【技术实现步骤摘要】
前方车辆检测方法和装置
本专利技术涉及目标检测
，尤其涉及一种前方车辆检测方法和装置。
技术介绍
随着世界经济的发展，汽车的保有量急剧增加，尽管道路交通有所改善，但每年仍有约125万人死于交通事故。根据研究表明，若能在发生交通事故前0.5s提醒驾驶者，可避免50％的事故，若能在事故发生前1s提醒驾驶者，可避免30％的事故。由此可见及时检测当前车辆前方的物体并作出预警具有非常重要的意义，而车辆检测是前方物体检测中至关重要的一部分。此外，准确测量当前车辆和前车之间的距离对于行车安全具有重要意义。目前，常用的视觉车辆检测方法可以分为以下两类：第一类方法是基于先验知识的方法，例如有利用Sobel边缘滤波结合OTSU(大津算法)方法提取前景物体，然后分析后视车辆形状信息利用水平、垂直像素投影法验证车辆，最后利用光流法进行车辆跟踪。还有基于多特征融合的前向车辆检测方法。首先采用直方图分析和自适应双阈值的方法分别实现阴影和边缘特征的分割，然后利用对称性、纹理和轮廓匹配度融合对车辆假设区域进行验证，剔除其中误检区域。还有学者提...
【技术保护点】
1.一种前方车辆检测方法，其特征在于，包括：/n采集车辆前方图像，通过图像检测技术对所述车辆前方图像进行检测，得到前方车辆的边框信息；/n对边框内区域的图像进行检测得到车底阴影线段，取所述阴影线段的最上层边缘的中点作为所述前方车辆的位置点；/n对所述位置点进行去畸变运算，得到所述位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标；/n根据位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标确定位置点在物理坐标系中的物理坐标，进而确定所述前方车辆与实体相机之间的距离，显示所述距离。/n
【技术特征摘要】
1.一种前方车辆检测方法，其特征在于，包括：
采集车辆前方图像，通过图像检测技术对所述车辆前方图像进行检测，得到前方车辆的边框信息；
对边框内区域的图像进行检测得到车底阴影线段，取所述阴影线段的最上层边缘的中点作为所述前方车辆的位置点；
对所述位置点进行去畸变运算，得到所述位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标；
根据位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标确定位置点在物理坐标系中的物理坐标，进而确定所述前方车辆与实体相机之间的距离，显示所述距离。
2.根据权利要求1所述的前方车辆检测方法，其特征在于，还包括：
基于车辆前方图像检测出车辆左右车道线；
基于所述车辆左右车道线确定虚拟的中间车道线；
基于车辆偏离虚拟的中间车道线的距离，判定是否存在车道偏离。
3.根据权利要求2所述的前方车辆检测方法，其特征在于，所述通过图像检测技术对所述车辆前方图像进行检测，具体包括：
采用基于FCOS图像目标检测算法的图像检测技术对所述车辆前方图像进行检测；
所述基于车辆前方图像检测出车辆左右车道线，具体包括：
采用基于FCOS图像目标检测算法的图像检测技术检测出车辆左右车道线。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的前方车辆检测方法，其特征在于，所述对边框内区域的图像进行检测得到车底阴影线段，具体包括：
用3×3Sobel边缘检测算子对直方图均衡化后的边框内区域的图像进行水平边缘检测，得到水平边缘信息图；
对所述水平边缘信息图采用孔洞填充算法对孔洞进行填充，去除孤立噪点和细小线段，得到去噪后的水平边缘信息图；
对所述去噪后的水平边缘信息图进行长度滤波，检测出车底阴影线段。
5.根据权利要求4所述的前方车辆检测方法，其特征在于，所述对所述去噪后的水平边缘信息图进行长度滤波，具体包括：
对边框内区域的底部1/4进行滤波处理，以边框的下边线为基准，从左到右扫描进行长度滤波；
根据滤波后的线段长度L来判断是否为车底阴影线段，基于如下公式：
其中，Fs用于指示线段是否为车底阴影线段，当Fs为0时，指示线段不是车底阴影线段，当Fs为1时，指示线段是车底阴影线段，WR为边框的宽度，ks取值为0.8。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的前方车辆检测方法，其特征在于，所述对所述位置点进行去畸变运算，得到所述位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标，具体包括：
所述实体相机进行定标后，得到的内部参数包括所述相机的横轴焦距fx、纵轴焦距fy、主点坐标(cx,cy)和畸...
【专利技术属性】
技术研发人员：王亦龙，季华，金丽娟，
申请(专利权)人：浙江鸿泉车联网有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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