车灯增强识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种车灯增强识别系统及方法，系统包括环境情况甄别模块、光谱数据库模块、对比度模块、主控模块和多光色光源模块；以环境情况甄别模块采集车辆周边道路和被照物体的环境场景，判定天气类型，识别天气对应的各特征光谱透过率，确定道路和被照物体的光谱反射特性；以光谱数据库模块存储多种设定在不同道路或者被照物体上能够形成特征性辨识效果的特征光谱；以对比度模块根据道路和被照物体的光谱反射特性，分析在环境光与不同特征光谱共同作用下的对比度差异，得到对应道路和被照物体的识别度；以主控模块选择识别度最大的特征光谱，形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案，以多光色光源模块进行复合光照明。照明。照明。

【技术实现步骤摘要】
车灯增强识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及车灯照明
，特别涉及一种车灯增强识别系统及方法。

技术介绍

[0002]车灯系统越来越智能，不仅能完成基本的照明需求，也加入了各种各样投影指示功能，同时具有自适应道路形态功能，进行光形改变。但是，车灯系统在应用中，光源光色固定，主要是按照色温来进行划分，对环境照明时，没有考虑被照对象的特性。
[0003]在车灯照明系统中引入光谱特性，能依据被照明环境变化以及天气变化等进行光谱调节，形成更好的光色辨识效果，增强人眼识别，保证行车安全性与舒适性。同时减少光对环境的不利影响。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种车灯增强识别系统，包括环境情况甄别模块、光谱数据库模块、对比度模块、主控模块和多光色光源模块；
[0005]所述环境情况甄别模块与对比度模块连接，所述环境情况甄别模块用于采集车辆周边道路和被照物体的环境场景，判定天气类型，识别该天气类型对应的各特征光谱透过率，确定道路和被照物体的光谱反射特性；
[0006]所述光谱数据库模块用于存储光谱数据，所述光谱数据包括多种设定的特征光谱，所述特征光谱在照射到不同道路或者被照物体上时能够形成特征性辨识效果；
[0007]所述对比度模块与光谱数据库模块连接，所述对比度模块用于根据道路和被照物体的光谱反射特性，分析道路和被照物体分别在环境光与不同特征光谱共同作用下的对比度差异，得到对应道路和被照物体的识别度；
[0008]所述主控模块分别与对比度模块和多光色光源模块连接，所述主控模块用于选择识别度最大时道路和被照物体分别对应的特征光谱，在车灯照射区域范围内形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案，并生成控制指令；
[0009]所述多光色光源模块根据控制指令采用多特征光谱形成的复合光照明。
[0010]可选的，所述环境场景包括天气参数、路面参数、被照物体参数和环境光参数，确定道路和被照物体的光谱反射特性；所述天气参数包括雨天、雾天和雪天以及其对应的光谱透过率，所述路面性质包括路面类型及其光反射特性，所述被照物体参数包括被照物体类型及其光反射特性，所述环境光参数包括周边照明光及其光色。
[0011]可选的，所述光谱数据库模块存储的光谱数据包括道路光谱反射曲线数据、被照物体光谱反射曲线数据及积雪光谱反射曲线数据；其中，所述道路光谱反射曲线数据包含多种类型道路光谱反射曲线数据以及道路标识物光谱反射曲线数据。
[0012]可选的，所述光谱数据库模块存储的光谱数据还包括雨天、雾天和雪天情况下各特征光谱对应的穿透数据。
[0013]可选的，所述特征光谱为半波宽≤50nm的单色光光谱。
[0014]可选的，所述对比度包括亮度对比度、色度对比度和分波段光谱对比度，分波段光谱对比度包括特征光谱对比度。
[0015]可选的，所述分波段光谱对比度包括380
‑
780nm每个波长波段的光谱对比度。
[0016]可选的，所述特征光谱对比度指特征光谱对应谱段区域呈现对比度。
[0017]可选的，所述特征光谱对比度包含多个特征光谱合成形成的光谱谱段区域对比度。
[0018]可选的，所述识别度通过以下公式计算得到：
[0019]D＝f(C
L
,C
C
,C
S
)
[0020]上式中，D表示道路和被照物体的识别度；f(C
L
,C
C
)表示关于亮度对比度和色度对比度的函数；C
L
表示道路和被照物体的亮度对比度；C
C
表示道路和被照物体的色度对比度；C
S
表示分波段光谱对比度。
[0021]可选的，所述主控模块连接有速度传感器和定位模块，所述速度传感器用于采集车辆相对被照物体的移动向量，所述定位模块建立随车辆运动的动态坐标系，对道路和被照物体进行坐标定位，所述主控模块根据反应时间、速度向量及移动向量进行运动分析，以分析结果对被照物体的坐标定位进行运动补偿，在运动补偿基础上，在车灯照射区域范围内形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案。
[0022]本专利技术还提供了一种车灯增强识别方法，包括以下步骤：
[0023]S100采集车辆周边道路和被照物体的环境场景，判定天气类型，识别该天气类型对应的各特征光谱透过率；
[0024]S200确定道路和被照物体的光谱反射特性；
[0025]S300根据道路和被照物体的光谱反射特性，分析道路和被照物体分别在环境光与不同特征光谱共同作用下的对比度差异，得到对应道路和被照物体的识别度；
[0026]S400选择识别度最大时道路和被照物体分别对应的特征光谱，在车灯照射区域范围内形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案；
