一種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明公開了一種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法及系統(tǒng)，涉及車載系統(tǒng)和汽車電子技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車數(shù)量近年來急劇增加，成為繼電話機(jī)普及之后又一普及的生活工具。在越來越擁擠的城市里，實(shí)際的駕駛過程中，司機(jī)往往會(huì)遇到許多視野盲區(qū)，這些盲區(qū)不僅會(huì)增大駕駛員壓力，造成駕駛疲勞，而且也是導(dǎo)致交通事故的重要安全隱患。安全駕駛成為車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn)之一。被動(dòng)式安全系統(tǒng)在降低事故危害程度方面有突出的貢獻(xiàn)，但是，它無法有效避免安全事故的發(fā)生。此外，單一車輛的感知范圍極度有限，因此基于單車的感知產(chǎn)生的被動(dòng)式安全系統(tǒng)難以有效解決避免安全事故的發(fā)生的問題。
[0003]現(xiàn)階段對(duì)基于車輛協(xié)作技術(shù)的主動(dòng)避險(xiǎn)系統(tǒng)的研究并不多，車輛協(xié)作主要集中在車路協(xié)同通信系統(tǒng)方向以及多車協(xié)同路口行駛控制的研究，主動(dòng)避險(xiǎn)系統(tǒng)主要研究內(nèi)容為行人檢測的精度和計(jì)算復(fù)雜度。在《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)》中2014年發(fā)表的《基于滑?？刂频能囓噮f(xié)同主動(dòng)避撞算法》中，主要利用前車信息計(jì)算理想車距，保證行車安全性與成員舒適性，屬于一種協(xié)作的自動(dòng)駕駛技術(shù)，對(duì)于行車過程中存在的盲區(qū)以及潛在危險(xiǎn)不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除。上海交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)推出一種基于多車協(xié)作的車輛檢測機(jī)制，利用激光雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境探測技術(shù)檢測車輛，同時(shí)借助多傳感器技術(shù)將多個(gè)汽車的激光雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，利用車輛間共享的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取豐富的地圖信息，運(yùn)算量巨大，實(shí)時(shí)性不高，并且不能直觀顯示危險(xiǎn)情況，故而實(shí)用性比較差。
[0004]在國外，歐盟的eSafety項(xiàng)目和日本的SmartWay計(jì)劃，都是基于車輛網(wǎng)技術(shù)，通過車-車協(xié)同和車-路協(xié)同通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車不停車?yán)U費(fèi)、道路與車輛協(xié)調(diào)以及危險(xiǎn)預(yù)警的功能，但是該系統(tǒng)不是自治的系統(tǒng)，所有的終端都需要后臺(tái)支撐，導(dǎo)致整體可靠性大大降低。
近年來，國內(nèi)外車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，該技術(shù)基于人、車、環(huán)境協(xié)同的可控、可管、可運(yùn)營、可信的開放融合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其通過先進(jìn)的信息通信與處理技術(shù)，對(duì)人、車、網(wǎng)絡(luò)通信和道路交通基礎(chǔ)設(shè)施等環(huán)境元素的大規(guī)模復(fù)雜信息進(jìn)行感知、認(rèn)知和計(jì)算，實(shí)現(xiàn)人、車、環(huán)境的協(xié)同與融合，提高交通出行效率，改善城市服務(wù)水平，降低社會(huì)運(yùn)行成本。例如中國專利“一種基于車聯(lián)網(wǎng)的多功能輔助駕駛服務(wù)系統(tǒng)”(專利號(hào)CN 104392622 A)，提出了駕駛員汽車環(huán)視全景圖像的基礎(chǔ)上，利用車聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息交互共享，該技術(shù)部署成本高，實(shí)現(xiàn)比較困難。迄今未止，尚未見到基于車輛協(xié)作技術(shù)的主動(dòng)避險(xiǎn)系統(tǒng)的研究報(bào)道。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是為了解決車輛駕駛中由于視覺盲區(qū)所造成的可能存在的安全隱患問題，而提出一種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法及系統(tǒng)，充分利用不同汽車間不同的位置優(yōu)勢(shì)，采集環(huán)境信息且將圖像信息拼接成全景圖像，為用戶消除行車時(shí)的視野盲區(qū)問題。
