CN113793533A - 一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置，方法包括如下步骤：获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；构建静态和动态判断条件集合；利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。本发明，在车辆检测与跟踪的基础上，对汽车周围环境进行危险评估，并结合前方车辆行为，提前碰撞预警发出时间，使驾驶员及时采取相应避险措施。

Description

一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，具体为一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置。

背景技术

精确实时的防碰撞预警有重要的应用意义，尤其是在辅助驾驶安全警示和自动驾驶的自动控制中起到决定性作用，比如在自动驾驶中，防碰撞预警可以尽可能多地减少事故，避免人身和财产损失；在自动驾驶中，防碰撞预警越精确，安全性越高。目前，对于防碰撞预警方法主要有：基于激光雷达传感器或毫米波雷达，首先进行标定，对低于一定阈值的区域判断为地面，但是该方法所需激光雷达成本很高，很难普及使用，而且该方法碰撞预警精度相对来说较低，而且碰撞角度一般侧重于正面，所以在使用时将会受到限制。

发明内容

基于以上现有技术的不足，本发明所解决的技术问题在于提供一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置，该基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法及其装置能对目标车辆前方以及两侧的障碍物进行识别分析，能够做到提前数秒报警的程度，并可对路段车辆的一些危险行驶状态做出了画面及数据预警，对汽车周围环境进行危险评估，提前碰撞预警发出时间，使驾驶员及时采取相应避险措施。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，包括如下步骤：

获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；

构建静态和动态判断条件集合；

利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；

根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

优选的，所述获取目标车辆车头前方的物体实时视频包括车辆正前方、车头夹角以及车头上方三个方向的物体照片，所述与目标车辆相关妨碍的区域目标包括静态妨碍和动态妨碍。

优选的，对区域目标与目标车辆车头距离进行划分，分为紧急、危险和一般三个预警级别，所述静态妨碍包括道路侧面护栏、限宽限高设施以及道路中静止物体，所述动态妨碍包括道路中行驶车辆以及道路中行人和动物。

优选的，静态和动态判断条件集合的构建包括，静态和动态构建，其中，

静态构建包括：获取静态妨碍目标的图像；利用图像中目标存在的特征进行分割和识别，该特征包括纹理、边缘、对称性以及底部阴影；

动态构建包括：获取动态妨碍目标的多帧图像；根据车辆模板与实时采集的图像进行匹配，利用序列图像以及目标区域的NMI特征来判断该区域是否为区域目标。

优选的，所述利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区包括：先对目标车辆相对静态妨碍区与动态妨碍区的危险区判定进行分析，然后根据制动距离公式在每帧结束时计算目标车辆与区域目标的相对位置，判断目标车辆是否进入了危险区。

优选的，静态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<d_j；动态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<L_z ²+L_h ²+(0.75+0.0255v_h ²+v_z ²)v_h ^’2+v_z ^2’，其中d_j为沿行车方向视频识别车辆形态最前端一点与静态态妨碍区物体间的直线距离，v_h、v_z分别为目标车辆的横向、纵向速度，L_z、L_h分别为两目标在纵向间的距离与两目标在横向间的距离。

优选的，相对于动态妨碍区，判断两个动作的目标相互碰撞的可能，满足条件：v_z ^t+a_zt²＝v_z ^’t+a_z ^’t₂+L_z，v_ht+a_ht²＝v_h ^’t+a_h ^’t²+L_h，其中a_h、a_z分别为目标车辆的横向、纵向加速度。

为实现上述目的，本发明还提供如下技术方案：

一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警装置，包括：

图像模块，设置于目标车辆的车顶部，用于获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；

集合模块，用于构建静态和动态判断条件集合；

判断模块，用于利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；以及

预警模块，用于根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有如下有益效果：对目标车辆前方以及两侧的障碍物进行识别分析，可以分别出来是车辆还是其他障碍物，剃除阴影干扰，能够做到提前数秒报警的程度，并可对路段车辆的一些危险行驶状态做出了画面及数据预警，同时在车辆检测与跟踪的基础上，对汽车周围环境进行危险评估，并结合前方车辆行为，提前碰撞预警发出时间，使驾驶员及时采取相应避险措施。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下结合优选实施例，详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍。

图1为本发明实施例提供的一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警装置示意图；

图3为本发明中图像模块(CCD摄像机)分别采集车辆正前方和车头边缘延长线方向的物体视频图像信息示意图。

具体实施方式

下面详细说明本发明的具体实施方式，其作为本说明书的一部分，通过实施例来说明本发明的原理，本发明的其他方面、特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。

实施例：

请参阅图1至图3，本发明提供一种技术方案：

一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，包括如下步骤：

S101、获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；

S102、构建静态和动态判断条件集合；

S103、利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；

S104、根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

所述获取目标车辆车头前方的物体实时视频包括车辆正前方、车头夹角以及车头上方三个方向的物体照片，所述与目标车辆相关妨碍的区域目标包括静态妨碍和动态妨碍。对区域目标与目标车辆车头距离进行划分，分为紧急、危险和一般三个预警级别，所述静态妨碍包括道路侧面护栏、限宽限高设施以及道路中静止物体，所述动态妨碍包括道路中行驶车辆以及道路中行人和动物。

