物体间的碰撞预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种物体间的碰撞预测方法和装置，其中，该方法包括：在第一物体处先后拍摄第二物体的两个图像；在所述两个图像中所述第二物体上确定相同的特征点对；对于每个图像，确定该图像中特征点对的两个特征点之间的距离；根据每个图像中特征点对的两个特征点之间的距离以及所述两个图像的拍摄时间间隔，确定所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间。本发明专利技术预测得到的碰撞时间能够直观地表示当前时刻的碰撞风险，及时警示驾驶员进行相应操作；且本发明专利技术还具有准确性高、可靠性好、方便使用、成本低、功耗小等优势。

Method and apparatus for predicting collision between objects

The invention discloses an object collision prediction method and device, wherein, the method comprises the following steps: at the first object has shot two images of second objects; in the two images in the second objects to determine the feature points of the same; for each image, determine the image feature points in between of the two feature points according to the distance between each image; feature points of the two feature points and the distance of the two images of the shooting time interval to determine the collision time of the first object and the second object collision. The present invention predicted collision time can be visually represented at the moment of collision risk, timely warning the driver for the corresponding operation; and the invention also has the advantages of high accuracy, good reliability, convenient use, low cost and low power consumption advantages.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种物体间的碰撞预测方法和装置。
技术介绍
随着汽车行业的高速发展，路面上车辆的数目明显增加，汽车碰撞事故频繁发生。驾驶员自身操作不当是事故发生的主要原因之一。如果可以预测碰撞事故的发生并给驾驶员适当的警告，则对于减少交通事故以及提高行驶安全具有重要意义。近年来，基于图像的先进驾驶辅助系统(AdvancedDriverAssistantSystem，简称ADAS)得到广泛的关注。ADAS通常具有碰撞预警系统，该系统借助于安装于自车的摄像机来采集视频流，进而预估自车与前车的可能碰撞时间，从而对潜在碰撞事故进行预测，减少事故的发生。对于如何预测碰撞时间，目前已经存在一些技术解决方案。现有技术1：申请公开号为CN105574552A、名称为“一种基于单目视觉的车辆测距与碰撞预警方法”的专利技术专利申请公开了以下技术方案：在得到图像中车辆位置后，利用车辆目标框底部边缘中点坐标以及几何测距原理，计算得到前车的距离，并除以两车的相对速度得到碰撞时间。但是，这种方法依赖于相机的安装位置，在使用者改变相机安装高度或角度时，其计算出来的车距将存在较大误差。不仅如此，受到环境因素的影响(例如，阴天、雨天、大雾等)，车辆目标的接地点较难得到，进而导致无法得到准确的碰撞时间。现有技术2：授权公告号为CN103287372B、名称为“一种基于图像处理的汽车防撞安全保护方法”的专利技术专利公开了以下技术方案：利用两个相机同时采集的图像计算前车距离，并利用车速采集模块获得自车速度，进而计算得到两车的碰撞时间。这种方案需要通过双摄像头采集图像，还要计算两车距离，之后根据自身车速进行计算才能够得到碰撞时间。不仅如此，利用车速采集模块获得自车速度存在较大困难，不仅车速采集的准确度不高，而且随着车辆行驶过程中车速的不断变化，进而会导致碰撞时间的确定不够准确。现有技术3：在授权公告号CN102642510B、名称为“一种基于图像的车辆防撞预警方法”的专利技术专利所公开的技术方案中，同样描述了确定碰撞时间的方法。与现有技术1不同的是，现有技术3利用图像中车辆的宽度像素与车距的关系推导出两车的碰撞时间。虽然根据车宽来判断能够克服摄像机安装位置受限的问题，但是在实际驾驶过程中，当前车往往不处于自车的正前方，因此，摄像机不仅能够采集到前车尾部的图像，同时还将采集到前车侧面的图像，这样就导致在系统很难明确地界定前车尾部的边界，无法确定出前车尾部的实际宽度，从而导致碰撞时间的确定结果不准确。现有技术4：授权公告号为CN100386595C、名称为“一种汽车防撞预警方法及其装置”的专利技术所公开的方案仅仅能够得出两张或更多图像之中相同特征点之间距离的变化速度，但是，特征点之间距离的变化速度无法直观表达驾驶过程中发生碰撞的风险，所以现有技术4的方案并不能够预估发生碰撞的风险，而还需要辅以其他的运算规则或模型才能够实现该目的。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种碰撞预测方法和装置，能够通过图像处理的结果获得碰撞时间，能够直观地表示当前时刻的碰撞风险，具有较高的准确性，并且对于相机的安装位置没有严格要求，也无需对车间距离和车速等进行测量。根据本专利技术的一个方面，提供了一种物体间的碰撞预测方法。根据本专利技术实施例的物体间的碰撞预测方法包括：步骤1，在第一物体处先后拍摄第二物体的两个图像；步骤2，在两个图像中第二物体所在的区域内确定相同的特征点对；步骤3，对于每个图像，确定该图像中特征点对的两个特征点之间的距离；步骤4，根据每个图像中特征点对的两个特征点之间的距离以及两个图像的拍摄时间间隔，确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间。根据本专利技术的一个实施例，通过以下方式确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间：其中，TTC为第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间，为第一图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，为第二图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，Δt为第一图像与第二图像的拍摄时间间隔。此外，在每个图像中的第二物体所在区域内确定的特征点对包括多个特征点对，基于多个特征点对，通过以下方式确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间：其中，N为每个图像中特征点对的数量，n为每个图像中特征点对的序号，表示第一图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离，表示第二图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离。在一个实施例中，在先后拍摄的两个图像中的第二物体数量均为多个的情况下，对于每个第二物体，分别执行步骤2至步骤4，确定第一物体与该第二物体发生碰撞的碰撞时间。此外，在先后拍摄的两个图像中的第二物体上确定相同的特征点对包括：在先拍摄的第一图像和后拍摄的第二图像中，分别通过预定的角点确定方法确定第一图像和第二图像中第二物体所在区域内的特征点对；对于第一图像，通过光流跟踪法确定第一图像中的特征点与第二图像中的特征点之间是否满足第一匹配关系；并且，对于第二图像，通过逆光流跟踪法确定第二图像中的特征点与第一图像中的特征点之间是否满足第二匹配关系；并且，在步骤2中确定的相同的特征点对由满足第一匹配关系和第二匹配关系的特征点组成。可选地，上述两个图像为经过畸变校正后或未经过畸变校正的图像。可选地，上述两个图像中不包含梯度信息的图像区域被预先去除。此外，在一个实施例中，根据本专利技术的碰撞预测方法可以进一步包括：将确定的碰撞时间与预定的时间阈值进行比较；在确定的碰撞时间小于时间阈值的情况下，进行报警。根据本专利技术的另一方面，提供了一种物体间的碰撞预测装置。根据本专利技术的物体间的碰撞预测装置包括：特征点确定模块，用于在两个图像中第二物体所在的区域内确定相同的特征点对，其中，两个图像在第一物体处先后对第二物体拍摄得到；距离确定模块，用于对于每个图像，确定该图像中特征点对的两个特征点之间的距离；时间确定模块，根据每个图像中特征点对的两个特征点之间的距离以及两个图像的拍摄时间间隔，确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间。在一个实施例中，上述时间确定模块用于通过以下方式确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间：其中，TTC为第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间，为第一图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，为第二图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，Δt为第一图像与第二图像的拍摄时间间隔。此外，上述特征点确定模块在每个图像中的第二物体所在区域内确定的特征点对包括多个特征点对；基于多个特征点对，时间确定模块用于通过以下方式确定第一物体与第二物体发生碰撞的碰撞时间：其中，N为每个图像中特征点对的数量，n为每个图像中特征点对的序号，表示第一图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离，表示第二图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离。此外，在先后拍摄的两个图像中的第二物体数量均为多个的情况下，时间确定模块用于对每个第二物体，分别确定第一物体与该第二物体发生碰撞的碰撞时间。此外，上述特征点确定模块可用于在先拍摄的第一图像和后拍摄的第二图像中，分别通过预定的角点确定方法确定第一图像和第二图像中第二物体所在区域内的特征点对；对于第一图像，特征点确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种物体间的碰撞预测方法，其特征在于，包括：步骤1，在第一物体处先后拍摄第二物体的两个图像；步骤2，在所述两个图像中所述第二物体所在的区域内确定相同的特征点对；步骤3，对于每个图像，确定该图像中特征点对的两个特征点之间的距离；步骤4，根据每个图像中特征点对的两个特征点之间的距离以及所述两个图像的拍摄时间间隔，确定所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间。

