一种降低车辆视觉系统干扰度的方法技术方案

一种降低车辆视觉系统干扰度的方法，其特征是，主要包括以下步骤：S1：识别并标示目标图像；S2：当红外图像中目标图像出现或者目标图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，进行红外图像显示屏幕亮度调节。本发明专利技术方法通过对目标图像产生遮罩，能够将目标图像与背景图像进行显著的区分，让驾驶员瞬间注意到红外图像中的行人、车辆等，从而根据红外图像中的信息对周围环境进行判断。与此同时，本发明专利技术中红外图像显示屏幕亮度随遮罩图像的产生与消失进行调节，既能够减少车辆视觉系统中显示屏幕上不断变化的图像对驾驶员的影响，又能够在出现车辆、行人等时进行定位识别提醒，极大的提高了驾驶安全。

【技术实现步骤摘要】
一种降低车辆视觉系统干扰度的方法
本专利技术涉及车辆监控
，特别涉及一种降低车辆视觉系统干扰度的方法。
技术介绍
车辆视觉系统是利用比人眼更敏感的摄像机拍摄车辆前方场景，并将该场景及时的显示在驾驶室内的显示屏上，这些系统旨在帮助驾驶员可以在夜间或能见度降低如雨、雪、雾等天气的条件下实现安全驾驶。现有的车辆视觉系统大多是采用远红外摄像机进行拍摄，在夜间或能见度较低的环境中，能够拍摄到比普通摄像机更清晰的画面，但在实际应用中，由于路况环境复杂多变，驾驶员很难在瞬间找出远红外摄像机拍摄画面中的人或车辆，特别是一边驾车一边观看显示屏，极大的分散驾驶员的注意力，与此同时，车辆视觉系统一旦启动，该系统就会持续显示图像，而且随着车辆的前进不断变化，对驾驶员而言，这些变化的图像极易分散注意力，影响驾车安全。而停止显示的唯一方法就是停用系统，然而，在这种情况下，驾驶员不再受益于系统的提示，从另一方面降低了驾车的安全性。因此，有必要提供一种既能帮助驾驶员及时发现路况情况又能不分散其注意力的方法。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提出一种能够及时定位画面人物和车辆，同时能够根据画面定位情况进行屏幕亮度调节的一种降低车辆视觉系统干扰度的方法。本专利技术提供的降低车辆视觉系统干扰度的方法，主要包括S1：识别并标示目标图像；S2：当红外图像中目标图像出现或者目标图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，进行红外图像显示屏幕亮度调节。具体地，S1包括以下步骤：S101：建立目标模型。在对红外图像进行分析定位之前，计算机控制器对获取的大量的行人、车辆等图像信息进行预处理，提取行人、车辆等的特征信息及相关数据，建立目标图像模型。其中要定位的目标包括但不限于行人、车辆、动物等。S102：获取车辆前方路况红外图像。本方法中车辆前方路况红外图像是通过远红外摄像机采集得到的图像，最终目的是对采集的红外图像中出现的行人、车辆等进行定位，并进行标注提醒。S103：通过目标模型进行目标图像定位识别，获得红外图像中的目标所对应的坐标信息。通过目标模型进行目标图像定位识别，是通过将拍摄的红外图像信息与目标模型进行匹配，对红外图像进行图像分析，以检测所拍摄的图像中是否存在对应的目标。目标图像对应的坐标信息表示目标在整个红外图像中的位置，坐标信息具体可以是目标的中心像素点的坐标以及目标的宽和高，如(x,y,w,h)，利用坐标信息确定红外图像中与目标对应的矩形包围框，该矩形包围框是包含目标图像的最小矩形框。S104：形成目标区域遮罩图像。目标区域遮罩图像可以用包围框内各像素点的类别(属于目标或背景)来表示，具体可以用一个矩阵来表示，例如，矩阵上每个元素的值可以用1或0表示，1代表对应位置的像素点属于目标，0代表对应位置的像素点属于背景。目标对应的遮罩图像实质上反映了目标图像对应的包围框中构成该目标体的像素点的位置。遮罩图像用于将目标图像圈出，从而实现标注，引起驾驶员注意。具体地，S2包括以下步骤：S201：具体地，当产生遮罩图像时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，处理器获取亮度调节数据，输出脉冲宽度调节信号的占空比。S202：使用脉冲宽度调节信号调节屏幕亮度。使用脉冲宽度调节信号调节屏幕亮度为根据占空比调节屏幕亮度。在一些实施方式中，被调节亮度的屏幕为低电压差分信号屏幕。本专利技术的有益效果是：1、本专利技术方法通过对目标图像产生遮罩，能够将目标图像与背景图像进行显著的区分，让驾驶员瞬间注意到红外图像中的行人、车辆等，从而根据红外图像中的信息对周围环境进行判断。2、本专利技术方法还能够预测目标图像在显示屏幕中的坐标位置，即预测目标的活动轨迹，使驾驶员能够根据预测轨迹提前规划路线。3、本专利技术中红外图像显示屏幕亮度随遮罩图像的产生与消失进行调节，当产生遮罩图像时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，控制屏幕变亮，引起驾驶员的注意；当遮罩图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，控制屏幕变暗，降低屏幕视觉效果，减少对驾驶员的干扰。本专利技术方法能够减少车辆视觉系统中显示屏幕上不断变化的图像对驾驶员的影响，又能够在出现车辆、行人等时进行定位识别提醒，极大的提高了驾驶安全。附图说明图1为本专利技术的方法步骤示意图。具体实施方式以下将详细地对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术技术方案中的车辆视觉系统能够通过激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器感知周围环境，通过车载终端实现各个模块的控制以及与服务器进行信息交互，其中车辆视觉系统至少包括摄像机、显示终端（显示屏幕）和计算机控制器。实施例一：本专利技术提供的降低车辆视觉系统干扰度的方法，主要包括：S1：识别并标示目标图像；S2：当红外图像中目标图像出现或者目标图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，进行红外图像显示屏幕亮度调节。具体地，S1包括以下步骤：S101：建立目标模型。在对红外图像进行分析定位之前，计算机控制器对获取的大量的行人、车辆等图像信息进行预处理，提取行人、车辆等的特征信息及相关数据，建立目标图像模型。其中要定位的目标包括但不限于行人、车辆、动物等。其中，预定目标图像模型通过目标图像样本进行学习，从而具备目标图像识别能力。预定目标图像定位模型可以采用深度神经网络模型进行学习得到，因此，预定的目标图像模型是预先训练得到的具备目标图像识别定位能力的机器学习模型。具体地，计算机控制器可以预先设置目标图像的模型结构，构建初始定位模型，再通过大量的目标图像样本，对初始定位模型进行模型训练，得到训练好的模型参数。这样，在需要对摄像机拍摄的红外图像进行目标图像定位时，计算机控制器可以获取训练好的模型参数，同时再将该模型参数导入至初始定位模型，对目标图像模型的模型结构不断进行修正，得到更为精准的预定图像定位模型。S102：获取车辆前方路况红外图像。其中，本方法中车辆前方路况红外图像是通过远红外摄像机采集得到的图像，对采集的红外图像中出现的行人、车辆等进行定位，并进行标注提醒。具体包括：图像采集：摄像机采集当前帧路况上的图像，并将采集后的包含当前帧图像时间的当前帧图像信息传输至计算机控制器；图像校正：计算机控制器通过鱼眼图像校正算法将摄像机采集到的存在畸变的图像校正为符合人们视觉习惯的无畸变图像。S103：通过目标模型进行目标图像定位识别，获得红外图像中的目标所对应的坐标信息。通过目标模型进行目标图像定位识别，是通过将拍摄的红外图像信息与目标模型进行匹配，对红外图像进行图像分析，以检测所拍摄的图像中是否存在对应的目标。目标图像对应的坐标信息表示目标在整个红外图像中的位置，坐标信息具体可以是目标的中心像素点的坐标以及目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种降低车辆视觉系统干扰度的方法，其特征是，主要包括以下步骤：/nS1：识别并标示目标图像；/nS2：当红外图像中目标图像出现或者目标图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，进行红外图像显示屏幕亮度调节。/n