静态和动态判断条件集合的构建包括，静态和动态构建，其中，静态构建包括：获取静态妨碍目标的图像；利用图像中目标存在的特征进行分割和识别，该特征包括纹理、边缘、对称性以及底部阴影；动态构建包括：获取动态妨碍目标的多帧图像；根据车辆模板与实时采集的图像进行匹配，利用序列图像以及目标区域的NMI特征来判断该区域是否为区域目标。

所述利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区包括：先对目标车辆相对静态妨碍区与动态妨碍区的危险区判定进行分析，然后根据制动距离公式在每帧结束时计算目标车辆与区域目标的相对位置，判断目标车辆是否进入了危险区。静态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<d_j(式1)；动态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<L_z ²+L_h ²+(0.75+0.0255v_h ²+v_z ²)v_h ^’2+v_z ^2’(式4)，其中d_j为沿行车方向视频识别车辆形态最前端一点与静态态妨碍区物体间的直线距离，v_h、v_z分别为目标车辆的横向、纵向速度，L_z、L_h分别为两目标在纵向间的距离与两目标在横向间的距离。相对于动态妨碍区，判断两个动作的目标相互碰撞的可能，满足条件：v_z ^t+a_zt²＝v_z ^’t+a_z ^’t₂+L_z(式2)，v_ht+a_ht²＝v_h ^’t+a_h ^’t²+L_h(式3)，其中a_h、a_z分别为目标车辆的横向、纵向加速度。

本发明，利用高清的摄像机安装与目标车辆的顶部，如3部，分别采集车辆正前方和车头边缘延长线方向的物体视频图像信息，车辆正前方、车头夹角以及车头上方三个方向的物体视频(照片)。用于对道路侧面的物体或前方的车辆进行识别。识别分为静态和动态的冲突，这种冲突区的目标即为括静态妨碍和动态妨碍。静态冲突区主要包括路侧护栏、路中静止障碍物等；动态冲突区主要包括道路行驶车辆、路中行人、动物等。影响车辆与静态冲突区冲突的因素主要包括车辆的横向速度v_h、横向加速度a_h、纵向速度v_z、

纵向加速度a_z及车辆的制动距离L。影响车辆与动态冲突区冲突的因素主要包括车辆的横向速度v_h、横向加速度a_h、纵向速度v_z、纵向加速度az、车辆的制动距离L、移动物的横向速度v′_h、横向加速度a′_h、纵向速度v′_z及纵向加速度a′_z。

而由于静态与动态的目标物不同，尤其是汽车与其他物体在识别上有很大的区别，对于汽车而言，进行车辆识别的方法包括基于车辆特征的方法。该方法利用图像中车辆存在的特征(纹理、边缘、对称性以及底部阴影等)进行分割和识别，利用大量的预先做好的车辆模板(基于灰度信息或小波特征)，与实时采集的图像进行匹配，寻找相关性最大的匹配区域作为车辆存在区域。利用大量的预先做好的车辆模板需要先利用神经网络，对大量的车辆图像进行训练，然后通过分类器进行分类。

在车辆的图像中，车辆会具有许多区别于周围环境的特征，如存在许多相对密集的水平边缘；垂直边缘和水平边缘往往形成一个矩形；车辆的对称性；车辆底部存在阴影区域；车辆的纹理(粗糙度和对比度)等。现主要采用了车辆的底部阴影、纹理和边缘三个特征实现车辆检测。

原始车辆检测结果容易将道路隔离带等物体误检为车辆。故需要对原始车辆检测结果进行滤波和跟踪。车辆跟踪采用卡尔曼滤波方法***的状态方程可表示为A_b＝Ca_b-1+De_b+Y_b，观测式Z_b＝MA_b+N_b。其中：b＝[b，c，Y，f，g_b，h_c]^T；

其中：A为***状态向量，(b，c)是车辆检测框左上角的点在图像坐标系的坐标；Y为检测框宽度，f为检测框高度；C为***状态转移矩阵；D为输入转移矩阵；Z为观测矩阵。对目标车辆前方车辆的识别采用HMM模型，识别HMM模型对车辆的左转、右转直行和CUT-IN四种行为进行识别。

