；同时，利用红外摄像机实时获取车辆前进方向上的红外图像；步骤2，通过视差图将包含障碍物的区域利用自适应阈值分割方法进行分割；步骤3，提取分割后图像中的所有轮廓，并用矩形对最大轮廓进行拟合，根据矩形的面积大小判断视差图中是否出现障碍物；步骤4，在进行步骤3的同时，对红外图像的亮度进行阈值分割，将小于预设阈值的亮度置0，提取分割后图像中的所有轮廓，并用矩形对最大轮廓进行拟合，根据矩形的面积大小判断红外图像中是否出现障碍物；步骤5，若视差图和红外图像中均无障碍物，则判定为无障碍物并返回步骤1；步骤6，若视差图中有障碍物而红外图像中无障碍物，则将视差图中分割出的矩形区域作为障碍物区域，并计算出其与车辆的距离信息；步骤7，若视差图中无障碍物而红外图像中有障碍物，则将红外图像中分割出的矩形区域作为障碍物区域，并计算出其与车辆的距离信息；步骤8，若视差图和红外图像中均存在障碍物，则分别按照步骤6、7分别得到障碍物区域，利用色调直方图判断二者是否重合；步骤9，若判断为重合，则将两区域合并计算其与车辆的距离；若判断为不重合，则将两区域分开计算其与车辆的距离；并提醒驾驶人障碍物的距离，当障碍物的距离小于预设参考值且驾驶人未做出反应时，对车辆发出紧急制动指令。