TW201615457A - 車用安全識別反應系統及方法 - Google Patents

Abstract

本發明涉及智能識別領域，特別涉及一種車用安全識別反應系統。該系統應用在車輛中。該系統通過攝影機對該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別，並根據確定的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作。本發明還涉及一種車用安全識別反應方法。本發明可以為駕駛員提供部分智能判斷，讓夜間工作的駕駛員不用過度持續緊張，進而駕駛員可以避免遇到緊急情況時因反應時間不足造成的危險。

Description

車用安全識別反應系統及方法

本發明涉及智能識別領域，特別涉及一種車用智能夜間路面安全識別反應系統及方法。

車輛夜間出行是不可避免的，但駕駛員夜間駕駛車輛容易產生疲勞，並且夜間駕駛環境比較惡劣，駕駛員常常會因為反應時間短而無法對一些特殊環境，如路面坑窪等狀況快速反應而可能導致事故的發生。

有鑑於此，有必要提供一種車用安全識別反應系統及方法，以解決上述問題。

一種車用安全識別反應系統，應用在一車輛中，該車輛包括柵格光源、攝像頭、處理單元、存儲單元和反應部件，該處理單元運行有該系統，該柵格光源用於在車輛的道路前方形成網狀光路，該攝像頭用於對該網狀光路進行拍攝而獲取該網狀光路圖像，該存儲單元存儲有大量包含車輛路面環境的特徵圖片，其中，每一特徵圖片一一對應有前方路面的危險級別資訊，該存儲單元還存儲有車輛的前方路面環境的危險級別與動作指令的關係表，該關係表中定義了車輛當前行駛的路面環境與車輛為保持相對安全狀態所需執行的動作指令之間的關係，該反應部件用於回應一指令動作的操作實現對該車輛進行的調整，該系統包括：

讀取模組，用於獲取攝像頭對在該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像；

分析模組，用於對在讀取模組中獲取的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別；

執行模組，用於根據分析模組確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態。

一種車用安全識別反應方法，應用在一車輛中，該方法包括步驟：

獲取攝像頭對在該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像；

對獲取到的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別；

根據確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態。

採用本發明的車用安全識別反應系統及方法，通過對該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別，並根據確定的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，實現對車輛的行駛狀態的調整。本發明可以為駕駛員提供部分智能判斷，讓夜間工作的駕駛員不用過度持續緊張，進而可以避免駕駛員遇到緊急情況因反應時間不足造成的危險。

圖1為本發明一實施方式車用安全識別反應系統。

圖2為本發明中的網狀光路圖。

圖3為本發明一實施方式車用安全識別反應系統的功能模組圖。

圖4為本發明一實施方式車用安全識別反應方法的流程圖。

下面結合附圖對本發明的車用安全識別反應系統及方法作進一步詳細的說明。

請參考圖1，為本發明一實施方式車用安全識別反應系統100的運行環境圖。該系統運行在一車輛200當中，該車輛200包括柵格光源10、攝像頭20、處理單元30、存儲單元40和反應部件50。該柵格光源10位於車輛200的前燈處，用於發出柵格光。其中，該柵格光源10可以在該車輛200行駛時提供照明以便駕駛員清楚地看到道路前端的場景並且在車輛200的道路前方形成網狀光路12，請參考圖2。該網狀光路12為若干相互平行的橫向和縱向光線交織形成的網格狀圖景。本實施方式中，該柵格光源10可以在車輛200前端50米處形成網狀光路12，當然根據需要可以通過調節柵格光源10的強度來調節該網狀光路12與車輛200之間的距離。當該車輛200的前方路面是平整時，由柵格光源10照射形成的網狀光路12是清晰、平整的，該網狀光路12中的網線14為直線。當該車輛200的前方路面出現凹坑時，由柵格光源10照射形成的網格狀光路12不平整，且網狀光路12上與凹坑對應位置處的網線14彎曲並呈現“v”字形狀，凹坑尺寸越大，在網狀光路12相應位置處呈現“v”字形的網線14彎曲程度越大，而當凹坑的尺寸超過一定限度時，網狀光路12上與凹坑位置處對應的網線14缺失，而形成圖2中所示的“黑洞”18。當該車輛200的前方路面有凸塊時，由柵格光源10照射形成的網狀光路12不平整，且網狀光路12上與凸塊對應位置處的網線14彎曲並呈現“n”字形狀，凸塊尺寸越大，在網狀光路12相應位置處呈現“n”字形的網線14彎曲程度越大，而當凸塊的尺寸超過一定限度時，在網狀光路12上與凸塊位置對應處的網線14也將缺失，而形成“黑洞”18。當然根據需要可以採用不同尺寸的柵格光源10來實現對該網狀光路12中的網格16的大小進行調節，以便分辨道路前端是否有凹坑或凸塊等障礙物。其中,該網狀光路12的網格16越小，則分辨出道路前端凹坑和凸塊的能力越強。

