预警式行车记录仪制造技术

本发明专利技术涉及一种车用预警设备，特别涉及一种预警式行车记录仪。通过图像摄取设备与预警处理器的连接，运用特定的方法进行预警。上述结构和方法结合智能移动终端，实现对行车安全的有效预警，它是防止汽车发生碰撞的一种智能系统，它能够自动发现并追踪可能与汽车发生碰撞的车辆、行人或者其他障碍物，当目标和汽车距离低于预先设定的安全限制时发出警报，同时采取制动或规避等措施，避免碰撞的发生；通过光学成像系统对道路标记进行辨别，当车辆运行轨迹偏离当前行驶轨道并超过预设限值时，系统发出预警；记录车辆行驶途中的影像及声音等相关讯息。与此同时，该行车安全预警系统设备还具有尺寸小、成本低、易安装等特点。

Warning type traveling data recorder

The invention relates to an early warning device for vehicles, in particular to an early warning type traveling data recorder. Through the image acquisition equipment and the early warning processor connection, uses the specific method to carry on the early warning. The structure and methods of the combination of intelligent mobile terminal, to achieve effective early warning on traffic safety, it is an intelligent system to prevent the collision of vehicles, it can automatically find and track and car collision of vehicles and pedestrians or other obstacles, alarm when the target and the car safety distance is less than a preset limit when at the same time, take the brake or evade measures to avoid collision; through the optical imaging system to identify the road markings, when the vehicle trajectory deviation from the current driving track and exceed the pre setting value, the system issued a warning; record the vehicle driving video and sound and other relevant information. At the same time, the safety warning system equipment has the characteristics of small size, low cost, easy installation and so on.

