基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法及裝置，包括：獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象；確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，所述對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域；確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息；若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。通過本發(fā)明，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)實(shí)際行車過程中的行車信息，及時生成相應(yīng)的行車報警信息，同時，實(shí)現(xiàn)了簡單高效的報警的過程，從而提高了報警效率。
【專利說明】
基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明涉及一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法，及一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著時代的發(fā)展，駕車出行已成為越來越多人出行首選的交通方式，目前，普遍車輛上都已配備了基于GPS(Global Posit1ning System，全球定位系統(tǒng))技術(shù)的車載導(dǎo)航設(shè)備以及行車記錄儀，GPS為用戶實(shí)時提供準(zhǔn)確的地理位置定位信息、交通路線信息和城市道路信息。但是，現(xiàn)有技術(shù)中的車載導(dǎo)航設(shè)備大多都是根據(jù)其內(nèi)置的地圖文件中的地圖信息為該車載導(dǎo)航設(shè)備所在的車輛提供導(dǎo)航功能，無法獲取行車過程中的行車相關(guān)信息，駕駛?cè)藛T無法針對行車過程中的各種事件及時采取有效的調(diào)整措施。通過行車記錄儀記錄汽車行駛?cè)^程的視頻圖像和聲音，可為交通事故提供證據(jù)，但是，現(xiàn)有行車記錄儀記錄不具備分析行車過程中相關(guān)信息的功能，無法將行車過程中的危險信息及時提示駕駛?cè)藛T，使得降低發(fā)生行車事故的概率，且現(xiàn)有的車載駕駛安全預(yù)警設(shè)備，分析行車過程中的相關(guān)信息的過程較為復(fù)雜，分析結(jié)果的準(zhǔn)確性較低。
[0003]因此，需要一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方案，能夠?qū)π熊囘^程的實(shí)時圖像信息進(jìn)行分析并生成相應(yīng)的報警信息以用于提示用戶，解決行車駕駛?cè)藛T無法及時地獲取行車過程中的突發(fā)情況，從而為調(diào)整行車駕駛方案提供可能的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為克服上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題，特提出以下技術(shù)方案:
[0005]本發(fā)明的實(shí)施例提出了一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法，包括:
[0006]獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象；
[0007]確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域；
[0008]確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息；
[0009]若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0010]優(yōu)選地，拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。
[0011]優(yōu)選地，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0012]優(yōu)選地，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，包括:
[0013]確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域的頂角坐標(biāo)信息；
[0014]根據(jù)頂角坐標(biāo)信息，計(jì)算得到與各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾取?br>[0015]優(yōu)選地，其中，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾韧ㄟ^行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位來表示。
[0016]優(yōu)選地，確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息，包括:
[0017]計(jì)算拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值；
[0018]依據(jù)對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值，判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小變化趨勢信息。
[0019]優(yōu)選地，若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，包括:
[0020]若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，獲取本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度；
[0021]依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，基于本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度，確定相應(yīng)的報警級別；
[0022]生成與報警級別對應(yīng)的行車報警信息。
[0023]可選地，還包括:
[0024]將行車報警信息以格式化提供方式提供至用戶。
[0025]本發(fā)明的另一實(shí)施例提出了一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置，包括:
[0026]目標(biāo)對象確定模塊，用于獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象；
[0027]框選區(qū)域確定模塊，用于確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域；
[0028]變化確定模塊，用于確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息；
[0029]報警信息生成模塊，用于若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0030]優(yōu)選地，拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。
[0031]優(yōu)選地，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0032]優(yōu)選地，框選區(qū)域確定模塊包括:
[0033]坐標(biāo)確定單元，用于確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域的頂角坐標(biāo)信息；
