一种车距测量的方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车距测量的方法，包括：从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。本发明专利技术实施例提供的车距测量的方法，可以规避车辆震动带来的问题，提高了车距测量的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及行车安全
，具体涉及一种车距测量的方法、装置及系统。
技术介绍
在基于单目视觉的前方碰撞预警系统(ForwardCollisionWarningSystem，FCWS)中，需要对前方车辆进行准确测距，才能进行预警决策。单目视觉测距一般采用单幅图像和其他事先确定的参数来估算本车与前方车辆的距离，然后进行预警决策。利用这单目视觉测距时，其精度主要取决于车辆检测和跟踪过程中，前方车辆在图像上的坐标是否准确。车辆在行驶的过程中，不可避免的要发生震动，导致前方车辆在图像上的坐标也会发生震动，这样就会导致测距不准确和不稳定的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中车辆测距不准确的问题，本专利技术实施例提供一种车距测量的方法，通过多帧图像和前方车辆的图像宽度，并结合移动平均测量当前本车与前方车辆的距离，规避了车辆震动带来的问题，提高了车距测量的准确度。本专利技术第一方面提供一种车距测量的方法，包括：从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。本专利技术第二方面提供一种车距测量的装置，包括：获取模块，用于从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；第一计算模块，用于根据所述获取模块获取的所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；第二计算模块，用于根据所述第一计算模块计算得到的所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。本专利技术第三方面提供一种前方碰撞预警系统，包括：图像采集装置、中央处理装置和预警装置；所述图像采集装置用于采集前方车辆的图像，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；所述中央处理装置用于：从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距；所述预警装置，用于在所述最终车距小于安全距离时，输出预警提示信息。本专利技术实施例采用从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。与现有技术中单目视觉测距准确度低相比，本专利技术实施例提供的车距测量的方法，通过多帧图像和前方车辆的图像宽度，并结合移动平均测量当前本车与前方车辆的距离，规避了车辆震动带来的问题，提高了车距测量的准确度。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是图像测距几何模型示意图；图2是本专利技术实施例中卡尔曼滤波仿真示意图；图3是本专利技术实施例中前方碰撞预警系统的一实施例示意图；图4是本专利技术实施例中车距测量的方法的一实施例示意图；图5是本专利技术实施例中车距测量的装置的一实施例示意图；图6是本专利技术实施例中车距测量的装置的另一实施例示意图；图7是本专利技术实施例中车距测量的装置的另一实施例示意图；图8是本专利技术实施例中车距测量的装置的另一实施例示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供一种车距测量的方法，通过多帧图像和前方车辆的图像宽度，并结合移动平均测量当前本车与前方车辆的距离，规避了车辆震动带来的问题，提高了车距测量的准确度。以下分别进行详细说明。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为图像测距几何模型示意图。如图1所示，基于单目视觉测距时，采用单幅图像根据摄像机的焦距和事先确定的参数来估算距离。为了求出前方车辆的距离，需要建立起特定坐标系下的2D图像平面和3D空间的映射关系。图像采集是将客观世界的三维场景投影到采集器(CCD摄像机)的二维像平面，例如：CCD光敏矩阵表面上，这个投影一般采用几何透视变换来描述。被测对象上的某个点在CCD摄像机二维像平面上的投影几何透视变换关系如图1所示。根据点P(车辆底部阴影上的一点)与镜头中心的水平距离d的几何关系，其计算公式为：d＝h/tan(α+arctan((y-y0)/f))其中，f——摄像机的有效焦距，α——摄像机的俯仰角度，h——摄像机镜头的安装高度，(x0，y0)——光轴与像平面的交点，作为像平面坐标系的原点，一般取为(0,0)，(x，y)——路面上点P在像平面的投影坐标。其中，摄像机的安装高度、焦距、俯仰角等外部参数已经提前标定好。d在本专利技术实施例中可以成为本车与所述前方车辆距离的原始测量值，包含同一辆前方车辆的每帧图像都可以计算出一个d。当前帧的本车与所述前方车辆距离的原始测量值用di表示。原始测量值采用上述单目视觉测距技术测量得到，属于现有技术，但单目视觉测距无法规避车辆震动带来的测距准确度低的问题，本专利技术实施例中，考虑到车辆的宽度不会受震动影响，而且，车辆图像的宽度与车距的变化基本成反比所以，引入了车辆的图像宽度参与车距的计算，提高了车距测量的准确度。另外，在介绍本专利技术实施例的车距测量的过程之前说明一点，本专利技术实施例中，摄像头采集的是本车前方的车辆和道路信息，本车前方可能有多台前方车辆，但针对每台前方车辆的车距测量过程都可以参阅本专利技术实施例中的车距测量的过程进行理解，一帧图像中可能包含一台或多台车辆的图像，但针对每台车辆的图像都是单独的处理过程，两台车之间的参数不互相使用。本专利技术实施例中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车距测量的方法，其特征在于，包括：从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。

