[發明專利]一種前方小區域物體識別及車輛預警方法

在審

• 申請號: 201711090849.2
• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107862287A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 金立生;朱菲婷;夏海鵬;馮成浩;朱佳超;高銘;陳梅;郭柏蒼;閆福剛;司法
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;B60R21/013;B60Q9/00
• 代理公司: 長春市吉利專利事務所22206
• 代理人: 李曉莉

技術領域

本發明屬于車輛前方碰撞預警技術領域，特別是涉及一種基于改進的YOLO卷積網絡結構模型的前方小區域物體的識別及車輛預警方法。

背景技術

隨著都市圈的擴大與科技的發展，汽車先進駕駛輔助系統得以迅速發展，其中前方碰撞預警系統在提高道路交通安全上起到了積極作用，已成為當前國際智能交通系統研究的熱點。實時地對前方物體進行有效的檢測與識別，并將有可能發生的危險信號發送至車輛預警系統，可以有效地防止車輛碰撞事故的發生。

現如今國內外已經有了多種目標檢測方法：由使用的傳感器可分為基于視覺(單目、雙目立體)的方法、基于多傳感器融合(激光傳感器、毫米波雷達)的方法，由采用的檢測算法可分為傳統的檢測方法與基于神經網絡的檢測方法等。基于單目視覺的目標檢測方法是僅利用一臺攝像機來獲取物體的二維空間信息，成本低，系統結構簡單，但是無法精準的測量目標的深度信息，難以確定目標物體的位置，雙目立體視覺能基于視差原理計算出物體的三維空間信息，但是成本高，計算量大，難以達到好的配準效果；激光傳感器受障礙物及其表面光滑度影響較大，對光線、雨等干擾非常敏感，不適合應用到小物體檢測，毫米波雷達環境適應性好，對煙霧、灰塵的穿透能力強，測量的距離精度高，可以準確獲得前方物體的深度信息；傳統的檢測方法需要大量的人工提取特征，受人為因素影響較大，準確率和實時性差，卷積神經網絡在物體識別領域具有獨特的優勢和無限的潛力，而YOLO(You only look once:你只看一次)結構模型基于一種端到端的思想，利用一個網絡同時完成分類和標注物體框，但是它對小尺寸物體的測量誤差大，且對于細節的區分度太差，網絡有待優化。

由于視野中前方小區域物體識別，對識別算法的精準度、實時性、魯棒性要求更高，因此采用毫米波雷達與單目視覺系統融合的方法獲取目標的三維空間信息，獲得物體的距離、角度和相對速度，再采用改進后的YOLO卷積網絡結構模型來進行物體的識別，以有效提高前方小區域物體的識別準確性，最后將識別結果作為車輛預警系統的輸入，進行危險性判斷，達到車輛預警效果。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是旨在克服圖像中小區域物體的大小、距離的不確定性以及采用傳統的目標檢測算法造成的識別準確率低和實時性差的問題，提供一種前方小區域物體識別及車輛預警方法，有效識別車輛前方行車視野中的小區域物體，并進行危險性判定，同時達到車輛預警效果。

本發明研究對象為小區域物體，該小區域定義為目標所占圖像像素尺寸為總圖像像素尺寸的百分之一，區域形狀為正方體，且本發明僅僅針對圖像中的目標都為小區域物體。前方行車路線視野中的小區域物體，有兩種可能，一種是近距離的小物體，一種是遠距離的大物體。這兩種可能導致在視覺圖像的呈現中相似。毫米波雷達可獲得目標的距離、相對速度、角度，通過機器視覺驗證前方目標并獲得目標在圖像中的位置。規定車輛行駛安全距離為至少大于100米，若目標距離大于100米，則判定為遠處的大物體，若目標距離小于100米，則判定為近處的小物體。由于遠處的大物體對車輛的行駛安全在短時間內不構成威脅，因此不予考慮和識別，只保留近處的小物體為識別對象，建立小物體的感興趣區域ROI，將獲取的感興趣區域ROI經過圖像預處理后作為卷積神經網絡模型的輸入。本發明采用的卷積神經網絡模型為改進的YOLO卷積網絡結構模型，該模型的輸出為目標回歸框和目標分類概率。將識別結果輸入車輛預警系統，當目標回歸框的位置位于車輛行駛路線范圍外或識別目標為非危險種類時，標記為不危險目標，車輛不預警；當目標回歸框的位置位于車輛行駛路線以內且識別的物體為危險種類以及無法識別的物體并具有一定的速度特征時，標記為危險目標，車輛預警，提醒駕駛員注意以避免事故發生。非危險種類包括樹葉、塑料袋、泡沫、紙片等對車輛行駛不構成威脅的物體，危險種類包括交通桶、水馬、三角警示牌、油漆桶、鋼管等。

本發明具體采用如下的技術方案：一種前方小區域物體識別及車輛預警方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、獲取車輛前方待識別目標圖像，并獲取感興趣區域ROI圖像；

具體如下：

1)車輛在行駛過程中，車輛前方采用毫米波雷達向前方發射毫米波探測車輛前方目標，并通過攝像機拍攝車輛前方圖像；

2)建立毫米波雷達坐標系和圖像像素坐標系之間的轉換關系，將毫米波雷達坐標轉換成圖像像素坐標；