【技术实现步骤摘要】
预警式行车记录仪
本专利技术涉及一种车用预警设备，特别涉及一种预警式行车记录仪。
技术介绍
行车记录仪可说是汽车使用的黑匣子，借由发动引擎随即可以录像录影的功能，透过高清镜头摄影记录车辆行驶途中的影像及声音，当意外发生时，立刻提出证据，保障驾驶人自我权利。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，内部的传感器能够设置冲击力的敏感度，当外界的冲击力大于所设置值，导致该冲击力的现场数据将被记录下来，可为交通事故提供证据。但是目前的行车记录仪只能记录图像与声音，与一个摄像机的功能是一样的，汽车在行驶的时候，还需要各种不同的预警设备，比如停车传感器等，但是汽车行驶过程中，这些预警设备却失去了作用，而目前生活中车辆越来越多，很多意外情况无法避免，只能通过驾驶员的经验或者及时判断来避免交通事故的发生，安全性很低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供了一种安全性高的预警式行车记录仪。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种预警式行车记录仪，包括图像摄取设备、预警处理器，其特征在于：图像摄取设备与预警处理器连接，预警处理器预警处理的步骤如下；第一步，图像网格采样，将图像摄取设备摄取的视频图片进行采样，获取稀疏的图像像素点；第二步，连续帧网格点轨迹获取，对网格像素点在连续的至少两个视频帧进行跟踪；第三步，网格点轨迹分块处理，将视频帧图像分割成几十个图像小块，对属于同一个图像小块的所有网格像素点轨迹组建一个数据矩阵,并利用主成分分析法提取主分量轨迹；第四步，剔除背景网格点，去除主分量轨迹，得到残余轨迹分量，并计算自适应的阈值，判定其残余轨迹分量小于阈值的网格像素点属于背景点，大于阈值的网格像素点属于潜在的运动目标点；第五步，快速行人检测与车辆检测，预先对大量的交通道路上的汽车图片和行人图片进行学习，分别提取正负样本图像的特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器和汽车分类器，通过只对潜在运动目标点进行特征提取，再结合预先学习得到的行人分类器和汽车分类器，从而实现快速检测行人和车辆；第六步，目标运动轨迹预测，采用非线性的扩展卡尔曼滤波或粒子滤波，并结合运动目标前连续帧的坐标位置，预测下一时刻目标的位置；第七步，计算得到结果，对驾驶员进行预警。本专利技术的进一步设置为：将网格像素点坐标设为P(Xm,Yn)，网格像素点坐标计算方法为，Xm＝(m-1)*D1+1；Yn＝(n-1)*D2+1，其中，m为网格列数，n为网格行数，D1为网格宽度，D2为网格高度。本专利技术的进一步设置为：每个网格点的在每一视频的坐标位置为，P(Xm(t),Yn(t))＝F(P(Xm(t-1),Yn(t-1))，F(P)为跟踪算法，P(Xm(t-1),Yn(t-1))为列数为m,行数为n的像素点在第t-1视频帧中的坐标，P(Xm(t),Yn(t))为列数为m,行数为n的像素点在第t视频帧中的坐标。本专利技术的进一步设置为：所述的预警为碰撞预警、轨道偏离预警。上述结构和方法结合智能移动终端，实现对行车安全的有效预警，具有如下主要功能：(1)车辆碰撞预警：它是防止汽车发生碰撞的一种智能系统。它能够自动发现并追踪可能与汽车发生碰撞的车辆、行人或者其他障碍物。当目标和汽车距离低于预先设定的安全限制时发出警报，同时采取制动或规避等措施，避免碰撞的发生；(2)轨道偏离预警：通过光学成像系统对道路标记进行辨别。当车辆运行轨迹偏离当前行驶轨道并超过预设限值时，系统发出预警；(3)行车记录；记录车辆行驶途中的影像及声音等相关讯息。与此同时，该行车安全预警系统设备还具有尺寸小、成本低、易安装等特点。具体实施方式本专利技术一种预警式行车记录仪，包括图像摄取设备、预警处理器，其特征在于：图像摄取设备与预警处理器连接，预警处理器预警处理的步骤如下；第一步，图像网格采样，将图像摄取设备摄取的视频图片进行采样，获取稀疏的图像像素点；第二步，连续帧网格点轨迹获取，对网格像素点在连续的至少两个视频帧进行跟踪；第三步，网格点轨迹分块处理，将视频帧图像分割成几十个图像小块，对属于同一个图像小块的所有网格像素点轨迹组建一个数据矩阵,并利用主成分分析法提取主分量轨迹；第四步，剔除背景网格点，去除主分量轨迹，得到残余轨迹分量，并计算自适应的阈值，判定其残余轨迹分量小于阈值的网格像素点属于背景点，大于阈值的网格像素点属于潜在的运动目标点；第五步，快速行人检测与车辆检测，预先对大量的交通道路上的汽车图片和行人图片进行学习，分别提取正负样本图像的特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器和汽车分类器，通过只对潜在运动目标点进行特征提取，再结合预先学习得到的行人分类器和汽车分类器，从而实现快速检测行人和车辆；第六步，目标运动轨迹预测，采用非线性的扩展卡尔曼滤波或粒子滤波，并结合运动目标前连续帧的坐标位置，预测下一时刻目标的位置；第七步，计算得到结果，对驾驶员进行预警。