該攝像頭20用於對由該柵格光源10在車輛道路前端照射形成的網狀光路12進行拍攝而獲得該網狀光路12的圖像。該存儲單元40存儲有大量包含車輛200的路面環境的特徵圖像，其中，每一特徵圖像為一包含路面環境特徵的部分網狀光路圖像，每一特徵圖像一一對應有前方路面的危險級別資訊。該存儲單元40還存儲有車輛200的前方路面環境的危險級別與動作指令的關係表。該關係表中定義了車輛200當前行駛的路面環境的危險級別與車輛200為保持相對安全狀態所需執行的動作指令之間的關係。該反應部件50用於回應一指令動作的操作實現對該車輛200進行的調整。本實施方式中，該系統100為內嵌在該處理單元30中的程式。在其他實施方式中，該系統100存儲在該存儲單元40中，並能被該處理單元30調用執行。該系統100用於獲取該攝像頭20對在車輛200前方道路的網狀光路12進行拍攝而得的圖像並對該圖像進行分析處理，並在分析該圖像後判斷出車輛200當前行駛路面環境的危險級別，並根據車輛200當前行駛路面環境的危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制反應部件50進行動作，調整車輛200的行駛狀態。

請參考圖3，為本發明一實施方式中車用安全識別反應系統100的功能模組圖。該系統包括讀取模組110、分析模組120和執行模組130。該讀取模組110用於獲取攝像頭20對在該車輛200的前方路面的網狀光路12進行拍攝而得到的圖像。其中，當車輛200的前方路面是平整時，該讀取模組110獲取的圖像中的網狀光路12是平整的，該網狀光路12中的網線14為直線，當前方路面出現凹坑或凸塊時，該讀取模組110獲取的圖像中的網狀光路12是不平整的，該網狀光路12中的網線14彎曲。

該分析模組120用於對在讀取模組110中獲取的圖像進行分析並判斷出車輛200的前方路面環境的危險級別。其中，該分析模組120通過將獲得的關於前方路面的網狀光路12的圖像與存儲單元40中存儲的特徵圖像進行比對來判斷出車輛200的前方路面環境的危險級別。具體的，該分析模組120將獲得的網狀光路12的圖像進行掃描分析，對圖像中不平整部分及網狀光路12中網線14彎曲部分區域標記並與存儲在存儲單元40中的特徵圖片進行比對，判定出一個與該標記最相近的包含路面環境特徵的特徵圖像，根據該特徵圖像以及與該特徵圖像對應的前方路面環境的危險級別來判定出車輛200的前方路面環境的危險級別。

