本申请提供了一种智能灯光切换方法、系统及相关设备。其中，该方法包括：智能灯光切换系统获取图像，所述图像由设置于车辆的固定位置的摄像机拍摄得到，所述图像中记录了灯源信息；计算所述图像对应的环境光亮度值；根据所述灯源信息，对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果；根据所述图像对应的环境光亮度值和所述分类结果，进行远光灯切换或者近光灯切换。上述方法融合了环境光信息和灯源信息两种信息，使得在判断是否切换至远光灯或者近光灯时，有更多的夜间道路的相关信息可以参考，提高了灯光切换的准确率。提高了灯光切换的准确率。提高了灯光切换的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种智能灯光切换方法、系统及相关设备
[0001]本申请涉及智能车辆领域，尤其涉及一种智能灯光切换方法、系统及相关设备。
技术介绍
[0002]众所周知，夜间行车需要借助远光灯和近光灯来照明，便于驾驶员获取道路信息。相比于近光灯，远光灯在提高视线、扩大观察视野等方面的作用更加显著，尤其在没有路灯的漆黑路面上，开启远光灯后的可视范围要远远大于只开启近光灯时的可视范围。然而，远光灯并非适用于所有夜间道路，比如，正面会车时，若开启远光灯，可能导致对方驾驶员视觉上瞬间致盲，也可能导致对方驾驶员对速度和距离的感知力以及对宽度的判断力下降。因此，正确使用远光灯对夜间安全行驶至关重要。为了从源头上解决驾驶员错误使用远光灯的行为，智能灯光切换技术应运而生。
[0003]现有的智能灯光切换方法中，可以通过灯源在不同曝光时间下呈现的图像特征不同，来对灯源进行区分，或者直接计算前方环境光亮度，再或者根据车道线获取消失点，从而辅助驾驶员切换远近光灯。但是，上述方法的实施效果并不理想，实现上述第一种方法对摄像头模组的要求较高，因此该方法的实施需要较高成本；上述第二种方法忽略了远处大灯的亮度影响，使得环境光亮度的计算存在较大误差；上述第三种方法的实现依赖于车道线的准确获取，可是在夜间准确获取车道线的概率极低。
[0004]因此，如何准确实现远光灯切换或近光灯切换是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种智能灯光切换方法、系统及相关设备，能够准确检测环境光亮度，并准确分类灯源信息，将两种信息融合后，可以准确地执行远光灯或近光灯切换功能，有效解决了远处光源未被发现、干扰光源影响的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种智能灯光切换方法，所述方法包括：获取图像，所述图像由设置于车辆的固定位置的摄像机拍摄得到，所述图像中记录了灯源信息；计算所述图像对应的环境光亮度值；根据所述灯源信息，对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果；根据所述图像对应的环境光亮度值和所述分类结果，进行远光灯切换或者近光灯切换(灯光切换)。
[0007]在本申请提供的方案中，在获取图像之后，进行环境光亮度计算，并且进行灯源分类，然后将其结果结合起来再判断是否进行灯光切换，这种灯光切换方法融合了环境光信息和灯源信息两种信息，使得在判断灯光切换时有更多的夜间道路的相关信息可以参考，提高了灯光切换的准确率。
[0008]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述计算所述图像对应的环境光亮度值，包括：在所述图像中选取至少一个区域，并计算所述至少一个区域的亮度值；根据所述至少一个区域的亮度值，计算得到所述图像对应的环境光亮度值。
[0009]在本申请提供的方案中，计算环境光亮度值时，选取至少一个区域计算其亮度值，
然后将其亮度值结合起来得到环境光亮度值，充分考虑了图像不同区域可能存在的灯源信息，相较于仅通过整幅图像计算环境光亮度，本申请提供的方法可以更准确地获得环境光亮度。
[0010]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果，包括：将所述图像输入灯源检测模型，根据所述灯源检测模型获得所述图像中的灯源类别。
[0011]在本申请提供的方案中，灯源分类是通过灯源检测模型实现的，经过训练后，灯源检测模型可以根据灯源的大小、位置、颜色等特征快速准确地实现灯源分类。
[0012]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述图像输入灯源检测模型之前，所述方法还包括：利用多个样本图像对所述灯源检测模型进行训练，所述样本图像中包括所述灯源及所述灯源的标注信息。
[0013]在本申请提供的方案中，正式应用灯源检测模型之前，需要对其进行训练，所述训练是指初始模型识别并学习样本图像中的灯源信息的过程，训练完成后，灯源检测模型可以准确识别不同灯源的不同特征，提高了灯源分类的准确率。
[0014]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述灯源检测模型获得所述图像中的灯源类别，包括：从所述图像中选取亮度值大于预设阈值的亮斑，并对所述亮斑设置灯框；对所述灯框进行配对，得到多个灯框对；根据所述多个灯框对，确定VP Line，所述VP Line用于区分所述图像的第一区域和第二区域；根据所述亮斑与所述VP Line的位置关系及所述亮斑的颜色特征，对所述亮斑进行分类，得到不同类型的灯源类别。
[0015]在本申请提供的方案中，进行灯源分类，首先需要获取图像中亮度较高的亮斑并设置灯框，这是对光源的初步筛选，再进行灯源配对，根据车灯对之间的关系进行配对，相较于单个识别，这种配对的方式提高了分类的效率和准确率，然后根据灯框对在图像中的分布确定消失点水平线VP Line，最后根据亮斑与VP Line的位置关系及其亮度、颜色等特征，对亮斑进行分类，可理解，确定VP Line之后就能大概划分出车灯区域、路灯及信号灯的区域，后续分类过程会更加准确且有效。