[0034]第一計(jì)算單元，用于根據(jù)頂角坐標(biāo)信息，計(jì)算得到與各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾取?br>[0035]優(yōu)選地，其中，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾韧ㄟ^行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位來表示。
[0036]優(yōu)選地，變化確定模塊包括:
[0037]第二計(jì)算單元，用于計(jì)算拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值；
[0038]變化趨勢判斷單元，用于依據(jù)對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值，判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小變化趨勢信息。
[0039]優(yōu)選地，報警信息生成模塊包括:
[0040]距離速度獲取單元，用于若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，獲取本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度；
[0041]級別確定單元，用于依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，基于本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度，確定相應(yīng)的報警級別；
[0042]報警信息生成單元，用于生成與報警級別對應(yīng)的行車報警信息。
[0043]可選地，還包括:
[0044]提供模塊，用于將行車報警信息以格式化提供方式提供至用戶。
[0045]本發(fā)明的實(shí)施例中，提出了一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警方案，獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，實(shí)現(xiàn)了通過分析實(shí)時行車過程中的圖像信息，并基于同一可識別物體的對象進(jìn)行后續(xù)的圖像分析，確保了分析結(jié)果的精確性;隨后，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域，為后續(xù)判斷是否生成行車報警提供了可靠的判斷依據(jù);確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息，若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)實(shí)際行車過程中的行車信息，及時生成相應(yīng)的行車報警信息，同時，僅通過三張行車圖像信息即可準(zhǔn)確地判斷出是否需要生成相應(yīng)的行車報警信息并提供給駕駛?cè)藛T，實(shí)現(xiàn)了簡單高效的報警的過程，從而提高了報警效率，進(jìn)一步地，駕駛?cè)藛T可及時地根據(jù)行車報警信息及時調(diào)整行車駕駛方案，降低了發(fā)生行車事故的概率。
[0046]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
【附圖說明】
[0047]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0048]圖1為本發(fā)明中一個實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法的流程圖；
[0049]圖2為本發(fā)明中一個優(yōu)選實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法的流程圖；
[0050]圖3為本發(fā)明中另一實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0051]圖4為本發(fā)明中另一優(yōu)選實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0052]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。
[0053]本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非特意聲明，這里使用的單數(shù)形式“一”、“一個”、“所述”和“該”也可包括復(fù)數(shù)形式。應(yīng)該進(jìn)一步理解的是，本發(fā)明的說明書中使用的措辭“包括”是指存在所述特征、整數(shù)、步驟、操作、元件和/或組件，但是并不排除存在或添加一個或多個其他特征、整數(shù)、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。應(yīng)該理解，當(dāng)我們稱元件被“連接”或“耦接”到另一元件時，它可以直接連接或耦接到其他元件，或者也可以存在中間元件。此外，這里使用的“連接”或“親接”可以包括無線連接或無線耦接。這里使用的措辭“和/或”包括一個或更多個相關(guān)聯(lián)的列出項(xiàng)的全部或任一單元和全部組合。
[0054]本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語(包括技術(shù)術(shù)語和科學(xué)術(shù)語)，具有與本發(fā)明所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語，應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣被特定定義，否則不會用理想化或過于正式的含義來解釋。
[0055]圖1為本發(fā)明中一個實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法的流程圖。
[0056]本發(fā)明的實(shí)施例中，各步驟所執(zhí)行的內(nèi)容概述如下:步驟SI10:獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象;步驟S120:確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域;步驟S130:確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息；步驟S140:若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0057]本發(fā)明的實(shí)施例中，提出了一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警方法，獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，實(shí)現(xiàn)了通過分析實(shí)時行車過程中的圖像信息，并基于同一可識別物體的對象進(jìn)行后續(xù)的圖像分析，確保了分析結(jié)果的精確性;隨后，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域，為后續(xù)判斷是否生成行車報警提供了可靠的判斷依據(jù);確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息，若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)實(shí)際行車過程中的行車信息，及時生成相應(yīng)的行車報警信息，同時，僅通過三張行車圖像信息即可準(zhǔn)確地判斷出是否需要生成相應(yīng)的行車報警信息并提供給駕駛?cè)藛T，實(shí)現(xiàn)了簡單高效的報警的過程，從而提高了報警效率，進(jìn)一步地，駕駛?cè)藛T可及時地根據(jù)行車報警信息及時調(diào)整行車駕駛方案，降低了發(fā)生行車事故的概率。以下針對各個步驟的具體實(shí)現(xiàn)做進(jìn)一步的說明:
[0058]步驟S110:獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象。
[0059]具體地，通過拍攝設(shè)備獲取到拍攝時間遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象。
[0060]其中，拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。
[0061]例如，利用攝像設(shè)備，如終端行車記錄儀上安裝的攝像頭或位于汽車上的其他終端設(shè)備的攝像頭，拍攝包含前方車輛的實(shí)時行車視頻信息，如當(dāng)前的行車時間為“2016-04-10 10:20:00”，可獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄的圖像信息，如獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的三張行車記錄的圖像信息，依次為“2016-04-10 10:05:00”時刻的行車記錄的圖像信息、“2016-04-10 10: 10:00”時刻的行車記錄的圖像信息和“2016_04_ 1 10:19:00”時刻的行車記錄的圖像信息，該三張圖片中都包含車牌號為“京Q XXXXX”的小轎車的圖像信息，從該三張圖片的每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體為車牌號為“京Q XXXXX”的小轎車的目標(biāo)對象。其中，從行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，可通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對各行車記錄圖像信息中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出各行車記錄圖像信息中的指向同一可識別物體的目標(biāo)對像。
[0062]步驟S120:確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域。
[0063]具體地，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域。
[0064]例如，利用攝像設(shè)備，可獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的三張行車記錄的圖片，并從每張圖片中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，如確定指向同一可識別物體為“京QXXXXX”的小轎車的目標(biāo)對象，隨后，確定指向“京N XXXXX”的小轎車在其相應(yīng)的圖片中的對象提示框選區(qū)域?yàn)殚L方形區(qū)域，該長方形區(qū)域包括確定指向“京N XXXXX”的小轎車在行車記錄圖片中的所占區(qū)域，如“京N XXXXX”的小轎車在行車記錄圖片中的所占區(qū)域的大小信息和位置信息。
[0065]在一優(yōu)選實(shí)施例中，步驟S120包括步驟S121(圖中未示出)和步驟S122(圖中未示出)；步驟S121:確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域的頂角坐標(biāo)信息;步驟S122:根據(jù)頂角坐標(biāo)信息，計(jì)算得到與各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾取?br>[0066]優(yōu)選地，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾韧ㄟ^行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位來表示。例如，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾纫詐ixel單位表示，pixel為通過行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位。
[0067]其中，頂角坐標(biāo)信息可僅包括對象提示框選區(qū)域的對角的坐標(biāo)、或四個頂角的坐標(biāo)。
[0068]例如，利用攝像設(shè)備，依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近可獲取到拍攝時間為“2016-04-1010:05:00”的圖片A、拍攝時間為“2016-04-10 10:10:00”的圖片B和拍攝時間為“2016-04-10 10: 19:00”的圖片C，并從圖片A、B和C中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，如通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對圖片A、B和C中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出圖片A、B和C中相應(yīng)的目標(biāo)對像為車牌號為“京N XXXXX”的小轎車；圖片A中該小轎車的目標(biāo)對象提示框選區(qū)域?yàn)殚L方形，該長方形的其中一條對角線兩端對應(yīng)的頂角坐標(biāo)信息分別為(50pixel，50pixel)和(125pixe I，10pixeI)，根據(jù)該長方形的其中一條對角線兩端對應(yīng)的頂角坐標(biāo)信息，可計(jì)算得到與圖片A中與該小轎車對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度為75pixel，寬度為50pixel，同理，可得到圖片B和C中該小轎車對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和寬度。
[0069]步驟S130:確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息。當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0070]在此，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)目標(biāo)對象的增大比例而增大，如當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大1.5倍，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大1.5倍;或當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)預(yù)定的方式而增大，如預(yù)定相應(yīng)的提示框選區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域增加預(yù)定單位的大小，目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域?yàn)殚L方形，該長方形的區(qū)域大小為200piXel*100piXel，相應(yīng)的提示框選區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域的長方形的長寬各加上5pixel的大小，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域的大小為205pixel*105pixel，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大后的區(qū)域大小為25(^1161*15(^1161，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)預(yù)定的方式而增大后大小為255卩1叉61*155卩1叉61。