【技术特征摘要】
1.一种物体间的碰撞预测方法，其特征在于，包括：步骤1，在第一物体处先后拍摄第二物体的两个图像；步骤2，在所述两个图像中所述第二物体所在的区域内确定相同的特征点对；步骤3，对于每个图像，确定该图像中特征点对的两个特征点之间的距离；步骤4，根据每个图像中特征点对的两个特征点之间的距离以及所述两个图像的拍摄时间间隔，确定所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间。2.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，通过以下方式确定所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间：TTC=DABt·ΔtDABt+1-DABt]]>其中，TTC为所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间，为第一图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，为第二图像中特征点对的特征点A与特征点B之间的距离，Δt为所述第一图像与所述第二图像的拍摄时间间隔。3.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，在每个图像中的所述第二物体所在区域内确定的所述特征点对包括多个特征点对，基于所述多个特征点对，通过以下方式确定所述第一物体与所述第二物体发生碰撞的碰撞时间：TTC=1NΣi=1nΣj=1,j≠inDijt·ΔtDijt+1-Dijt]]>其中，N为每个图像中特征点对的数量，n为每个图像中特征点对的序号，表示所述第一图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离，表示所述第二图像的N个特征点对中第n个特征点对的特征点i与特征点j之间的距离。4.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，在先后拍摄的两个图像中的所述第二物体数量均为多个的情况下，对于每个第二物体，分别执行所述步骤2至所述步骤4，确定所述第一物体与该第二物体发生碰撞的碰撞时间。5.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，在先后拍摄的两个图像中的第二物体上确定相同的特征点对包括：在先拍摄的第一图像和后拍摄的第二图像中，分别通过预定的角点确定方法确定所述第一图像和所述第二图像中所述第二物体所在区域内的特征点对；对于所述第一图像，通过光流跟踪法确定所述第一图像中的特征点与所述第二图像中的特征点之间是否满足第一匹配关系；并且，对于所述第二图像，通过逆光流跟踪法确定所述第二图像中的特征点与所述第一图像中的特征点之间是否满足第二匹配关系；并且，在步骤2中确定的相同的特征点对由满足所述第一匹配关系和所述第二匹配关系的特征点组成。6.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，所述两个图像为经过畸变校正后或未经过畸变校正的图像。7.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，所述两个图像中不包含梯度信息的图像区域被预先去除。8.根据权利要求1所述的碰撞预测方法，其特征在于，进一步包括：将确定的所述碰撞时间与预定的时间阈值进行比较；在确定的所述碰撞时间小于所述时间阈值的情况下，进行报警。9.一种物体间的碰撞预测装置，其特征在于，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳明，刘国伟，
申请(专利权)人：维森软件技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31