[發明專利]一種汽車智能安全駕駛的實現方法

有效

• 申請號: 201310082340.9
• 申請日: 2013-03-15
• 公開（公告）號: CN103150560A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 馬勝藍;吳良峰;陳依俤;林小軍;郭婉青;楊玲玲
• 申請（專利權）人: 福州龍吟信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66;B60R21/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種汽車智能安全駕駛的實現方法，其特征在于：包括以下步驟：

S01：提供一主攝像頭，用于檢測車輛前方視圖信息，包括檢測遠方光照值、人行道、前方車輛及道路標牌；

S02：提供一A柱右攝像頭，用于檢測手握方向盤狀態；

S03：提供一A柱左攝像頭，用于檢測駕駛人員抽煙狀態與安全帶綁定狀態；

S04：提供一儀表盤攝像頭，用于檢測人疲勞狀態與代駕狀況；

S05：提供一硬盤錄像機保存上述步驟S01至S04檢測的信息，用于本地調用及遠程視頻調用；

S06：提供一VSCC控制器，采集車輛信號同時，并根據所述代駕狀況控制計價器的使用；

S07：提供一GPS模塊，該GPS模塊與車載電腦相連，所述車載電腦在所述車輛信號、GPS位置及所述檢測的信息超出閾值時進行警示，并將所述車輛信號、GPS位置及所述檢測的信息傳輸至一遠程監控中心。

2.根據權利要求1所述的汽車智能安全駕駛的實現方法，其特征在于：所述檢測遠方光照值包括以下步驟：

S11：從主攝像頭讀取視頻或者直接打開所述硬盤錄像機內存儲的視頻；

S12：從視頻中取出每一幀，定位天空區域，計算天空區域的平均亮度作為該幀的亮度值，亮度計算公式：(max(R,G,B)+min(R,G,B))/2；定位地面區域，計算地面區域的高頻能量值，光線越暗或能見度越低時，高頻能量越低，采用小波變換提取高頻系數作為高頻能量值；

S13：將每幀的亮度值與高頻能力值與預設的閾值進行比較，小于閾值，則此幀光線較暗；大于閾值，則此幀光線充足；

S14：每單位時間判斷一次是否需要打開大燈，判斷方法：計算單位時間內所有幀的平均亮度值及平均高頻能量值；

S15：將平均亮度值及平均高頻能量值與預設的閾值進行比較，小于閾值，則此時光線較暗，自動打開大燈；大于閾值，則此時光線充足，如果大燈處于開啟狀態，則自動關閉大燈。

3.根據權利要求1所述的汽車智能安全駕駛的實現方法，其特征在于：所述人行道的檢測包括如下步驟：

S21：由于道路路面在視頻圖像中主要在圖像的下半部分區域，故設置感興趣區域在圖像的下半部分，以減少計算量；

S22：選取圖像的下半部分的一小塊像素求道路路面灰度值的平均值，并進行動態更新，方法如下：

S221：道路線提取，首先使用中值濾波去噪，其次采用canny算子檢測車道線邊緣，最后再排除非車道線邊緣；

S222：斑馬線檢測，通過檢測感興趣區域最上面四分之一的區域來判斷是否有斑馬線，斑馬線具有連續間斷的直線特征，利用該直線特征來判斷當前區域中是否含有斑馬線；

S223：檢車車道線，并判斷是實線還是虛線，通過左右兩側車道線的長度與所述的下半部分區域長度的比例來判斷虛實。

4.根據權利要求1所述的汽車智能安全駕駛的實現方法，其特征在于：所述前方車輛的檢測采用逐幀檢測技術，每幀圖像獨立檢測，各幀之間無關聯；具體檢測包括如下步驟：

S31：把幀圖像轉化成灰度圖像，然后使用中值濾波去噪；

S32：使用Sobel算子檢測灰度圖像的邊緣；

S33：使用閾值對Sobel邊緣圖像進行二值化分割，分割出強邊緣像素點；

S34：求路面像素灰度均值，從圖像底部取兩行數據，求出其灰度均值作為道路路面灰度均值，并設置一個上下波動的閾值；

S35：根據所述閾值，消除非車身邊緣點的噪聲；

S36：通過檢測車輛底部存在的一塊陰影區域來定位前方車輛的具體位置，由于陰影區域的灰度值比路面或者車身的灰度值小，因此結合步驟S33中的邊緣像素點進行檢測，該檢測依據：存在一段水平的連續的邊緣；

S37：結合對稱性特征，車身長度進行判斷，排除非車輛區域。

5.根據權利要求1所述的汽車智能安全駕駛的實現方法，其特征在于：所述道路標牌的檢測是檢測圖像中的藍色矩形標志，其包括如下步驟：

S41：從上到下，從左往右掃描圖像中的每個像素點，標記并記錄所有的藍色像素點；

S42：遍歷所有檢測到的藍色像素點，使用角點掩膜檢測藍色矩形區域；

S43：提取藍色矩形區域內的圖形，根據圖像匹配方法檢測出交通標志。