本发明，车辆到冲突区有一个近似的临界点，当车辆进入该临界点，则车辆与冲突区以概率接近1发生冲突；当车辆在临界点之外时，通过分析车辆的状态变化确定车辆与冲突区冲突，也就是进入临界点的概率。首先对车辆相对静态冲突区与动态冲突区的危险区判定进行分析。此处采用制动距离公式，为保证驾驶安全，相对于静态冲突区，车辆需要满足的条件(式1)；在每帧结束时计算车辆与护栏的相对位置，通过对(式1)的判断，可以认为，当车辆不满足上述条件时，车辆即进入了对应静态冲突区的危险区。相对于动态冲突区，由于分析对象是两个动作的目标，因此首先应判断二者是否存在相互碰撞的可能，在此基础上再对对应动态冲突区的危险区进行判定。两个动作目标相互冲突需要同时满足的条件(式2)和(式3)。同时满足式(式2)和(式3)的条件是分别求解得到的t相等。很显然，这个条件相当苛刻，在实际应用中可以根据检测事故样本数据对所求出的t进行校正，并设定一定的范围，认为两式所解出的t分别处于该范围时即满足碰撞条件。在上述条件的基础上，结合制动距离公式，得到对应动态冲突区的危险区判定条件(式4)。可以认为，当车辆不满足上述条件时，车辆即进入了对应动态冲突区的危险区。

一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警装置，装置110包括：

111、图像模块，设置于目标车辆的车顶部，用于获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标，如图像模块可基于CCD摄像机，用于牌照录像；

112、集合模块，用于构建静态和动态判断条件集合；

113、判断模块，用于利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；以及

114、预警模块，用于根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

本发明，可以对目标车辆前方以及两侧的障碍物进行识别分析，可以分别出来是车辆还是其他障碍物，剃除阴影干扰，够做到提前数秒报警的程度，并可对路段车辆的一些危险行驶状态做出了画面及数据预警，同时在车辆检测与跟踪的基础上，对汽车周围环境进行危险评估，并结合前方车辆行为，提前碰撞预警发出时间，使驾驶员及时采取相应避险措施。

本发明所列举的各原料，以及本发明各原料的上下限、区间取值，以及工艺参数(如温度、时间等)的上下限、区间取值都能实现本发明，在此不一一列举实施例。

以上所述是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变动，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于，包含如下步骤：

(1)获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；

(2)构建静态和动态判断条件集合；

(3)利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；

(4)根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

2.如权利要求1所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：所述步骤(1)对该视频图像分析具体为，获取目标车辆车头前方的物体实时视频包括车辆正前方、车头夹角以及车头上方三个方向的物体照片，所述与目标车辆相关妨碍的区域目标包括静态妨碍和动态妨碍。

3.如权利要求2所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：对区域目标与目标车辆车头距离进行划分，分为紧急、危险和一般三个预警级别，所述静态妨碍包括道路侧面护栏、限宽限高设施以及道路中静止物体，所述动态妨碍包括道路中行驶车辆以及道路中行人和动物。

4.如权利要求3所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：步骤(2)所述静态和动态判断条件集合的构建包括，静态和动态构建，其中，

静态构建包括：获取静态妨碍目标的图像；利用图像中目标存在的特征进行分割和识别，该特征包括纹理、边缘、对称性以及底部阴影；

动态构建包括：获取动态妨碍目标的多帧图像；根据车辆模板与实时采集的图像进行匹配，利用序列图像以及目标区域的NMI特征来判断该区域是否为区域目标。

5.如权利要求1所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：步骤(3)所述利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区包括：先对目标车辆相对静态妨碍区与动态妨碍区的危险区判定进行分析，然后根据制动距离公式在每帧结束时计算目标车辆与区域目标的相对位置，判断目标车辆是否进入了危险区。

6.如权利要求5所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：静态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<d_j；动态妨碍区的制动距离公式0.75v_h ²+v_z ²+010255(v_h ²+v_z ²)<L_z ²+L_h ²+(0.75+0.0255v_h ²+v_z ²)v_h ^’2+v_z ^2’，其中d_j为沿行车方向视频识别车辆形态最前端一点与静态态妨碍区物体间的直线距离，v_h、v_z分别为目标车辆的横向、纵向速度，L_z、L_h分别为两目标在纵向间的距离与两目标在横向间的距离。

7.如权利要求6所述的基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警方法，其特征在于：相对于动态妨碍区，判断两个动作的目标相互碰撞的可能，满足条件：v_z ^t+a_z t²＝v_z ^’t+a_z ^’t₂+L_z，v_ht+a_h t²＝v_h ^’t+a_h ^’t²+L_h，其中a_h、a_z分别为目标车辆的横向、纵向加速度。

8.一种基于车辆前方障碍物识别的碰撞预警装置，其特征在于，所述装置包括：

图像模块，设置于目标车辆的车顶部，用于获取目标车辆前方的物体实时视频，通过对该视频图像分析，判断环境中与目标车辆相关妨碍的区域目标；

集合模块，用于构建静态和动态判断条件集合；

判断模块，用于利用判断条件判断目标车辆是否进入危险区，如果进入则提示车辆发生碰撞事故的概率趋向于确定，如未进入则分析计算发生碰撞事故的概率；

预警模块，用于根据概率判断结果，提前碰撞预警发出时间，对目标车辆智能采取相应避险措施或使目标车辆驾驶员及时采取相应避险措施。

Images