[0071]根據(jù)計(jì)算得到與各行車圖像信息中的各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾?，確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息。
[0072]具體地，步驟S130包括步驟S131(圖中未示出)和步驟S132(圖中未示出)；步驟S131:計(jì)算拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值;步驟S132:依據(jù)對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值，判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小變化趨勢信息。
[0073]例如，利用攝像設(shè)備，依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近可獲取到拍攝時間為“2016-04-1010:05:00”時刻的圖片A、“2016-04-10 10:10:00”時刻的圖片B和“2016-04-10 10:19:00”時刻的圖片C，通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對圖片A、B和C中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出圖片A、B和C中目標(biāo)對像相應(yīng)的為車牌號為“京N XXXXX”的小轎車，隨后可計(jì)算得到圖片A中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度為75pixel，圖片B中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度為112.5pixel，圖片C中該小轎車對應(yīng)的對象的矩形框的長度為150pixel，可得到圖片A與圖片B中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度差值為37.5pixel，圖片B與圖片C中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度差值為75pixel，37.5pixel大于75pixel，則可判斷至圖片A、B和C中與該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小變化趨勢為依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0074]步驟S140:若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0075]具體地，若至少三個指向同一可識別物體的目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0076]例如，當(dāng)判斷圖片A、B和C中與車牌號為“京NXXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小變化趨勢為依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，如“請注意前方車輛!”。
[0077]在一優(yōu)選實(shí)施例中，如圖2所示，該步驟S140還包括步驟S241、步驟S242和步驟S243;步驟S241:若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，獲取本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度;步驟S242:依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，基于本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度，確定相應(yīng)的報警級別;步驟S243:生成與報警級別對應(yīng)的行車報警信息。
[0078]例如，預(yù)定在非高速行駛路況下的報警級別由高到底可分為三級:基于本車與可識別物體的距離小于5m時且可識別物體的行駛速度小于40km/s時，為一級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“立即減速行駛!前方有危險!”；基于本車與可識別物體的距離小于1m時，為二級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“請減速行駛!注意前方車輛!”；基于本車與可識別物體的距離小于15m，且可識別物體的行駛速度小于40km/s時，為三級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“請注意前方車輛!”。若判斷圖片A、B和C中指向同一可識別物體的為車牌號為“京NXXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，獲取本車與該小轎車的距離為14m，該小轎車的行駛速度為30km/s時，可確定相應(yīng)的報警級別為三級，隨后生成與報警級別為三級對應(yīng)的行車報警信息“請注意前方車輛!”。
[0079]在一優(yōu)選實(shí)施例中，該方法還包括步驟SI50(圖中未示出)；步驟SI50:將行車報警信息以格式化提供方式提供至用戶。
[0080]例如，格式化提供方式包括:當(dāng)報警級別為一級時，將行車報警信息以語音的方式播報行車報警信息，并在終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域標(biāo)注高危符號，如感嘆號，并將高危符號與對象提示框選區(qū)域同時高亮閃爍；當(dāng)報警級別為二級時，將行車報警信息以語音的方式播報行車報警信息，并將終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域高亮閃爍；當(dāng)報警級別為三級時，將終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域高亮閃爍，并在該對象提示框選區(qū)域旁高亮顯示行車報警信息。依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，當(dāng)確定相應(yīng)的報警級別為三級時，將終端設(shè)備的屏幕圖像中車牌號為“京N XXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框高亮閃爍，并將生成與報警級別為三級對應(yīng)的行車報警信息“請注意前方車輛!”在該矩形框的右側(cè)高亮顯示。