本實施方式中，該分析模組120根據特徵圖像中網狀光路12的平整性及網線14的彎曲程度的差異確定不同的危險級別。其中，若該特徵圖像中出現網狀光路12不平整且該網狀光路12的網線14彎曲程度較小的特徵，則分析模組120確定與該特徵圖像對應的危險級別為較小危險。若該特徵圖片中出現網狀光路12不平整且該網狀光路12的網線14彎曲程度較大且存在著部分缺失的特徵，則分析模組120確定與該特徵圖像對應的危險級別為較高危險。若該特徵圖像中出現網狀光路12不平整且該網狀光路12的網線缺失且形成有“黑洞”18的特徵，則分析模組120確定與該特徵圖像對應的危險級別為非常危險。

該執行模組130根據分析模組120確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛200的反應部件50進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態。其中，該對應關係表定義了：當前方路面的危險級別為較低危險時與之對應的指令動作為警告駕駛員減速行駛；當前方路面的危險級別為較高危險時與之對應的指令動作為控制車輛200自動減速行駛；當前方路面的危險級別為非常危險時與之對應的指令動作為控制車輛200自動刹車。

具體的，該反應部件50包括語音提示部件52和制動部件54。當該分析模組120判斷出前方路面環境的危險級別為較低危險時，該執行模組130產生相應的控制信號控制語音提示部件52提醒駕駛員減速行駛。當該分析模組120判斷出前方路面環境的危險級別為較高危險時，該執行模組130產生相應的控制信號控制制動部件54動作使車輛自動進行減速行駛。當該分析模組120判斷出前方路面環境的危險級別為非常危險時，該執行模組130產生相應的控制信號控制制動部件54動作使車輛自動進行刹車。

請參考圖4，為本發明一實施方式車用安全識別反應方法的流程圖。該方法應用在車輛200中，該方法包括步驟：

S301：獲取攝像頭20對在該車輛200的前方路面的網狀光路12進行拍攝而得的圖像。其中，當車輛200的前方路面是平整時，獲取的圖像中的網狀光路12是平整的，該網狀光路12中的網線14為直線，當前方路面出現凹坑或凸塊時，該獲取的圖像中的網狀光路12是不平整的，該網狀光路12中的網線14彎曲。

S302：對獲取到的圖像進行分析並判斷出車輛200的前方路面環境的危險級別。其中，通過將獲得的關於前方路面的網狀光路12的圖像與存儲單元40中存儲的特徵圖像進行比對來判斷出該圖像對應的特徵圖像，並根據特徵圖像所對應的危險級別，確定出車輛200的前方路面環境的危險級別。

S303：根據確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛200的反應部件50進行相應的動作，調整車輛200的行駛狀態。其中，該對應關係表定義了：當前方路面的危險級別為較低危險時與之對應的指令動作為警告駕駛員減速行駛；當前方路面的危險級別為較高危險時與之對應的指令動作為控制車輛200自動減速行駛；當前方路面的危險級別為非常危險時與之對應的指令動作為控制車輛200自動刹車。

儘管對本發明的優選實施方式進行了說明和描述，但是本領域的技術人員將領悟到，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明，對本領域的技術人員而言，依據本發明的思想，在具體實施方式及應用範圍上可以作出各種變化和改進，這些都不超出本發明的真正範圍。

100‧‧‧車用安全識別反應系統

200‧‧‧車輛

110‧‧‧讀取模組

120‧‧‧分析模組

130‧‧‧執行模組

10‧‧‧柵格光源

20‧‧‧攝像頭

30‧‧‧處理單元

40‧‧‧存儲單元

50‧‧‧反應部件

12‧‧‧網狀光路

14‧‧‧網線

16‧‧‧網格

18‧‧‧黑洞

52‧‧‧語音提示部件

54‧‧‧制動部件

無

S301‧‧‧獲取攝像頭對在該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像

S302‧‧‧對獲取到的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別

S303‧‧‧根據確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態

Claims (8)