[0006]本發(fā)明的目的是通過下述的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。
[0007]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，所述方法包括:
車載傳感器、GPS及攝像頭采集車輛周圍環(huán)境信息，無線發(fā)送模塊通過車輛自組織網(wǎng)絡(luò)將所采集的信息打包傳送給周邊鄰近的車輛；
車輛對(duì)接受到周邊車輛傳送的圖像信息和自身采集的圖像信息進(jìn)行處理，且對(duì)上述圖像進(jìn)行合并得到車輛周邊的全景圖像；
對(duì)上述全景圖像進(jìn)行處理，判別是否有行人或隱蔽車輛，車聯(lián)網(wǎng)終端依據(jù)所述的判別信息進(jìn)行預(yù)警提示。
[0008]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，車載傳感器、GPS及攝像頭采集車輛周圍環(huán)境信息，無線發(fā)送模塊通過車輛自組織網(wǎng)絡(luò)將所采集的信息打包傳送給周邊鄰近的車輛包括:
所述環(huán)境信息包括車載攝像頭獲取的圖像信息、車輛行駛方向、車輛所處地理位置以及攝像頭獲取圖像的時(shí)刻；
所述將所采集的信息傳送到周邊鄰近車輛時(shí)，在將要傳輸?shù)膱D像上添加時(shí)間戳和車輛所處地理位置信息。將處理后的圖像連同車輛行駛狀態(tài)信息一同打包，通過車輛自組織網(wǎng)絡(luò)傳送到鄰近車輛；
所述的鄰近車輛指在車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中相鄰的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)。
[0009]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，所述車輛對(duì)接受到鄰近車輛傳送的信息時(shí)，需要對(duì)接收到的信息進(jìn)行解壓處理，根據(jù)地理位置及傳送到的圖像的地理位置，得到接收到圖像相對(duì)于自身的地理位置。
[0010]一種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，所述圖像處理的處理包括:在接收到的圖像中挑選最近5秒內(nèi)拍攝的圖像，刪除過期的圖像；
根據(jù)傳送圖像相對(duì)于自身的行駛方向和位置，對(duì)接收到的圖像進(jìn)行分類；
對(duì)分類后的圖像根據(jù)分辨率、曝光時(shí)間及拍攝角度進(jìn)行一系列預(yù)處理，包括降噪、邊緣提取。
[0011]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，所述對(duì)圖像進(jìn)行合并得到車輛周邊的全景圖像，是以接受車輛為中心進(jìn)行的圖像拼接。
[0012]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法，其特征在于，所述對(duì)上述全景圖像進(jìn)行處理，判別是否有行人或隱蔽車輛，車聯(lián)網(wǎng)終端依據(jù)所述的判別信息進(jìn)行預(yù)警提示包括:
判別是否有行人或隱蔽車輛指當(dāng)前車輛行駛方向上相對(duì)與車行駛的行人或隱蔽車輛；
所述預(yù)警提示包括:聲音預(yù)警和車載顯示端的圖像預(yù)警，其中:
聲音預(yù)警提示是通過一定頻率的間歇beep聲提醒駕駛員，如果駕駛員沒有對(duì)報(bào)警做出反應(yīng)，聲音的頻率會(huì)隨著車與行人或者隱蔽車輛的距離拉近而升高；
車載顯示端的圖像預(yù)警是在顯示器顯示的電子地圖上以相對(duì)于駕駛車輛自身位置的形式標(biāo)識(shí)出來。
[0013]—種基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括信息采集模塊、無線收發(fā)模塊、圖像處理模塊和預(yù)警模塊，其特征在于:
車載信息采集模塊使用車輛自身所帶的攝像機(jī)、加速度傳感器、陀螺儀、電子速度表以及GPS模塊采集車輛行駛周圍的環(huán)境變化、行駛的方向、所處位置信息以及車輛的速度信息；將上述信息打包傳輸?shù)杰囕v自組織網(wǎng)絡(luò)中相鄰結(jié)點(diǎn)的車輛；車聯(lián)網(wǎng)終端將接收到的信息解壓并連同車輛自身采集的信息輸入到圖像處理模塊進(jìn)行分析和處理，將圖像信息以自身圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行拼接，產(chǎn)生車輛周邊環(huán)境的全景圖像；對(duì)上述全景圖像進(jìn)行檢測，判別是否有相對(duì)與自身車輛行駛的行人或隱蔽車輛，車聯(lián)網(wǎng)終端依據(jù)所述的判別信息分別進(jìn)行聲音預(yù)警和圖像預(yù)警。