[0027]S500采用多特征光谱形成的复合光照明。
[0028]可选的，在S300步骤中，所述对比度包括亮度对比度、色度对比度和分波段光谱对比度，分波段光谱对比度包括特征光谱对比度。
[0029]可选的，在S300步骤中，所述分波段光谱对比度包括380
‑
780nm每个波长波段的光谱对比度。
[0030]可选的，在S300步骤中，所述特征光谱对比度指特征光谱对应谱段区域呈现对比度。
[0031]可选的，在S300步骤中，所述特征光谱对比度包含多个特征光谱合成形成的光谱谱段区域对比度。
[0032]可选的，所述识别度通过以下公式计算得到：
[0033]D＝f(C
L
,C
C
,C
S
)
[0034]上式中，D表示道路和被照物体的识别度；f(C
L
,C
C
)表示关于亮度对比度和色度对比度的函数；C
L
表示道路和被照物体的亮度对比度；C
C
表示道路和被照物体的色度对比度；C
S
表示分波段光谱对比度。
[0035]可选的，在S100步骤中，采集车辆速度向量及相对被照物体的移动向量，建立随车
辆运动的动态坐标系，对道路和被照物体进行坐标定位；在S400步骤中，根据反应时间、速度向量及移动向量进行运动分析，以分析结果对被照物体的坐标定位进行运动补偿，在运动补偿基础上，在车灯照射区域范围内形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案。
[0036]本专利技术的车灯增强识别系统及方法，通过环境情况甄别模块采集车辆周边道路和被照物体的环境场景，判定天气类型，识别该天气类型对应的各特征光谱透过率，确定道路和被照物体的光谱反射特性；光谱数据库模块保存光谱数据，对比度模块根据道路和被照物体的光谱反射特性，分析道路和被照物体分别在环境光与光谱数据库模块保存的不同特征光谱共同作用下的对比度差异，对比度包括析道路和被照物体的亮度对比度和色度对比度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车灯增强识别系统，其特征在于，包括环境情况甄别模块、光谱数据库模块、对比度模块、主控模块和多光色光源模块；所述环境情况甄别模块与对比度模块连接，所述环境情况甄别模块用于采集车辆周边道路和被照物体的环境场景，判定天气类型，识别该天气类型对应的各特征光谱透过率，确定道路和被照物体的光谱反射特性；所述光谱数据库模块用于存储光谱数据，所述光谱数据包括多种设定的特征光谱，所述特征光谱在照射到不同道路或者被照物体上时能够形成特征性辨识效果；所述对比度模块与光谱数据库模块连接，所述对比度模块用于根据道路和被照物体的光谱反射特性，分析道路和被照物体分别在环境光与不同特征光谱共同作用下的对比度差异，得到对应道路和被照物体的识别度；所述主控模块分别与对比度模块和多光色光源模块连接，所述主控模块用于选择识别度最大时道路和被照物体分别对应的特征光谱，在车灯照射区域范围内形成道路和被照物体的多特征光谱的复合光照明方案，并生成控制指令；所述多光色光源模块根据控制指令采用多特征光谱形成的复合光照明。2.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述环境场景包括天气参数、路面参数、被照物体参数和环境光参数，确定道路和被照物体的光谱反射特性；所述天气参数包括雨天、雾天和雪天以及其对应的光谱透过率，所述路面性质包括路面类型及其光反射特性，所述被照物体参数包括被照物体类型及其光反射特性，所述环境光参数包括周边照明光及其光色。3.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述光谱数据库模块存储的光谱数据包括道路光谱反射曲线数据、被照物体光谱反射曲线数据及积雪光谱反射曲线数据；其中，所述道路光谱反射曲线数据包含多种类型道路光谱反射曲线数据以及道路标识物光谱反射曲线数据。4.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述光谱数据库模块存储的光谱数据还包括雨天、雾天和雪天情况下各特征光谱对应的穿透数据。5.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述特征光谱为半波宽≤50nm的单色光光谱。6.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述对比度包括亮度对比度、色度对比度和分波段光谱对比度，分波段光谱对比度包括特征光谱对比度。7.根据权利要求6所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述分波段光谱对比度包括380
‑
780nm每个波长波段的光谱对比度。8.根据权利要求6所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述特征光谱对比度指特征光谱对应谱段区域呈现对比度。9.根据权利要求6所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述特征光谱对比度包含多个特征光谱合成形成的光谱谱段区域对比度。10.根据权利要求1所述的车灯增强识别系统，其特征在于，所述识别度通过以下公式计算得到：D＝f(C
L
,C
C
,C
S
)上式中，D表示道路和被照物体的识别度；f(C
L
,C
C
)表示关于亮度对比度和色度对比度
的函数；C
L
表示道路和被照物体的亮度对比...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚其，王全生，虞守豪，耿卫兵，
申请(专利权)人：江苏鑫蕴模塑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：