1. 一種車用安全識別反應系統，應用在一車輛中，該車輛包括柵格光源、攝像頭、處理單元、存儲單元和反應部件，該處理單元運行有該系統，該柵格光源用於在車輛的道路前方形成網狀光路，該攝像頭用於對該網狀光路進行拍攝而獲取該網狀光路圖像，該存儲單元存儲有大量包含車輛路面環境的特徵圖片，其中，每一特徵圖片一一對應有前方路面的危險級別資訊，該存儲單元還存儲有車輛的前方路面環境的危險級別與動作指令的關係表，該關係表中定義了車輛當前行駛的路面環境與車輛為保持相對安全狀態所需執行的動作指令之間的關係，該反應部件用於回應一指令動作的操作實現對該車輛進行的調整，其改良在於，該系統包括：
   讀取模組，用於獲取攝像頭對在該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像；
   分析模組，用於對在讀取模組中獲取的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別；
   執行模組，用於根據分析模組確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態。
2. 如申請專利範圍第1項所述的車用安全識別反應系統，其中，該分析模組通過將獲得的關於前方路面的網狀光路的圖像與存儲單元中存儲的特徵圖像的資訊進行比對，確定對應的特徵圖像，並確定該特徵圖像對應的危險級別來判斷出車輛的前方路面環境的危險級別。
3. 如申請專利範圍第2項所述的車用安全識別反應系統，其中，該分析模組還根據特徵圖片中網狀光路的平整性及網線的彎曲程度的差異確定為不同的危險級別,若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線彎曲程度較小的特徵，則分析模組確定與該特徵圖片對應的危險級別為較小危險；若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線彎曲程度較大且存在著部分缺失的特徵，則分析模組確定與該特徵圖片對應的危險級別為較高危險；若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線缺失且形成有“黑洞”的特徵，則分析模組確定與該對應的危險級別為非常危險。
4. 如申請專利範圍第1項所述的車用安全識別反應系統，其中，該對應關係表定義了：當前方路面的危險級別為較低危險時與之對應的指令動作為警告駕駛員減速行駛；當前方路面的危險級別為較高危險時與之對應的指令動作為控制車輛自動減速行駛；當前方路面的危險級別為非常危險時與之對應的指令動作為控制車輛自動刹車。
5. 一種車用安全識別反應方法，應用在一車輛中，其改良在於，該方法包括步驟：
   獲取攝像頭對在該車輛的前方路面的網狀光路進行拍攝而得的圖像；
   對獲取到的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別；
   根據確定的前方路面環境的危險級別以及該危險級別與動作指令關係表確定對應的動作指令來控制車輛的反應部件進行相應的動作，調整車輛的行駛狀態。
6. 如申請專利範圍第5項所述的車用安全識別反應方法，其中，在步驟“對獲取到的圖像進行分析並判斷出車輛的前方路面環境的危險級別”中包括：
   將獲得的關於前方路面的網狀光路的圖像與存儲單元中存儲的特徵圖像的資訊進行比對，確定對應的特徵圖像，並確定該特徵圖像對應的危險級別來判斷出車輛的前方路面環境的危險級別。
7. 如申請專利範圍第6項所述的車用安全識別反應方法，其中，根據特徵圖片中網狀光路的平整性及網線的彎曲程度的差異定義為不同的危險級別：若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線彎曲程度較小的特徵，則定義與該特徵圖片對應的危險級別為較小危險；若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線彎曲程度較大且存在著部分缺失的特徵，則定義與該特徵圖片對應的危險級別為較高危險；若該特徵圖片中出現網狀光路不平整且該網狀光路的網線缺失且形成有“黑洞”的特徵，則定義與該特徵圖片對應的危險級別為非常危險。
8. 如申請專利範圍第5項所述的車用安全識別反應方法，其中，該對應關係表定義了：當前方路面的危險級別為較低危險時與之對應的指令動作為警告駕駛員減速行駛；當前方路面的危險級別為較高危險時與之對應的指令動作為控制車輛自動減速行駛；當前方路面的危險級別為非常危險時與之對應的指令動作為控制車輛自動刹車。