【技术特征摘要】
1.一种降低车辆视觉系统干扰度的方法，其特征是，主要包括以下步骤：
S1：识别并标示目标图像；
S2：当红外图像中目标图像出现或者目标图像消失时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，进行红外图像显示屏幕亮度调节。


2.根据权利要求1所述的降低车辆视觉系统干扰度的方法，其特征是，所述的步骤S1包括以下步骤：
S101：建立目标模型；
计算机控制器对获取的大量的行人、车辆等图像信息进行预处理，提取行人、车辆等的特征信息及相关数据，建立目标图像模型；其中要定位的目标包括但不限于行人、车辆、动物等；
S102：获取车辆前方路况红外图像；
S103：通过目标模型进行目标图像定位识别，获得红外图像中的目标所对应的坐标信息；
通过将拍摄的红外图像信息与目标模型进行匹配，对红外图像进行图像分析，检测所拍摄的图像中是否存在对应的目标；利用坐标信息确定红外图像中与目标对应的矩形包围框，该矩形包围框是包含目标图像的最小矩形框；
S104：形成目标区域遮罩图像；
目标区域遮罩图像用包围框内各像素点的类别通过矩阵表示。


3.根据权利要求1所述的降低车辆视觉系统干扰度的方法，其特征是，所述的步骤S2包括以下步骤：
S201：当产生遮罩图像时，计算机控制器发出屏幕亮度调节指令，处理器获取亮度调节数据，输出脉冲宽度调节信号的占空比；...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗映，李丙洋，王淑超，罗全巧，
申请(专利权)人：山东派蒙机电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37