[0081]圖3為本發(fā)明中另一實(shí)施例的基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0082]本發(fā)明的實(shí)施例中，各模塊所執(zhí)行的內(nèi)容概述如下:目標(biāo)對象確定模塊310獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象;框選區(qū)域確定模塊320確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域;變化確定模塊330確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息;若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，報警信息生成模塊340則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0083]本發(fā)明的實(shí)施例中，提出了一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警裝置，獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，實(shí)現(xiàn)了通過分析實(shí)時行車過程中的圖像信息，并基于同一可識別物體的對象進(jìn)行后續(xù)的圖像分析，確保了分析結(jié)果的精確性;隨后，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域，為后續(xù)判斷是否生成行車報警提供了可靠的判斷依據(jù);確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息，若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)實(shí)際行車過程中的行車信息，及時生成相應(yīng)的行車報警信息，同時，僅通過三張行車圖像信息即可準(zhǔn)確地判斷出是否需要生成相應(yīng)的行車報警信息并提供給駕駛?cè)藛T，實(shí)現(xiàn)了簡單高效的報警的過程，從而提高了報警效率，進(jìn)一步地，駕駛?cè)藛T可及時地根據(jù)行車報警信息及時調(diào)整行車駕駛方案，降低了發(fā)生行車事故的概率。以下針對各個模塊的具體實(shí)現(xiàn)做進(jìn)一步的說明:
[0084]目標(biāo)對象確定模塊310獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象。
[0085]具體地，通過拍攝設(shè)備獲取到拍攝時間遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象。
[0086]其中，拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。
[0087]例如，利用攝像設(shè)備，如終端行車記錄儀上安裝的攝像頭或位于汽車上的其他終端設(shè)備的攝像頭，拍攝包含前方車輛的實(shí)時行車視頻信息，如當(dāng)前的行車時間為“2016-04-10 10:20:00”，可獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄的圖像信息，如獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的三張行車記錄的圖像信息，依次為“2016-04-10 10:05:00”時刻的行車記錄的圖像信息、“2016-04-10 10: 10:00”時刻的行車記錄的圖像信息和“2016_04_ 1 10:19:00”時刻的行車記錄的圖像信息，該三張圖片中都包含車牌號為“京Q XXXXX”的小轎車的圖像信息，從該三張圖片的每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體為車牌號為“京Q XXXXX”的小轎車的目標(biāo)對象。其中，從行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，可通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對各行車記錄圖像信息中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出各行車記錄圖像信息中的指向同一可識別物體的目標(biāo)對像。
[0088]框選區(qū)域確定模塊320確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域。
[0089]具體地，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域。
[0090]例如，利用攝像設(shè)備，可獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的三張行車記錄的圖片，并從每張圖片中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，如確定指向同一可識別物體為“京QXXXXX”的小轎車的目標(biāo)對象，隨后，確定指向“京N XXXXX”的小轎車在其相應(yīng)的圖片中的對象提示框選區(qū)域?yàn)殚L方形區(qū)域，該長方形區(qū)域包括確定指向“京N XXXXX”的小轎車在行車記錄圖片中的所占區(qū)域，如“京N XXXXX”的小轎車在行車記錄圖片中的所占區(qū)域的大小信息和位置信息。
[0091]在一優(yōu)選實(shí)施例中，框選區(qū)域確定模塊320包括坐標(biāo)確定單元(圖中未示出)和第一計(jì)算單元(圖中未示出)；坐標(biāo)確定單元確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域的頂角坐標(biāo)信息;根據(jù)頂角坐標(biāo)信息，第一計(jì)算單元計(jì)算得到與各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾取?br>[0092]優(yōu)選地，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾韧ㄟ^行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位來表示。例如，頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾纫詐ixel單位表示，pixel為通過行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位。
[0093]其中，頂角坐標(biāo)信息可僅包括對象提示框選區(qū)域的對角的坐標(biāo)、或四個頂角的坐標(biāo)。
[0094]例如，利用攝像設(shè)備，依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近可獲取到拍攝時間為“2016-04-1010:05:00”的圖片A、拍攝時間為“2016-04-10 10:10:00”的圖片B和拍攝時間為“2016-04-10 10: 19:00”的圖片C，并從圖片A、B和C中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象，如通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對圖片A、B和C中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出圖片A、B和C中相應(yīng)的目標(biāo)對像為車牌號為“京N XXXXX”的小轎車；圖片A中該小轎車的目標(biāo)對象提示框選區(qū)域?yàn)殚L方形，該長方形的其中一條對角線兩端對應(yīng)的頂角坐標(biāo)信息分別為(50pixel，50pixel)和(12 5p i xe I，I OOp i xe I)，根據(jù)該長方形的其中一條對角線兩端對應(yīng)的頂角坐標(biāo)信息，可計(jì)算得到與圖片A中與該小轎車對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度為75pixel，寬度為50pixel，同理，可得到圖片B和C中該小轎車對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和寬度。
