一种车载道路坑洼识别方法、系统及汽车技术方案

本发明专利技术涉及一种车载道路坑洼识别方法、系统及汽车，方法在于：摄像头实时采集前方道路的数据；判断前方道路是否存在遮掩车辆；若不存在遮掩车辆，则基于前方的道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼；若存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼。本发明专利技术基于视觉识别技术，基于实时的路况进行坑洼的判断，具有较好的实时性，同时将路况分为两种场景，并针对两种场景区分识别方式，提高了识别的准确率，进而使得本方法和系统能够在全路况下对道路坑洼风险进行分析和预警，提高自动驾驶时坑洼路段上的舒适性和安全性。安全性。安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种车载道路坑洼识别方法、系统及汽车


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及图像识别技术。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶的技术发展，在道路上使用IACC(集成式自适应巡航)的车辆越来越多，装配这些功能的车辆在行驶的时候，遇到坑洼的道路，目前由于对于该场景的识别率等问题，车辆没有针对这个场景做有效的减速策略或规避策略，造成严重的安全事故或者极差的驾驶体验。尤其是在高速路行驶过程中，驾驶人使用了自动驾驶的相关功能，注意力可能不在前方，对于坑洼路段，没有做好有效人为干涉，智能驾驶系统视觉感知模块也没有做到有效识别，车辆以高速通过坑洼位置，很容易造成爆胎，失控等事故，具有极大的安全隐患。目前碰到坑洼路段，主要通过车载导航或高精地图采集路况信息对驾驶员进行提醒，规避风险。
[0003]车载导航或高精地图的路况信息更新需要一定周期，数据实时性不高，且部分数据是来自车主的上传，缺少可靠数字支撑。
[0004]现有技术提出了一种基于大数据的车载道路坑洼提醒方法及系统，所述方法包括以下步骤：车辆行驶过程中，采集前方道路的道路图像信息；当判断前方道路的路面有坑洼时，则将采集具有坑洼的图像及定位信息上传至云平台；根据汽车行驶数据判断是否有坑洼；当根据汽车行驶数据判断有坑洼时，则将汽车行驶数据及定位信息上传至云平台；云平台根据定位信息在地图上相应的区域进行标注；当有车辆行驶至相应的区域时，云平台下发该区域的坑洼信息至该车辆；当车辆在该区域行驶时，根据地图上的坑洼标注做出相应的响应。在车辆行驶过程中，可以对坑洼路段进行有效提醒，减少该场景下安全行驶问题，而且云平台让数据更加实时。
[0005]现有技术基于大数据的，该方案依赖汽车通过坑洼记录下的大数据进行提醒，实时性和可靠性不足，对于新发生的坑洼无法及时规避。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的之一在于提供一种车载道路坑洼识别方法，以解决现有技术对于新发生的坑洼无法及时规避的问题；目的之二在于提供一种车载道路坑洼识别系统；目的之三在于提供一种汽车。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]一种车载道路坑洼识别方法，
[0009]摄像头实时采集前方道路的数据；
[0010]判断前方道路是否存在遮掩车辆；
[0011]若不存在遮掩车辆，则基于前方的道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼；
[0012]若存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼。
[0013]根据上述技术手段，该方法基于图像识别技术，并且将场景分为存在遮掩车辆和
不存在遮掩车辆，并针对两种场景做出响应，提高了识别的准确性和可靠性，同时图像识别技术基于当前的路况，具有较好的实时性，有利于车辆提前规避坑洼。
[0014]进一步，所述不存在遮掩车辆，则基于前方的道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼的方法在于：
[0015]获取前方道路的图像，并将图像灰度处理；
[0016]通过边缘检测算法，获取灰度值发生突变部分的轮廓；
[0017]获取灰度值发生突变部分的平均深度值，若平均深度值大于等于第一设定值，则判定灰度值发生突变部分为坑洼，若平均深度值小于第一设定值，则判定灰度值发生突变的部分不为坑洼。
[0018]根据上述技术手段，针对不存在遮掩车辆的场景，提高了识别的准确性。
[0019]进一步，所述若存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼的方法在于：