本专利技术的进一步设置为：将网格像素点坐标设为P(Xm,Yn)，网格像素点坐标计算方法为，Xm＝(m-1)*D1+1；Yn＝(n-1)*D2+1，其中，m为网格列数，n为网格行数，D1为网格宽度，D2为网格高度。本专利技术的进一步设置为：每个网格点的在每一视频的坐标位置为，P(Xm(t),Yn(t))＝F(P(Xm(t-1),Yn(t-1))，F(P)为跟踪算法，P(Xm(t-1),Yn(t-1))为列数为m,行数为n的像素点在第t-1视频帧中的坐标，P(Xm(t),Yn(t))为列数为m,行数为n的像素点在第t视频帧中的坐标。本专利技术的进一步设置为：所述的预警为碰撞预警、轨道偏离预警。下面详细解释实施例中各个步骤的过程和作用。图像网格采样：主要用于获取稀疏的图像像素点而又不失像素点的分布均匀性，达到减少跟踪点数量，提高系统运算速度的目的。网格像素点坐标计算方法如下:Xm＝(m-1)*D1+1；Yn＝(n-1)*D2+1；其中：m为网格列数，n为网格行数，D1为网格宽度，D2为网格高度；(网格像素点为P(Xm,Yn))连续T帧网格点轨迹获取：对网格像素点P(Xm,Yn)在连续的T个视频帧进行跟踪，其中每个网格点的在每一视频的坐标位置如下：P(Xm(t),Yn(t))＝F(P(Xm(t-1),Yn(t-1)))；其中：F(P)为跟踪算法，P(Xm(t-1),Yn(t-1))为列数为m,行数为n的像素点在第t-1视频帧中的坐标，P(Xm(t),Yn(t))为列数为m,行数为n的像素点在第t视频帧中的坐标。网格点轨迹分块处理：将视频帧图像分割成几十个图像小块，对属于同一个图像小块的所有网格像素点轨迹组建一个数据矩阵M,并利用主成分分析法(PCA)提取主分量轨迹M＇。主成分分析法(PCA)介绍：对同一个体进行多项观察时，必定涉及多个随机变量X1，X2，…，Xp，它们都是的相关性,一时难以综合。这时就需要借助主成分分析(principalcomponentanalysis)来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。任何一个度量指标的好坏除了可靠、真实之外，还必须能充分反映个体间的变异。如果有一项指标，不同个体的取值都大同小异，那么该指标不能用来区分不同的个体。由本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种预警式行车记录仪，包括图像摄取设备、预警处理器，其特征在于：图像摄取设备与预警处理器连接，预警处理器预警处理的步骤如下；第一步，图像网格采样，将图像摄取设备摄取的视频图片进行采样，获取稀疏的图像像素点；第二步，连续帧网格点轨迹获取，对网格像素点在连续的至少两个视频帧进行跟踪；第三步，网格点轨迹分块处理，将视频帧图像分割成几十个图像小块，对属于同一个图像小块的所有网格像素点轨迹组建一个数据矩阵,并利用主成分分析法提取主分量轨迹；第四步，剔除背景网格点，去除主分量轨迹，得到残余轨迹分量，并计算自适应的阈值，判定其残余轨迹分量小于阈值的网格像素点属于背景点，大于阈值的网格像素点属于潜在的运动目标点；第五步，快速行人检测与车辆检测，预先对大量的交通道路上的汽车图片和行人图片进行学习，分别提取正负样本图像的特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器和汽车分类器，通过只对潜在运动目标点进行特征提取，再结合预先学习得到的行人分类器和汽车分类器，从而实现快速检测行人和车辆；第六步，目标运动轨迹预测，采用非线性的扩展卡尔曼滤波或粒子滤波，并结合运动目标前连续帧的坐标位置，预测下一时刻目标的位置；第七步，计算得到结果，对驾驶员进行预警。...

【技术特征摘要】
1.一种预警式行车记录仪，包括图像摄取设备、预警处理器，其特征在于：图像摄取设备与预警处理器连接，预警处理器预警处理的步骤如下；第一步，图像网格采样，将图像摄取设备摄取的视频图片进行采样，获取稀疏的图像像素点；第二步，连续帧网格点轨迹获取，对网格像素点在连续的至少两个视频帧进行跟踪；第三步，网格点轨迹分块处理，将视频帧图像分割成几十个图像小块，对属于同一个图像小块的所有网格像素点轨迹组建一个数据矩阵,并利用主成分分析法提取主分量轨迹；第四步，剔除背景网格点，去除主分量轨迹，得到残余轨迹分量，并计算自适应的阈值，判定其残余轨迹分量小于阈值的网格像素点属于背景点，大于阈值的网格像素点属于潜在的运动目标点；第五步，快速行人检测与车辆检测，预先对大量的交通道路上的汽车图片和行人图片进行学习，分别提取正负样本图像的特征，利用支持向量机进行样本训练，得到行人分类器和汽车分类器，通过只对潜在运动目标点进行特征提取，再结合预先学习得到的行人分类器和汽车分类器，从而实现快...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴媛媛，
申请(专利权)人：成都积格科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51