一种辅助驾驶系统的车辆检测方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种辅助驾驶系统的车辆检测方法，用以减少当前车辆在检测前方车辆时处理器的计算压力，从而减少处理器的运行时间。所述辅助驾驶系统的车辆检测方法，该方法包括：获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，T为正整数。

Vehicle detection method and device for auxiliary driving system

The invention discloses a detection method of vehicle auxiliary driving system, to reduce the pressure of the current calculation processor in front of the vehicle when the vehicle detection, so as to reduce the running time of the processor. Vehicle detection method of the auxiliary driving system, the method includes: obtaining the image to be detected, and determine the lane detection in the image position; according to the lane position, speed and current vehicle detection, to determine the effective area in the image; according to preset T a weak classifier and each weak classifier threshold, determining the effective area of the vehicle is detected, T is a positive integer.

【技术实现步骤摘要】
一种辅助驾驶系统的车辆检测方法及其装置
本专利技术涉及智能交通领域，尤其涉及一种辅助驾驶系统的车辆检测方法及其装置。
技术介绍
车辆检测和车道线检测是智能辅助驾驶系统最基本的2个功能，使用的传感器一般为单目摄像机，将摄像机采集到的图像利用计算机视觉算法进行处理得到图像中的车道线和车辆，从而采取一定的辅助操作。辅助驾驶系统组成如图1所示，包括处理器1、摄像头2、显示装置3和车辆本身4。处理器1负责接收摄像头2信息并进行处理，同时接收来自车辆本身4的速度信息，用于后续的判断。处理器1将处理的结果显示在显示装置3上，显示装置3放置在车辆本身4上，用于提示驾驶员当前道路状况。现有技术中，针对辅助驾驶系统在车辆检测方式中，通过训练得到多个弱分类器后，将获取的待检测画面分为多个子区域，分别检测每一子区域中是否存在被检测车辆。然而获取的待检测画面中，位于最上面的部分一般为天空或者楼房等区域，位于最下面的区域一般为地面道路，因此在对整个待检测画面进行检测时，由于最上面部分和最下面部分中不存在被检测车辆，而照样对该部分进行检测，从而增加了当前车辆的处理器的计算负荷，增加了处理器的运行时间。
技术实现思路
本专利技术提供了一种辅助驾驶系统的车辆检测方法，用以减少当前车辆在检测前方车辆时处理器的计算压力，从而减少处理器的运行时间。本专利技术实施例提供了一种辅助驾驶系统的车辆检测方法，该方法包括：获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，T为正整数。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测方法中，根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域，包括：根据所述车道线的消失点，确定所述待检测图像中的有效区域的上边界；根据当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域的下边界。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测方法中，通过下述方式确定所述待检测图像中的有效区域的下边界：d＝k*v；其中，d为待检测图像的下边界距有效区域的下边界的距离，k为权重系数，v为当前车辆的速度。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测方法中，根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，包括：通过滑框方式逐渐检测所述有效区域内的每一子区域，以及确定每一子区域所对应的特征值；将每一子区域所对应的特征值，与预设的T个弱分类器中的第一个弱分类器进行比较，若该子区域所对应的特征值大于或等于所述第一个弱分类器中所有节点的阈值，则确定该子区域为待选区域；根据下述公式确定该待选区域的H1的值是否大于或等于第一阈值，若是，则依次与下一个弱分类器进行比较，并确定该待选区域的Ht的值大于或等于所述第一阈值，直到与最后一个弱分类器比较，并确定HT大于或等于所述第一阈值时，则确定该子区域中存在被检测的车辆；其中，Ht为第t个强分类器所对应的值，αt为第t个弱分类器所对应的权重系数，ht为第t个弱分类器所对应的阈值。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测方法中，若该子区域所对应的特征值小于所述T个的弱分类器中任一弱分类器中节点的阈值，则确定该子区域不存在被检测的车辆。相应地，本专利技术实施例还提供了一种辅助驾驶系统的车辆检测装置，该装置包括：获取单元，用于获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；处理单元，根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，T为正整数。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测装置中，所述处理单元根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域，具体用于：根据所述车道线的消失点，确定所述待检测图像中的有效区域的上边界；根据当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域的下边界。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测装置中，通过下述方式确定所述待检测图像中的有效区域的下边界：d＝k*v；其中，d为待检测图像的下边界距有效区域的下边界的距离，k为权重系数，v为当前车辆的速度。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测装置中，所述处理单元根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，具体用于：通过滑框方式逐渐检测所述有效区域内的每一子区域，以及确定每一子区域所对应的特征值；将每一子区域所对应的特征值，与预设的T个弱分类器中的第一个弱分类器进行比较，若该子区域所对应的特征值大于或等于所述第一个弱分类器中所有节点的阈值，则确定该子区域为待选区域；根据下述公式确定该待选区域的H1的值是否大于或等于第一阈值，若是，则依次与下一个弱分类器进行比较，并确定该待选区域的Ht的值大于或等于所述第一阈值，直到与最后一个弱分类器比较，并确定HT大于或等于所述第一阈值时，则确定该子区域中存在被检测的车辆；其中，Ht为第t个强分类器所对应的值，αt为第t个弱分类器所对应的权重系数，ht为第t个弱分类器所对应的阈值。在一种可能的实施方式中，本专利技术实施例提供的上述车辆检测装置中，所述处理单元还用于：若该子区域所对应的特征值小于所述T个的弱分类器中任一弱分类器中节点的阈值，则确定该子区域不存在被检测的车辆。本专利技术有益效果如下：本专利技术实施例提供的辅助驾驶系统的车辆检测方法中，首先获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；然后根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；最后根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆。因此，本专利技术实施例中在对车辆进行检测时，仅是在待检测图像中有效区域内进行检测，从而确定被检测车辆。相比现有技术中，通过对待检测图像进行车辆检测，本专利技术实施例中车辆检测方法中，需要检测的有效区域明显小于待检测图像，从而减小了当前车辆在检测前方车辆时处理器的计算压力，从而减少处理器的运行时间。附图说明图1为现有技术提供的一种辅助驾驶系统的结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种辅助驾驶系统的车辆检测方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种弱分类器的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种待检测图像的区域分布图；图5为本专利技术实施例提供的一种辅助驾驶系统的车辆检测装置的结构示意图。具体实施方式需要说明的是，在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广。因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种辅助驾驶系统的车辆检测方法，其特征在于，该方法包括：获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，T为正整数。

