[發明專利]一種基于單目視覺的車輛碰撞預警方法及系統

有效

• 申請號: 202011243170.4
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112349144B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 曹玉社;許亮;李峰
• 申請（專利權）人: 中科海微（北京）科技有限公司
• 主分類號: G08G1/16
• 分類號: G08G1/16;G06K9/00;B60W50/14;B60W40/00;B60W30/08;G06K9/62;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/20;G06V10/774;G06V20/58;G06V10/82
• 代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 劉翠;徐紅銀

1.一種基于單目視覺的車輛碰撞預警方法，其特征在于，包括：

獲取前方視野圖像數據，對獲取的圖像數據進行目標檢測；

根據攝像頭分辨率在車輛行駛前方設定碰撞風險區域范圍；

對碰撞風險區域內的目標進行過濾，獲得最近目標距離估計，并結合車輛的速度信息和加速度信息，估計車輛碰撞到目標所需時間；

綜合最近目標距離估計值和/或車輛碰撞到目標所需時間估計值，對車輛駕駛過程中可能出現的車輛碰撞情況進行輔助預警；

所述設定碰撞風險區域范圍的方法，包括：

根據視角的遠近變化特點，預設定四個點，并定義由這四個點所圍成的梯形區域為有碰撞風險的區域，記作area_risk，則area_risk為：

(x_i，y_i)s.t.i∈[1,2,3,4]；

當檢測到的目標處于此風險區域內，對該目標進行風險碰撞預測；

所述獲得最近目標距離估計和/或估計車輛碰撞到目標所需時間的方法，包括：

-采用相似三角形法則，對獲得的位于碰撞風險區域內目標檢測結果進行距離估計，包括：

將寬度為W的物體放置于距離攝像頭D的位置，如果物體在圖像中的像素寬度為P，則計算得到攝像頭的焦距F：

F＝(P*D)/W

將物體遠離或者靠近攝像頭，由于攝像頭的焦距F不變，因此只需測得此時物體在圖像中的寬度P’，則估算出此時物體到攝像頭的距離D’：

D’＝(F*W)/P’

綜合常規轎車寬度的平均值作為基準車輛寬度，以170cm作為行人距離估計時的基準高度度量，即得到行人和/或車輛目標的距離估計值；

-所述估計車輛碰撞到目標所需時間的方法，包括：

獲取車輛的速度信息和加速度信息，分別記為v_t和a_t；

行人和/或車輛目標估計值為obj；

結合當前時刻車速v_t和加速度a_t，通過牛頓運動算法，估計車輛碰撞到目標所需時間t為：

obj.dist＝v_t*t+0.5*a_t²。

2.根據權利要求1所述的基于單目視覺的車輛碰撞預警方法，其特征在于，所述獲取前方視野圖像數據，對獲取的圖像數據進行目標檢測，包括：

基于單目視覺，實時獲取行進方向道路的圖像；

在所獲取圖像的基礎上，結合深度神經網絡，建立行人/車輛目標檢測模型；

利用建立的行人/車輛目標檢測模型對行人和/或車輛進行檢測，獲得行人和/或車輛目標檢測結果。

3.根據權利要求2所述的基于單目視覺的車輛碰撞預警方法，其特征在于，所述建立行人/車輛目標檢測模型的方法，包括：

對大量實際路況圖片中的行人和/或車輛圖像進行標定，形成訓練數據集；

基于深度神經網絡，采用訓練數據集對該深度神經網絡進行訓練，得到行人/車輛目標檢測模型。

4.根據權利要求2所述的基于單目視覺的車輛碰撞預警方法，其特征在于，所述行人/車輛目標檢測模型，包括：特征提取模塊和檢測框回歸模塊；其中：

所述特征提取模塊采用殘差網絡結構，其輸入寬*高的尺寸為480*288的圖像，下采樣倍數為32，輸出寬*高的尺寸分別為15*9和30*18的特征圖；

將特征提取模塊輸出的特征圖作為檢測框回歸模塊的輸入，對每一個特征圖定義n個anchor box，作為檢測框回歸模塊的基準，輸出行人和/或車輛目標檢測結果。