[發明專利]一種應用于自適應遠光燈的快速夜間車輛檢測方法

有效

• 申請號: 201910208692.1
• 申請日: 2019-03-19
• 公開（公告）號: CN110084111B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 朱大全;羅石;劉志偉
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V10/56;G06V10/762
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種應用于自適應遠光燈的快速夜間車輛檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：圖像采集模塊采集車輛前方道路交通圖像，并將圖像數據信息傳輸到圖像處理模塊；步驟2：圖像處理模塊對圖像數據信息進行處理，采用網格聚類算法，判斷疑似車燈區域；步驟3：對疑似車燈區域采用腐蝕算法確定光暈范圍，通過快速算法計算光暈顏色，判斷大燈和尾燈；步驟4：根據幾何關系分別進行配對，識別車輛，計算車輛坐標位置信息，實現夜間車輛檢測；步驟5：數據傳輸模塊將圖像處理模塊計算得到的車輛坐標信息傳輸到遠光燈控制模塊；

所述步驟2具體如下：

步驟2.1：對圖像采集模塊采集到的圖像信息img_src進行鏡像處理，得到鏡像數據img_cpy，并存儲在內存中，對鏡像數據img_cpy預處理，提取與車燈分布相關的區域，去除天空和地面等無關區域，并對相關區域劃分網格，記所有網格集合為grid，即grid＝[grid₁，grid₂，……，grid_m]；

步驟2.2：計算鏡像數據img_cpy相關區域中像素點的灰度值G，與閾值T進行判斷，去除灰度GT的背景，留下灰度值高的亮點和光暈點，計算每個網格中亮像素點的數目，若亮像素點的數目num多于設定值min_num，判斷此網格為亮網格，記所有亮網格集合為bright_grid，即bright_grid＝[bright_grid₁，bright_grid₂，……，bright_grid_n]；

步驟2.3：采用網格聚類算法，將所有的亮網格進行聚類處理，找到相關區域中所有光斑；記所有類的集合為cluster，即cluster＝[cluster₁，cluster₂，……，cluster_j]；

步驟2.4：計算每個聚類的面積，若面積S滿足公式S₁SS₂，S₁和S₂根據攝像頭像素和焦距確定，判定為疑似車燈，面積不在此范圍的光斑，判定為干擾光源；

記所有疑似車燈的集合為sus_light，即sus_light＝[sus_light₁，sus_light₂，……，sus_light_k]。

2.根據權利要求1所述的一種應用于自適應遠光燈的快速夜間車輛檢測方法，其特征在于，所述像素點的灰度值G的計算公式如下：

G＝(R+G1+B)2，式中R,G,B是像素點紅、綠、藍三個通道的值。

3.根據權利要求1所述的一種應用于自適應遠光燈的快速夜間車輛檢測方法，其特征在于，所述網格聚類算法具體流程如下所示：

步驟2.3.1：任意選取集合bright_grid中一個沒有被處理的亮網格bright_grid_i作為核心網格，標記為已處理；

步驟2.3.2：對核心網格的ε鄰域內的所有網格進行計算，判斷是否是亮網格；

步驟2.3.3：若是，執行步驟2.3.4；若都不是，一類聚類結束，執行步驟2.3.5；

步驟2.3.5：判斷集合bright_grid中所有亮網格是否都已處理，若是，結束聚類；若不是，執行步驟2.3.1。

4.根據權利要求3所述的一種應用于自適應遠光燈的快速夜間車輛檢測方法，其特征在于，所述ε鄰域滿足表達式：N_ε(bright_grid_i)＝{y|y∈grid:d(gridx,bright_grid_i)≤ε},式中grid為所有網格集合，d(grid_x,bright_grid_i)表示核心網格bright_grid_i和任意網格grid_x之間的距離。