有益效果
[0014]本發(fā)明對(duì)比已有技術(shù)具有以下創(chuàng)新點(diǎn):
本發(fā)明充分利用不同汽車間不同的位置優(yōu)勢(shì)，采集環(huán)境信息且將圖像信息拼接成全景圖像還原視覺盲區(qū)里面的真實(shí)路況信息，為用戶消除行車時(shí)的視野盲區(qū)，當(dāng)檢測到圖像信息里面存在行人或者障礙物的時(shí)候可以做到提前預(yù)警，提示司機(jī)及時(shí)避讓增加駕駛的安全性。
[0015]本發(fā)明對(duì)比已有技術(shù)具有以下顯著優(yōu)點(diǎn):
本發(fā)明無需對(duì)車輛安裝任何額外的硬件設(shè)施，所有用到的硬件設(shè)備都是現(xiàn)有市場上銷售車輛的標(biāo)準(zhǔn)配置，降低了部署成本，同時(shí)也增加了可推廣性
系統(tǒng)中的預(yù)警模塊以聲音和圖像形式預(yù)警，增加了預(yù)警方式，同時(shí)在聲音預(yù)警模塊聲音的頻率會(huì)隨著車與行人或者隱蔽車輛的距離拉近而逐漸升高，提高了預(yù)警的及時(shí)有效性
【附圖說明】
[0016]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法流程圖；
[0017]圖2為本發(fā)明設(shè)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測系統(tǒng)的流程示意圖；
[0018]圖3為本發(fā)明設(shè)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測系統(tǒng)的車載傳感器數(shù)據(jù)采集模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖4為本發(fā)明設(shè)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測系統(tǒng)的圖像處理模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0020]圖5為本發(fā)明設(shè)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測系統(tǒng)的預(yù)警模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021]圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法及系統(tǒng)的兩類應(yīng)用場景示意；
【具體實(shí)施方式】
[0022]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
本發(fā)明的基本思想是利用不同汽車間不同的位置優(yōu)勢(shì)，采集環(huán)境信息且將圖像信息拼接成全景圖像還原視覺盲區(qū)里面的真實(shí)路況信息，為用戶消除行車時(shí)的視野盲區(qū)。
[0023]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于多車協(xié)作的行人及車輛檢測的方法流程圖。參見圖1，該實(shí)施例包括: 101、車載傳感器采集行駛車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)指導(dǎo)車載攝像頭進(jìn)行圖像的采集；
根據(jù)車輛行駛的傳感器數(shù)據(jù)對(duì)汽車行駛狀態(tài)進(jìn)行判別，當(dāng)遇到顛簸路況的時(shí)候，適時(shí)避開不穩(wěn)定因素，在合適的時(shí)機(jī)拍攝圖片，避免設(shè)備快速晃動(dòng)，進(jìn)而防止圖像模糊失真。
此外，由于車輛在彎道內(nèi)時(shí)前方路況變化較快，因此當(dāng)汽車進(jìn)行進(jìn)入彎道的時(shí)候要求系統(tǒng)適當(dāng)提高拍照頻次，增加汽車在彎道時(shí)的信息獲取量。
102、將采集的圖像添加時(shí)間戳、對(duì)應(yīng)的行車狀態(tài)數(shù)據(jù)和當(dāng)前GPS數(shù)據(jù)，使用車載自組織網(wǎng)絡(luò)廣播到相鄰網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)的車輛。
將所采集的信息傳送到周邊鄰近車輛時(shí)，在將要傳輸?shù)膱D像上添加時(shí)間戳和車輛所處地理位置信息。將處理后的圖像連同車輛行駛狀態(tài)信息一同打包，通過車輛自組織網(wǎng)絡(luò)傳送到鄰近車輛。
103、圖像處理模塊處理本地及接收到的數(shù)據(jù)，合成全景圖像并進(jìn)行行人檢測以生成預(yù)警提示指令。
所述車輛接受到鄰近車輛的傳送的信息時(shí)，需要對(duì)接收到的信息進(jìn)行解壓處理，根據(jù)地理位置及傳送到的圖像的地理位置，得到接收到的每張圖像相對(duì)于車輛自身的地理位置。
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