本发明专利技术公开了一种前方车辆测距方法及装置，属于汽车主动安全领域。所述方法包括：根据预设的车辆数学模型和本车前方物体的图像对所述前方物体进行识别，所述车辆数学模型用于表征车辆的属性特征；当所述前方物体为目标车辆时，从所述目标车辆的图像中提取所述目标车辆的阴影区域，所述阴影区域为所述图像中目标车辆受所述目标车辆周围环境的光线作用在地面上形成的阴影的区域；根据所述阴影区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线；根据所述阴影的下边界线确定所述本车与所述目标车辆的间距。本发明专利技术解决了前方车辆测距时测量精度较低的问题，实现了提高测量的精度的效果，用于测量本车与前方车辆的距离。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车主动安全领域，特别涉及一种前方车辆测距方法及装置。
技术介绍
随着汽车工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，汽车已经快速进入普通家庭。由于道路上行驶的车辆越来越多，因此需要保证本车与前车之间的距离保持在安全范围内。作为汽车安全辅助系统的关键技术之一，前方车辆测距方法得到了广泛的关注。相关技术中，前方车辆测距方法主要分为超声波测距、激光测距、红外线测距和机器视觉测距四大类。其中，机器视觉测距因其成本低，系统结构简单的特点被广泛使用。机器视觉测距方法主要是通过对摄像头采集的图像进行分析，定位车辆在图像中的位置，经过测距模型计算出本车与前方车辆之间的实际距离。机器视觉测距是基于车道线消失点完成前方车辆测距。但是基于车道线消失点的机器视觉测距方法需要保证车道线清晰，同时该方法采集到的图像稳定性较低，无法准确识别上下跳动幅度较大的车辆下边缘，因而也无法较为准确地计算出本车与前方车辆之间的实际距离，因此，测量的精度较低。
技术实现思路
为了解决前方车辆测距时测量精度较低的问题，本专利技术提供了一种前方车辆测距方法及装置。所述技术方案如下:第一方面，提供了一种前方车辆测距方法，所述方法包括:根据预设的车辆数学模型和本车前方物体的图像对所述前方物体进行识别，所述车辆数学模型用于表征车辆的属性特征；当所述前方物体为目标车辆时，从所述目标车辆的图像中提取所述目标车辆的阴影区域，所述阴影区域为所述图像中目标车辆受所述目标车辆周围环境的光线作用在地面上形成的阴影的区域；根据所述阴影区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线；根据所述阴影的下边界线确定所述本车与所述目标车辆的间距。可选的，所述根据所述阴影区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线，包括:对所述阴影区域对应的图像进行灰度处理，得到灰度图像；对所述灰度图像进行图像二值化处理，得到二值图像，所述二值图像中的像素灰度值为O或者255 ；根据所述二值图像将至少包含所述像素灰度值为255的连续行的区域确定为候选区域；根据所述候选区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线。可选的，所述根据所述候选区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线，包括:从所述候选区域的最低行开始，确定所述候选区域中的第一边界线，所述第一边界线所在行的像素灰度值等于255的像素个数大于所述第一边界线所在行的宽度的一半，且所述邻接行的像素灰度值等于255的像素个数大于所述邻接行的宽度的一半，所述邻接行为所述第一边界线所在行的上一行；将所述第一边界线作为所述目标车辆的阴影的下边界线。可选的，所述根据所述阴影的下边界线确定所述本车与所述目标车辆的间距，包括:建立所述摄像机的图像坐标系和所述本车的车体坐标系的映射关系，所述图像坐标系用于记录所述阴影的下边界线与所述摄像机的位置关系，所述车体坐标系用于记录所述本车与所述目标车辆的位置关系；根据所述映射关系通过三线标定法确定所述本车与所述目标车辆的间距。可选的，在所述根据预设的车辆数学模型和本车前方物体的图像对所述前方物体进行识别之前，所述方法还包括:根据包含车辆的图像和非车辆的图像通过机器学习方法建立所述车辆数学模型；采集所述本车前方物体的图像。第二方面，提供了一种前方车辆测距装置，所述装置包括:识别单元，用于根据预设的车辆数学模型和本车前方物体的图像对所述前方物体进行识别，所述车辆数学模型用于表征车辆的属性特征；提取单元，用于在所述前方物体为目标车辆时，从所述目标车辆的图像中提取所述目标车辆的阴影区域，所述阴影区域为所述图像中目标车辆受所述目标车辆周围环境的光线作用在地面上形成的阴影的区域；第一确定单元，用于根据所述阴影区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线；第二确定单元，用于根据所述阴影的下边界线确定所述本车与所述目标车辆的间距。可选的，所述第一确定单元，包括:灰度处理模块，用于对所述阴影区域对应的图像进行灰度处理，得到灰度图像；二值化处理模块，用于对所述灰度图像进行图像二值化处理，得到二值图像，所述二值图像中的像素灰度值为O或者255 ；第一确定模块，用于根据所述二值图像将至少包含所述像素灰度值为255的连续行的区域确定为候选区域；第二确定模块，用于根据所述候选区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线。可选的，所述第二确定模块，包括:确定子模块，用于从所述候选区域的最低行开始，确定所述候选区域中的第一边界线，所述第一边界线所在行的像素灰度值等于255的像素个数大于所述第一边界线所在行的宽度的一半，且所述邻接行的像素灰度值等于255的像素个数大于所述邻接行的宽度的一半，所述邻接行为所述第一边界线所在行的上一行；处理子模块，用于将所述第一边界线作为所述目标车辆的阴影的下边界线。可选的，所述第二确定单元，包括:第一建立模块，用于建立所述摄像机的图像坐标系和所述本车的车体坐标系的映射关系，所述图像坐标系用于记录所述阴影的下边界线与所述摄像机的位置关系，所述车体坐标系用于记录所述本车与所述目标车辆的位置关系；第三确定模块，用于根据所述映射关系通过三线标定法确定所述本车与所述目标车辆的间距。可选的，所述装置还包括:建立单元，用于根据包含车辆的图像和非车辆的图像通过机器学习方法建立所述车辆数学模型；采集单元，用于采集所述本车前方物体的图像。本专利技术提供了一种前方车辆测距方法及装置，能够在前方物体为目标车辆时，从目标车辆的图像中提取目标车辆的阴影区域，根据阴影区域确定目标车辆的阴影的下边界线，最终根据阴影的下边界线确定本车与目标车辆的间距，相较于相关前方车辆测距技术，无需要求车道线清晰，能够较为准确地计算出本车与前方车辆之间的实际距离，因此，提高了测量精度。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种前方车辆测距方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的另一种前方车辆当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种前方车辆测距方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的车辆数学模型和本车前方物体的图像对所述前方物体进行识别，所述车辆数学模型用于表征车辆的属性特征；当所述前方物体为目标车辆时，从所述目标车辆的图像中提取所述目标车辆的阴影区域，所述阴影区域为所述图像中目标车辆受所述目标车辆周围环境的光线作用在地面上形成的阴影的区域；根据所述阴影区域确定所述目标车辆的阴影的下边界线；根据所述阴影的下边界线确定所述本车与所述目标车辆的间距。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王继贞，方啸，张志辉，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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