雾霾天车辆驾驶辅助系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了雾霾天车辆驾驶辅助系统及其方法，涉及车辆辅助驾驶领域；包括安装在车辆上的图像采集装置、图像处理模块、显示模块和警示模块，图像采集装置将采集到的车辆前方的视频信息发送到图像处理模块中，图像处理模块对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理并得到对应帧的去雾图像；安装在车辆中控台上的所述显示模块接收并显示所述去雾图像；图像处理模块对每帧去雾图像进行滤波处理，并将相邻两帧的去雾图像进行差分处理，分析得到去雾图像中来车的移动位置信息；图像处理模块根据所述移动位置信息启动所述警示模块。本发明专利技术可以辅助驾驶人员看清雾霾下的车辆前后的环境，并具有动态跟踪来车，辅助或警示驾驶员正确驾驶。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆辅助驾驶领域，特别是本专利技术涉及将机器视觉领域的暗通道算法和基于卡尔曼滤波的动态跟踪算法运用到解决汽车安全驾驶的问题中，属于基于图像处理的创新运用

技术介绍
雾霾问题已经成为困扰社会民众的一个严重的环境问题，它不但影响着群众的身体健康，同时由于其低能见度，对汽车驾驶的安全性产生深刻的影响。雾霾天气下由于能见度不高，司机视线出现阻碍，而导致交通事故频发。这就急迫要求一种装置能够辅助汽车驾驶员观察车外的情况，以做出正确的驾驶判断，减少事故的发生。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是，针对上述问题，提供一种雾霾天车辆驾驶辅助系统，通过图形和算法处理获知车辆前方或后方的来车信息，辅助驾驶人员看清雾霾下的车辆前后的环境，并具有动态跟踪来车的灯光，辅助或警示驾驶员正确驾驶，提高驾驶的安全性。为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：雾霾天车辆驾驶辅助系统，包括安装在车辆上的图像采集装置、图像处理模块、显示模块和警示模块，所述图像采集装置将采集到的车辆前方的视频信息发送到图像处理模块中，所述图像处理模块对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理并得到对应帧的去雾图像；安装在车辆中控台上的所述显示模块接收并显示所述去雾图像；所述图像处理模块对每帧去雾图像进行滤波处理，并将相邻两帧的去雾图像进行差分处理，分析得到去雾图像中来车的移动位置信息；所述图像处理模块根据所述移动位置信息启动所述警示模块，所述警示模块向驾驶者发出对应辅助或警报信息。在雾霾天中是车祸事故的高发时候，雾霾天中驾驶员的可观察视野范围很小，而车灯的照射距离也因天气影响变短，这样驾驶员发现来车或者障碍物时候往往只有很短的反应时间。上述技术方案中通过构建一个车辆驾驶的辅助驾驶系统从而辅助驾驶员在雾霾天中可以做到安全驾驶。该系统中通过图像采集装置采集到车辆前方的视频图像，并通过图像处理模块进行去雾处理，这样可以得到较为清晰的视频图像，以辅助驾驶员清楚观察前方的情况；同时，图像处理模块还可以根据视频图像中每帧视频图像的像素变化，分析得到图像中是否存在相
对运动的车辆，并据此提醒驾驶员进行相应的规避或者进行相应操作。这里辅助系统是基于图像处理的创造性应用，包括基于算法对有雾霾的图像进行去雾处理，以获得清晰的图像，以供驾驶员观察参考；同时，继续通过对去雾后的图像进行滤波、差分处理，并从中分析出车辆位置进而通过语音或其他方式提醒驾驶员做出相应的动作。相比现有技术，简化了系统电路，摆脱了传统辅助系统中传感器多、系统复杂、安装复杂、功能简单的不足，不仅提供清晰的视野用于辅助驾驶员，而且还具有对监控范围来车的自跟踪功能，能够更加快速发现来车，更早提醒司机做出反应，从而减少事故的发生。进一步地，所述图像处理模块基于暗通道算法对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理。暗通道算法能够快速对视频图像进行处理，提高视频图像的清晰图，到达去霾去雾的功能。进一步地，所述暗通道算法步骤为：1)对原始图像用为奇数的L×L的矩形模块进行扫描，统计该模块内的像素灰度值；2)提取出最小的像素灰度值，然后用最小像素灰度值替代该模块内的全部像素灰度值；3)重复步骤1)和步骤2)，对整个原始图像进行扫描，就能得到一副暗通道的暗通道图像；4)采用所述原始图像与一一对应的暗通道图像的像素值相减，得到去雾后的所述去雾图像。这里提供一种快速的暗通道算法，优化了算法步骤，能够快速对原始图像进行去霾处理，实时反映车辆前方的图像信息，避免视频图像处理延迟。进一步地，所述图像处理模块基于卡尔曼滤波算法对每帧去雾图像进行滤波处理。卡尔曼滤波算法能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，减少跟踪目标的噪音影响，为后续处理提供保障。进一步地，所述差分处理为所述图像处理模块将相邻帧的两幅去雾图像的像素灰度值进行相减，并选取前一帧去雾图像中相减后像素差值相对较大的变化区域，并从所述变化区域中从而分析得到去雾图像中来车移动位置信息。在图像中来车的灯光部分的像素灰度值和昏暗背景的像素灰度值是不一样的，当对面汽车在运动的过程中，拍摄出来的每一帧的图像中，灯光的位置都是不一样的，只要位置发生了偏移，前后两帧图像相减就能检测出那一部分的像素值发生较大的改变，这样就能检测对面是否有来车。进一步地，所述差分处理为所述图像处理模块将相邻前一帧去雾图像的像素一一对应减去后一帧去雾图像的像素，并在前一帧去雾图像中标注相减后的像素差值大于150的变化区域；并分析得到去雾图像中来车的移动位置信息。一般的图片的像素灰度值是从0到255，其中白色为255，黑色为0。从像素灰度看来车的灯光趋于白色，而这里的背景像素灰度趋于灰色或黑色，这时设置两者的差值大于150，能够很好区分出来车的灯光移动带来的差别，
将其他干扰因素排除，实现对车辆位置的自跟踪。进一步地，所述图像处理模块根据变化区域形状轮廓得到符合来车的灯光的移动信息；并分析得到去雾图像中来车的移动位置信息。在去雾图像中标注符合要求的部分，其中来车的灯光位置变化造成标注的部分一般为弯月形或者圆形，据此可以得到来车在去雾图像中的位置。进一步地，所述图像采集装置为高清摄像头，并安装在车辆前挡风玻璃和后挡风玻璃之下的中控台上。对车辆的前后方向上的来车进行监控，能够更好的辅助驾驶员进行驾驶。进一步地，所述警示模块为LED显示模块或者语音提醒模块。LED显示模块可以通过设置不同颜色的LED灯进行不同的情况警示；语音提醒模块中设置多种语音信息，针对不同的驾驶情况，发出不同的语音提示。基于上述技术方案，一种雾霾天车辆驾驶辅助方法，按照以下步骤进行，1)在雾霾天启动该系统，所述图像采集装置采集到的车辆前方的视频信息，并发送到图像处理模块中；2)所述图像处理模块对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理并得到对应帧的去雾图像，并将所述去雾图像发送到车辆中控台上的显示模块中；3)所述图像处理模块对每帧去雾图像进行滤波处理，并将相邻两帧的图像进行差分处理，分析得到图像中来车灯光的移动位置信息；4)所述图像处理模块根据所述移动位置信息启动所述警示模块，所述警示模块向驾驶者发出对应辅助或警报信息。通过辅助系统可以提高车辆在雾霾天中驾驶的安全系数，这相当多了一个监视视野远、灵敏、精确的副驾，协助驾驶员在雾霾天提前了解或应对突发状况，特别是由于视野不足带来反应不及时的各种状况。改辅助方法可以应用在各种车辆上，适用性强；无需对车辆进行改造，拆卸安装检测设备；这样大大降低了使用的成本。由于采用上述技术方案，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术与现有技术相比，精简硬件电路了，解决了复杂的驾驶环境监测问题；对外界监测领域摆脱了使用大量传统的传感器等器件，转向使用摄像头和图像处理的算法，这样能使在雾霾天气下监测外界的环境的精度更高，而且大部分的图像处理工作都是由处理器芯片完成，硬件电路就非常简单，一定程度上也精简了汽车整体的负担。同时，动态跟踪算法的高敏感性能比人眼更容易发现对向来车，从而更早提醒司机做出反应，对安全驾驶有极大的好处。附图说明图1是本专利技术工作原理流程图。图2是本专利技术差分处理运算示意图。具体实施方式本专利技术包括四个部分：图像采集装置、图像处理模块、显示模块和警示模块。图像采集模块为车载本文档来自技高网...