[0020]获取摄像头拍摄的前方的视频，读取视频的每一帧图像并显示；
[0021]框选每一帧图像的遮掩车辆，若满足下式，则认为前方道路存在坑洼，否则不存在坑洼；
[0022]H
n+1
‑
H
n
≥H
设定
，
[0023]其中，H
n
＝L
n1
‑
L
n2
；
[0024]L
n1
表示遮掩车辆最左边的点与最右边的点的距离；
[0025]L
n2
表示遮掩车辆最上边的点与最下边的点的距离；
[0026]n表示表示帧数；
[0027]H
设定
表示第二设定值。
[0028]根据上述技术手段，针对存在遮掩车辆的场景，提高了识别的准确性。
[0029]进一步，若前方存在坑洼，则将坑洼位置传递至自动驾驶控制器，所述自动驾驶控制器规划规避坑洼的路线。
[0030]进一步，所述规划规避坑洼的路线A：变换到右车道的方式规避坑洼；或者B：变换到左车道的方式规避坑洼；或者C：通过减速的方式直接通过坑洼。
[0031]进一步，所述自动驾驶控制器首先判定能否采用所述A的方式，若所述A的方式无法采用，然后判定能否采用所述B的方式，若所述B的方式无法采用，再判定能否采用所述C的方式。
[0032]根据上述技术手段，设置了规避方式的优先级，有利于自动驾驶控制器选择最佳的方式规避坑洼的影响。
[0033]进一步，所述框选每一帧图像的遮掩车辆前，通过以下方法处理每一帧图像：
[0034]将每一帧图像转成灰度图并二值化，并将二值化后的图像的边缘腐蚀或者扩大。
[0035]根据上述技术手段，能够获得较清晰的图像，提高识别的准确率。
[0036]一种基于上述的方法的车载道路坑洼识别系统，包括
[0037]判断模块，配置为接收摄像头拍摄的前方道路的信息，判断前方道路是否存在遮掩车辆；处理模块，配置为若前方道路不存在遮掩车辆，则基于前方道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼；若前方道路存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼。
[0038]进一步，当所述第一坑洼识别模块或者第二坑洼识别模块识别到前方道路存在坑洼时，
[0039]则所述第一坑洼识别模块或者第二坑洼识别模块将坑洼的位置发送至自动驾驶控制器，然后所述自动驾驶控制器规划规避坑洼的路线。
[0040]一种汽车，配置有上述的系统。
[0041]本专利技术的有益效果：
[0042]本专利技术基于视觉识别技术，基于实时的路况进行坑洼的判断，具有较好的实时性，同时将路况分为两种场景，并针对两种场景区分识别方式，提高了识别的准确率，进而使得本方法和系统能够在全路况下对道路坑洼风险进行分析和预警，更好的有效规避或者降低坑洼的影响，提高自动驾驶时坑洼路段上的舒适性和安全性。
附图说明
[0043]图1为本专利技术所述的方法的流程图；
[0044]图2为场景A示意图；
[0045]图3为场景B示意图；
[0046]图4为本专利技术所述的方法的系统的结构示意图。
[0047]其中，1
‑
摄像头；2
‑
判断模块；3
‑
处理模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载道路坑洼识别方法，其特征在于：摄像头实时采集前方道路的数据；判断前方道路是否存在遮掩车辆；若不存在遮掩车辆，则基于前方的道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼；若存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述不存在遮掩车辆，则基于前方的道路图像信息，判断前方道路是否存在坑洼的方法在于：获取前方道路的图像，并将图像灰度处理；通过边缘检测算法，获取灰度值发生突变部分的轮廓；获取灰度值发生突变部分的平均深度值，若平均深度值大于等于第一设定值，则判定灰度值发生突变部分为坑洼，若平均深度值小于第一设定值，则判定灰度值发生突变的部分不为坑洼。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述若存在遮掩车辆，则基于遮掩车辆的抖动幅度，判断前方道路是否存在坑洼的方法在于：获取摄像头拍摄的前方的视频，读取视频的每一帧图像并显示；框选每一帧图像的遮掩车辆，若满足下式，则认为前方道路存在坑洼，否则不存在坑洼；H
n+1
‑
H
n
≥H
设定
，其中，H
n
＝L
n1
‑
L
n2
；L
n1
表示遮掩车辆最左边的点与最右边的点的距离；L
n2
表示遮掩车辆最上边的点与最下边的点的距离；n表示表示帧数；H
设定
表示第二设定值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王乔木，郑兴，何纯华，赵曜，
申请(专利权)人：重庆长安新能源汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：