[實用新型]基于圖像智能處理的被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統

有效

• 申請號: 201020202972.6
• 申請日: 2010-05-18
• 公開（公告）號: CN201784621U
• 公開（公告）日: 2011-04-06
• 發明（設計）人: 黃立
• 申請（專利權）人: 武漢高德紅外股份有限公司
• 主分類號: B60W30/08
• 分類號: B60W30/08;B60Q9/00;G01J5/00;G09F9/35
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 唐正玉

技術領域

本實用新型屬于數字圖像處理應用領域，具體地說是一種基于圖像智能處理的被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統。

背景技術

公路交通的飛速發展為人們的生活提供了極大的便利，但是也導致了一系列的環境問題和社會問題。隨著汽車的不斷增多，交通事故頻頻發生，交通擁擠也日益加劇，嚴重困擾了人們的日常生活。隨著當代計算機視覺的不斷發展，車輛輔助駕駛系統因其豐富的信息源逐漸成為首選的輔助駕駛工具。輔助駕駛系統主要通過檢測車輛本身的位置和障礙物(主要指道路中的其它車輛和行人)來給車輛的行駛提供輔助信息，避免因為駕駛員的短暫疏忽造成嚴重的交通事故。

專利ZL200820230294.7公開了一種基于圖像智能處理的被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統，克服了可見光和主動紅外系統受光照條件影響大的問題。其中主要通過檢測車輛本身的位置和障礙物目標(主要指道路中的其它車輛、行人或障礙物)，給車輛的行駛提供輔助信息，解決可見光和主動紅外系統受光照條件影響大的缺點，避免因為駕駛員的短暫疏忽造成嚴重的交通事故。

上述被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統，只能顯示障礙物目標在二維圖像上的位置，無法準確給出目標和本車之間的距離變化，以及預測即將碰撞上的時間，使駕駛員無法從容的對危險做出適當的反應。

目前車輛輔助電子裝置中的測距方法主要采用電磁波測距方法，包括雷達測距、微波測距、超聲波測距、紅外線測距和激光測距等。電磁波測距一般采用脈沖法和相位法兩種方式來測量距離。其中，脈沖法測量電磁波往返目標所需的時間，然后通過光速和大氣折射系數計算距離；相位法測量調制在往返電磁波上的信號相位差，間接得到電磁波往返經歷的時間，進而得到目標距離。這些測距方法都是采用主動的方式進行測距，容易受外界環境的干擾。

發明內容

本實用新型是對專利ZL200820230294.7所述基于圖像智能處理的紅外視覺車輛輔助駕駛系統中圖像智能處理器中的處理方法改進，而提供一種基于圖像智能處理的被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統，本實用新型引入車輛防撞預警技術，為車輛的行駛提供更加豐富和更有價值的輔助信息。車輛防撞預警技術主要是通過對被動紅外熱成像儀所生成的實時紅外道路場景視頻，采用智能圖像處理的方法，根據本車與前方目標(主要指道路中的其它車輛、行人或障礙物)之間的距離變化，預測車輛即將碰撞上目標的剩余時間，對危險或可能發生的危險進行報警，輔助駕駛員行駛。

本實用新型的技術方案為：

基于圖像智能處理的被動紅外視覺車輛輔助駕駛系統，包括一臺或兩臺被動紅外熱成像儀、圖像智能處理模塊、報警器和車載液晶顯示屏，所述被動紅外熱成像儀包括被動紅外光學系統、被動紅外探測器以及成像電路，其特征在于：圖像智能處理模塊分別與被動紅外熱成像儀、報警器和車載液晶顯示屏相連。

本實用新型的優點是：采用被動紅外視覺，克服了可見光和主動紅外系統在無光源時使用以及對面有強光時圖像智能處理方法失效的問題，同時克服了電磁波主動測距方法容易受外界環境干擾的問題。本實用新型根據目標跟蹤后得到的目標大小的變化速度，準確預測道路中其它車輛和行人距離本行駛車輛的距離以及可能碰撞上的剩余時間，將危險告知駕駛員。

附圖說明

圖1為本實用新型的結構框圖。

圖2為安裝本本實用新型的車輛防撞預警流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本實用新型進行詳細的說明：

如圖1所示，本實用新型包括一臺被動紅外熱成像儀、圖像智能處理模塊、報警器和車載液晶顯示屏，所述被動紅外熱成像儀包括被動紅外光學系統、被動紅外探測器以及成像電路，圖像智能處理模塊分別與被動紅外熱成像儀、報警器和車載液晶顯示屏相連。

車輛加裝本實用新型防撞預警的流程如圖2所示：

步驟一，目標檢測：被動紅外熱成像儀拍攝道路上的圖像，并將拍攝的圖像進行去噪、濾波、亮度對比度調節后轉換成數字圖像；傳輸給圖像智能處理模塊，圖像智能處理模塊根據紅外數字圖像并采用邊緣檢測、圖像分割或區域連通方法來檢測道路中是否存在障礙物目標(主要為其它車輛和行人)；所述障礙物目標是否存在的判斷，可在單幀紅外數字圖像上檢測完成，也可在多幀紅外數字圖像序列上通過跟蹤的方法完成；

步驟二，碰撞時間預測：首先，圖像智能處理模塊根據在紅外數字視頻圖像序列中目標大小尺寸縮放變化，得到目標與車輛之間距離的變化；然后，根據目標相對于車輛距離的變化，以及相對運動趨勢，推測出車輛即將碰撞上目標的剩余時間；