[發明專利]一種基于V2V的智能車輛前方道路環境透視感知方法

有效

• 申請號: 201710444622.7
• 申請日: 2017-06-13
• 公開（公告）號: CN107392092B
• 公開（公告）日: 2019-10-18
• 發明（設計）人: 劉瑋;陳述;魏龍生;楊越;王新梅
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T3/00;G08G1/16
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 馮必發

本發明提供一種基于V2V的智能車輛前方道路環境透視感知方法，包括以下步驟：獲得道路上行駛的前車和后車，前車和后車通過合作通信協議建立連接；后車獲得前車的前方視頻數據，建立前車視頻圖像；后車對道路目標進行實時檢測，獲得檢測到的道路目標的定位參數；后車利用時間標簽根據后車的前方視頻數據建立后車視頻圖像，并同步前車視頻圖像和后車視頻圖像；后車采用SIFT算法提取前車視頻圖像和后車視頻圖像中的SIFT特征點，獲得匹配點；建立3D透視模型；對匹配點進行優化篩選；計算仿射變換參數；后車將前車視頻圖像中的道路目標融合到后車視頻圖像中，獲得后車對前方道路的透視感知圖像。本發明能夠有效增強車輛道路環境的感知能力。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，尤其涉及一種基于V2V(Vehicle-to-vehicle，汽車-汽車)的智能車輛前方道路環境透視感知方法。

背景技術

近年來，隨著車輛擁有量的逐年增加，交通事故率也逐年上升。根據WHO組織2016年的全球道路事故統計報告顯示，大約每年有125萬人死于交通事故，有2～5千萬人因交通事故受傷，造成經濟損失上千億。預防和減少交通事故的發生已經成為我國乃至全世界在發展智能交通系統中的熱點課題。而發展具有主動安全技術的智能車輛成為各國政府、研究機構和汽車制造商的共同目標，智能車輛主動安全技術的研究重點技術之一是道路環境感知技術。

根據美國的國家交通安全報告統計顯示，交通事故中有31％來自前后車輛相撞，比如當前車突然減速或者停車時，后車駕駛員來不及反應而容易導致追尾事故，還有一種事故是當后車準備超越前車時，與從前車前方突然進入道路的車輛或者行人相撞而導致嚴重的交通事故。這幾種前后相撞的事故都是由于后車對于前方車輛前面的道路狀況無法了解所導致的，而目前智能車輛的道路感知系統都只能夠感知到“可見”范圍內的道路環境和道路目標，而對于被遮擋的道路目標則無法感知到。

隨著車聯網技術的發展，使得實現道路上行駛的車輛之間的信息和數據共享成為可能，目前國內有70％左右的車輛已經配有行車記錄儀，如果基于車聯網技術能夠實現車輛之間的視頻或者圖像數據的共享則可以大大拓寬車輛對道路環境的感知能力。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種能夠增強車輛道路感知能力的基于V2V的智能車輛前方道路環境透視感知方法。

一種基于V2V的智能車輛前方道路環境透視感知方法，包括以下步驟：

S101，獲得道路上行駛的兩輛車，兩輛車分為前車和后車，后車位于前車的后方，前車和后車通過合作通信協議建立連接；

S102，后車獲得前車的前方視頻數據，然后根據前車的前方視頻數據建立前車視頻圖像；

S103，后車的一視頻數據處理單元根據前車的前方視頻數據對道路目標進行實時檢測，獲得檢測到的道路目標的定位參數；

S104，后車利用時間標簽根據后車的前方視頻數據建立后車視頻圖像，并同步前車視頻圖像和后車視頻圖像；

S105，后車采用SIFT算法提取前車視頻圖像和后車視頻圖像中的SIFT特征點，然后利用模式匹配算法對SIFT特征點進行模式匹配，獲得匹配點；

S106，后車根據匹配點建立前車視頻圖像和后車視頻圖像的3D透視模型；

S107，后車基于步驟S106中的3D透視模型，采用RANSAC算法對匹配點進行優化篩選；

S108，根據優化篩選后的匹配點計算前車視頻圖像和后車視頻圖像之間的仿射變換參數；

S109，根據仿射變換參數將前車視頻圖像中的道路目標融合到后車視頻圖像中，獲得后車對前方道路的透視感知圖像。

進一步地，步驟S101中，前車和后車建立連接的具體過程為：