【技术保护点】
雾霾天车辆驾驶辅助系统，包括安装在车辆上的图像采集装置、图像处理模块、显示模块和警示模块，其特征在于：所述图像采集装置将采集到的车辆前方的视频信息发送到图像处理模块中，所述图像处理模块对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理并得到对应帧的去雾图像；安装在车辆中控台上的所述显示模块接收并显示所述去雾图像；所述图像处理模块对每帧去雾图像进行滤波处理，并将相邻两帧的去雾图像进行差分处理，分析得到去雾图像中来车的移动位置信息；所述图像处理模块根据所述移动位置信息启动所述警示模块，所述警示模块向驾驶者发出对应辅助或警报信息。

【技术特征摘要】
1.雾霾天车辆驾驶辅助系统，包括安装在车辆上的图像采集装置、图像处理模块、显示模块和警示模块，其特征在于：所述图像采集装置将采集到的车辆前方的视频信息发送到图像处理模块中，所述图像处理模块对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理并得到对应帧的去雾图像；安装在车辆中控台上的所述显示模块接收并显示所述去雾图像；所述图像处理模块对每帧去雾图像进行滤波处理，并将相邻两帧的去雾图像进行差分处理，分析得到去雾图像中来车的移动位置信息；所述图像处理模块根据所述移动位置信息启动所述警示模块，所述警示模块向驾驶者发出对应辅助或警报信息。2.根据权利要求1所述的雾霾天车辆驾驶辅助系统，其特征在于：所述图像处理模块基于暗通道算法对所述视频信息中的每帧原始图像进行去雾处理。3.根据权利要求2所述的雾霾天车辆驾驶辅助系统，其特征在于，所述暗通道算法步骤为：1)对原始图像用为奇数的L×L的矩形模块进行扫描，统计该模块内的像素灰度值；2)提取出最小的像素灰度值，然后用最小像素灰度值替代该模块内的全部像素灰度值；3)重复步骤1)和步骤2)，对整个原始图像进行扫描，得到暗通道图像；4)采用所述原始图像与一一对应的暗通道图像的像素值相减，得到去雾后的所述去雾图像。4.根据权利要求1所述的雾霾天车辆驾驶辅助系统，其特征在于：所述图像处理模块基于卡尔曼滤波算法对每帧去雾图像进行滤波处理。5.根据权利要求1所述的雾霾天车辆驾驶辅助系统，其特征在于：所述差分处理为所述图像处理模块将相邻帧的两幅去雾图像的像素灰度值进行相减，并选取前...

【专利技术属性】
技术研发人员：许皓，李刚，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西;45