【技术特征摘要】
1.一种车距测量的方法，其特征在于，包括：从每帧图像上分别获取所述每帧图像都包含的同一前方车辆的图像宽度，得到图像宽度集，所述前方车辆为位于本车前方的车辆；根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，所述移动平均值通过所述部分或全部图像宽度中的每个图像宽度，以及所述每个图像宽度对应的所述本车与所述同一前方车辆的距离计算得到，所述当前帧为所述每帧图像中的最后一帧；根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的最终车距，包括：根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的距离测量值；对所述距离测量值进行卡尔曼滤波，得到当前所述本车与所述同一前方车辆的最终车距。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，包括：用所述每帧图像对应的所述本车与所述同一前方车辆距离的原始测量值与所述每帧图像分别对应的每个所述图像宽度的乘积再求平均，计算所述当前帧对应的移动平均值，所述原始测量值为根据所述同一前方车辆在所述每帧图像中的像点坐标计算得到。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像宽度集中的部分或全部图像宽度，计算当前帧对应的移动平均值，包括：根据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的计算结果，计算所述当前帧对应的移动平均值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的计算结果，计算所述当前帧对应
\t的移动平均值之前，所述方法还包括：获取追踪结果标识，所述追踪结果标识用于表示所述同一前方车辆的距离计算参数发生是否发生突变，所述同一前方车辆的距离计算参数包括所述同一前方车辆在所述当前帧图像中的像点坐标和所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度；根据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的计算结果，计算所述当前帧对应的移动平均值，包括：当所述追踪结果标识表示所述同一前方车辆的距离计算参数发生突变时，根据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的最终车距，计算所述当前帧对应的移动平均值；当所述追踪结果标识表示所述同一前方车辆的距离计算参数未发生突变时，根据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的移动平均值，以及所述当前帧图像对应的所述本车与所述同一前方车辆距离的原始测量值，计算所述当前帧对应的移动平均值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述据所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度和所述当前帧的前一帧的移动平均值，以及所述当前帧图像对应的所述本车与所述同一前方车辆距离的原始测量值，计算所述当前帧对应的移动平均值，包括：根据如下公式计算当前帧对应的移动平均值Qi；Qi＝(1-k)*Qi-1+k*Wi*di；其中，Qi-1表示所述当前帧的前一帧的移动平均值，k表示Qi的权重，Wi表示所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度，di表示所述当前帧图像对应的所述本车与所述同一前方车辆距离的原始测量值，所述i为大于1的整数。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧对应的移动平均值和所述当前帧中所述同一前方车辆的图像宽度，计算当前所述本车与所述前方车辆的距离测量值，包括：根据如下公式计算述本车与所述同一前方车辆的距离测量值Dzi；Dzi＝Qi/Wi；其中，Qi表示所述当前帧对应的移动平均值Wi表示所述当前帧中的同一前方车辆图像宽度；所述对所述距离测量值进行卡尔曼滤波，得到当前所述本车与所述同一前方车辆的最终车距，包括：采用卡尔曼滤波方程对所述距离测量值Dzi进行卡尔曼滤波，得到当前所述本车与所述前方车辆的最终车距Di；所述卡尔曼滤波方程中包括如下参数：状态值X＝(Dzi，delta_Dzi)T，测量值Z＝(Dzi)，状态转移矩阵为：1101;]]>其中，delta_Dzi为两帧之间的距离差。8.一种车距测量的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于从每帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44