【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶系统的车辆检测方法，其特征在于，该方法包括：获取待检测图像，并确定所述待检测图像中的车道线的位置；根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域；根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，T为正整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车道线的位置，以及当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域，包括：根据所述车道线的消失点，确定所述待检测图像中的有效区域的上边界；根据当前车辆的速度，确定所述待检测图像中的有效区域的下边界。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定所述待检测图像中的有效区域的下边界：d＝k*v；其中，d为待检测图像的下边界距有效区域的下边界的距离，k为权重系数，v为当前车辆的速度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据预设的T个弱分类器以及每一弱分类器所对应的阈值，确定所述有效区域内的被检测的车辆，包括：通过滑框方式逐渐检测所述有效区域内的每一子区域，以及确定每一子区域所对应的特征值；将每一子区域所对应的特征值，与预设的T个弱分类器中的第一个弱分类器进行比较，若该子区域所对应的特征值大于或等于所述第一个弱分类器中所有节点的阈值，则确定该子区域为待选区域；根据下述公式确定该待选区域的H1的值是否大于或等于第一阈值，若是，则依次与下一个弱分类器进行比较，并确定该待选区域的Ht的值大于或等于所述第一阈值，直到与最后一个弱分类器比较，并确定HT大于或等于所述第一阈值时，则确定该子区域中存在被检测的车辆；其中，Ht为第t个强分类器所对应的值，αt为第t个弱分类器所对应的权重系数，ht为第t个弱分类器所对应的阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若该子区域所对应的特征值小于所述T个弱分类器中任一弱分类器中节点的阈值，则确定该子区域不存在被检测的车辆。6.一种辅助驾驶系统的车辆检测装置，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁洪利，谷玉，张忆非，赵凯，张莹，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11