[0095]變化確定模塊330確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息。當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0096]在此，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)目標(biāo)對象的增大比例而增大，如當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大1.5倍，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大1.5倍;或當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)預(yù)定的方式而增大，如預(yù)定相應(yīng)的提示框選區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域增加預(yù)定單位的大小，目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域?yàn)殚L方形，該長方形的區(qū)域大小為200pixel*100pixel，相應(yīng)的提示框選區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域的長方形的長寬各加上5pixel的大小，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域的大小為205pixel*105pixel，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大后的區(qū)域大小為25(^1161*15(^1161，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近依據(jù)預(yù)定的方式而增大后大小為255卩1叉61*155卩1叉61。
[0097]根據(jù)計(jì)算得到與各行車圖像信息中的各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾?，確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息。
[0098]具體地，變化確定模塊包330括第二計(jì)算單元(圖中未示出)和變化趨勢判斷單元(圖中未示出)；第二計(jì)算單元計(jì)算拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值;變化趨勢判斷單元依據(jù)對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值，判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小變化趨勢信息。
[0099]例如，利用攝像設(shè)備，依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近可獲取到拍攝時間為“2016-04-1010:05:00”時刻的圖片A、“2016-04-10 10:10:00”時刻的圖片B和“2016-04-10 10:19:00”時刻的圖片C，通過現(xiàn)有的圖像識別技術(shù)對圖片A、B和C中的圖像顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系等進(jìn)行處理和分析，以識別出各種不同模式的目標(biāo)對像，并分析確定出圖片A、B和C中目標(biāo)對像相應(yīng)的為車牌號為“京N XXXXX”的小轎車，隨后可計(jì)算得到圖片A中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度為75pixel，圖片B中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度為112.5pixel，圖片C中該小轎車對應(yīng)的對象的矩形框的長度為150pixel，可得到圖片A與圖片B中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度差值為37.5pixel，圖片B與圖片C中該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的長度差值為75pixel，37.5pixel大于75pixel，則可判斷至圖片A、B和C中與該小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小變化趨勢為依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。
[0100]若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，報警信息生成模塊440則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0101]具體地，若至少三個指向同一可識別物體的目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。
[0102]例如，當(dāng)判斷圖片A、B和C中與車牌號為“京NXXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小變化趨勢為依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，如“請注意前方車輛!”。
[0103]在一優(yōu)選實(shí)施例中，如圖4所示，報警信息生成模塊440還包括距離速度獲取單元441、級別確定單元442和報警信息生成單元443;若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，距離速度獲取單元441獲取本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度;依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，基于本車與可識別物體的距離和/或可識別物體的行駛速度，級別確定單元442確定相應(yīng)的報警級別；報警信息生成單元443生成與報警級別對應(yīng)的行車報警信息。
[0104]例如，預(yù)定在非高速行駛路況下的報警級別由高到底可分為三級:基于本車與可識別物體的距離小于5m時且可識別物體的行駛速度小于40km/s時，為一級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“立即減速行駛!前方有危險!”；基于本車與可識別物體的距離小于1m時，為二級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“請減速行駛!注意前方車輛!”；基于本車與可識別物體的距離小于15m，且可識別物體的行駛速度小于40km/s時，為三級報警，對應(yīng)的行車報警信息為“請注意前方車輛!”。若判斷圖片A、B和C中指向同一可識別物體的為車牌號為“京NXXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，獲取本車與該小轎車的距離為14m，該小轎車的行駛速度為30km/s時，可確定相應(yīng)的報警級別為三級，隨后生成與報警級別為三級對應(yīng)的行車報警信息“請注意前方車輛!”。
[0105]在一優(yōu)選實(shí)施例中，該裝置還包括提供模塊(圖中未示出)；提供模塊將行車報警信息以格式化提供方式提供至用戶。
[0106]例如，格式化提供方式包括:當(dāng)報警級別為一級時，將行車報警信息以語音的方式播報行車報警信息，并在終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域標(biāo)注高危符號，如感嘆號，并將高危符號與對象提示框選區(qū)域同時高亮閃爍；當(dāng)報警級別為二級時，將行車報警信息以語音的方式播報行車報警信息，并將終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域高亮閃爍；當(dāng)報警級別為三級時，將終端設(shè)備的對象提示框選區(qū)域高亮閃爍，并在該對象提示框選區(qū)域旁高亮顯示行車報警信息。依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，當(dāng)確定相應(yīng)的報警級別為三級時，將終端設(shè)備的屏幕圖像中車牌號為“京N XXXXX”的小轎車對應(yīng)的對象提示的矩形框高亮閃爍，并將生成與報警級別為三級對應(yīng)的行車報警信息“請注意前方車輛!”在該矩形框的右側(cè)高亮顯示。