[0016]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，对所述灯框进行配对之前，所述方法还包括：对所述灯框进行去重，以使得所述灯框之间不发生重叠或相切。
[0017]在本申请提供的方案中，对灯框进行配对之前需要对其进行去重，让灯框间不会重叠或者相切，从而使得后续分类过程中灯框间不会相互影响，提高了灯源分类的准确性。
[0018]结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，根据所述多个灯框对，确定消失点水平线VP Line，包括：对所述灯框对的灯框中心在图像中的行进行映射，得到灯框对的行数分布图；根据所述行数分布图，选取VP Line；根据预设的修正值对所述VP Line进行修正，得到修正后的VP Line；利用参考值对所述修正后的VP Line进行调整，获得用于对所述亮斑进行分类的VP Line，其中，所述参考值用于描述所述摄像机俯仰角的变化。
[0019]在本申请提供的方案中，VP Line最初是由灯框对的行数分布图确定的，后续需要对其进行修正并引入参考值，使得最后获得的VP Line更加准确，从而提高了后续灯源分类的准确性。
[0020]第二方面，本申请提供一种智能灯光切换系统，所述系统，包括：获取单元，用于获取图像，所述图像由设置于车辆的固定位置的摄像机拍摄得到，所述图像中记录了灯源信
息；环境光探测单元，用于计算所述图像对应的环境光亮度值；灯源分类单元，用于根据所述灯源信息，对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果；切换单元，根据所述图像对应的环境光亮度值和所述分类结果，进行远光灯切换或者近光灯切换(灯光切换)。
[0021]结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，所述环境光探测单元，具体用于：在所述图像中选取至少一个区域，并计算所述至少一个区域的亮度值；根据所述至少一个区域的亮度值，计算得到所述图像对应的环境光亮度值。
[0022]结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能灯光切换方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像，所述图像由设置于车辆的固定位置的摄像机拍摄得到，所述图像中记录了灯源信息；计算所述图像对应的环境光亮度值；根据所述灯源信息，对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果；根据所述图像对应的环境光亮度值和所述分类结果，进行灯光切换。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述图像对应的环境光亮度值，包括：在所述图像中选取至少一个区域，并计算所述至少一个区域的亮度值；根据所述至少一个区域的亮度值，计算得到所述图像对应的环境光亮度值。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分类结果，包括：将所述图像输入灯源检测模型，根据所述灯源检测模型获得所述图像中的灯源类别。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述图像输入灯源检测模型之前，所述方法还包括：利用多个样本图像对所述灯源检测模型进行训练，所述样本图像中包括所述灯源及所述灯源的标注信息。5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述灯源检测模型获得所述图像中的灯源类别，包括：从所述图像中选取亮度值大于预设阈值的亮斑，并对所述亮斑设置灯框；对所述灯框进行配对，得到多个灯框对；根据所述多个灯框对，确定消失点水平线VP Line，所述VP Line用于区分所述图像的第一区域和第二区域；根据所述亮斑与所述VP Line的位置关系及所述亮斑的颜色特征，对所述亮斑进行分类，得到不同类型的灯源类别。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述灯框进行配对之前，所述方法还包括：对所述灯框进行去重，以使得所述灯框之间不发生重叠或相切。7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，根据所述多个灯框对，确定消失点水平线VP Line，包括：对所述灯框对的灯框中心在图像中的行进行映射，得到灯框对的行数分布图；根据所述行数分布图，选取VP Line；根据预设的修正值对所述VP Line进行修正，得到修正后的VP Line；利用参考值对所述修正后的VP Line进行调整，获得用于对所述亮斑进行分类的VP Line，其中，所述参考值用于描述所述摄像机俯仰角的变化。8.一种智能灯光切换系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取图像，所述图像由设置于车辆的固定位置的摄像机拍摄得到，所述图像中记录了灯源信息；环境光探测单元，用于计算所述图像对应的环境光亮度值；灯源分类单元，用于根据所述灯源信息，对所述图像中所包含的灯源进行分类，获得分
【专利技术属性】
技术研发人员：苏文尧，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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