[0107]本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明包括涉及用于執(zhí)行本申請中所述操作中的一項(xiàng)或多項(xiàng)的設(shè)備。這些設(shè)備可以為所需的目的而專門設(shè)計(jì)和制造，或者也可以包括通用計(jì)算機(jī)中的已知設(shè)備。這些設(shè)備具有存儲在其內(nèi)的計(jì)算機(jī)程序，這些計(jì)算機(jī)程序選擇性地激活或重構(gòu)。這樣的計(jì)算機(jī)程序可以被存儲在設(shè)備(例如，計(jì)算機(jī))可讀介質(zhì)中或者存儲在適于存儲電子指令并分別耦聯(lián)到總線的任何類型的介質(zhì)中，所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括但不限于任何類型的盤(包括軟盤、硬盤、光盤、CD-ROM、和磁光盤)、R0M(Read-0nly Memory，只讀存儲器)、RAM (Random Access Memory，隨即存儲器)、EPROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，可擦寫可編程只讀存儲器)、EEPR0M(E1 ectricalIy ErasableProgrammable Read-Only Memory，電可擦可編程只讀存儲器)、閃存、磁性卡片或光線卡片。也就是，可讀介質(zhì)包括由設(shè)備(例如，計(jì)算機(jī))以能夠讀的形式存儲或傳輸信息的任何介質(zhì)。
[0108]本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以用計(jì)算機(jī)程序指令來實(shí)現(xiàn)這些結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖中的每個框以及這些結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖中的框的組合。本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以將這些計(jì)算機(jī)程序指令提供給通用計(jì)算機(jī)、專業(yè)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理方法的處理器來實(shí)現(xiàn)，從而通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理方法的處理器來執(zhí)行本發(fā)明公開的結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖的框或多個框中指定的方案。
[0109]本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明中已經(jīng)討論過的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案可以被交替、更改、組合或刪除。進(jìn)一步地，具有本發(fā)明中已經(jīng)討論過的各種操作、方法、流程中的其他步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。進(jìn)一步地，現(xiàn)有技術(shù)中的具有與本發(fā)明中公開的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。
[0110]以上所述僅是本發(fā)明的部分實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的方法，其特征在于，包括: 獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象； 確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，所述對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域； 確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息； 若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則相應(yīng)的提示框選區(qū)域依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大。4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，包括: 確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域的頂角坐標(biāo)信息； 根據(jù)所述頂角坐標(biāo)信息，計(jì)算得到與各個目標(biāo)對象對應(yīng)的對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾取?.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述頂角坐標(biāo)信息、長度及或?qū)挾韧ㄟ^行車記錄圖像信息可分辨面積的最小單位來表示。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息，包括: 計(jì)算所述拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值； 依據(jù)對象提示框選區(qū)域的長度和/或?qū)挾戎g的差值，判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小變化趨勢信息。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息，包括: 若判斷至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，獲取本車與所述可識別物體的距離和/或所述可識別物體的行駛速度； 依據(jù)預(yù)定的報警級別判定規(guī)則，基于本車與所述可識別物體的距離和/或所述可識別物體的行駛速度，確定相應(yīng)的報警級別； 生成與報警級別對應(yīng)的行車報警信息。8.根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的方法，其特征在于，還包括: 將所述行車報警信息以格式化提供方式提供至用戶。9.一種基于圖像變換進(jìn)行行車報警的裝置，其特征在于，包括: 目標(biāo)對象確定模塊，用于獲取到拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息，并從每張行車記錄圖像信息中確定出指向同一可識別物體的目標(biāo)對象； 框選區(qū)域確定模塊，用于確定各個目標(biāo)對象在其相應(yīng)的行車記錄圖像信息中的對象提示框選區(qū)域，所述對象提示框選區(qū)域包括目標(biāo)對象在行車記錄圖片中的所占區(qū)域； 變化確定模塊，用于確定至少三個對象提示框選區(qū)域基于拍攝時間的大小變化趨勢信息; 報警信息生成模塊，用于若至少三個對象提示框選區(qū)域的大小依據(jù)拍攝時間由遠(yuǎn)及近而增大，則生成相應(yīng)的行車報警信息。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述拍攝時間由遠(yuǎn)及近的至少三張行車記錄圖像信息中，兩兩圖像信息間的拍攝時間間隔相同或不同。
【文檔編號】G06K9/00GK105976453SQ201610281932
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年4月29日
【發(fā)明人】馮夏根
【申請人】北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司