本发明专利技术提供了一种车辆隧道预警方法和装置，所述方法包括：根据形态学边缘形状确定每个第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向；确定第一图像的隧道边界像素沿着生长方向到达的预计生长位置；根据形状模板对第二图像的边界像素的不连续位置进行填充；根据边界像素之间的匹配度，确定是否向目标车辆发送打开车灯的指令。本发明专利技术实施例提供的车辆隧道预警方法和装置，通过形态学方法估计第一图像中隧道边界像素在图像内的生长位置，并基于隧道形状模板匹配补充得到第二图像中完整的隧道边界像素，并在两者进行匹配预警时基于天气状况参数灵活调整对应的匹配度阈值，实现了隧道场景的高精度识别，保证了车辆在隧道入口的行车安全。安全。安全。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆隧道预警方法和装置
[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种车辆隧道预警方法和装置。
技术介绍
[0002]近年来，隧道入口是交通事故频发的交通地形之一。车辆在白天行驶时从光照强烈的地方进入亮度急剧下降的隧道后驾驶员视野会产生1
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2秒的盲区，导致看不清隧道内的路况。如果此时隧道入口附近有意外状况，而驾驶员由于视野盲区问题没有及时减速或者进行错误变道很容易导致事故发生。车辆在实际行驶过程中由于节电需要，在白天行驶时前车灯通常处于关闭状态，而在进入隧道之前很多驾驶员因为经验不足不会想到提前打开前车灯。因此，如果车辆能够提前预判到隧道入口场景并为驾驶员自动打开照明，能够方便驾驶员适应光照强度变化，防止事故发生。
[0003]针对上述需求，现有技术存提出了如下方案并存在相应的缺陷：（1）车辆通过互联网、GPS等途径获取隧道位置信息并实时预警，然而隧道附近通常由于特殊地形的阻碍导致信号弱、无信号，此时会造成预警不准确不及时；（2）通过图像识别的方法判断拍摄图像中隧道是否出现，并进一步地通过对比连续拍摄的图像中的深色部分代表的隧道区域的像素个数是否逐渐增多，从而实现隧道预警，但是由于不同隧道形状各不相同，且隧道区域的确定受到路面颜色、隧道周边的环境影响较大，因此在很多情形下识别的准确性较低；此外，由于成本限制，当前的车载摄像头在阴暗天气、恶劣天气状况下由于拍摄图像质量的下降也会导致识别准确率降低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种车辆隧道预警方法和装置，具体包括：第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆隧道预警方法，所述方法包括：以固定时间间隔获取目标车辆前置摄像头拍摄的前景图像，并对所述前景图像进行隧道区域面积分析，确定第二图像的隧道区域面积大于第一图像的区域面积，所述第一图像和第二图像是车辆前置摄像头顺序拍摄的两幅连续前景图像；确定所述第一图像的隧道边界像素，检测每个所述第一图像的隧道边界像素对应的形态学边缘形状，并根据所述形态学边缘形状确定每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向；根据每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向以及所述目标车辆的当前行驶速度，确定所述第一图像的隧道边界像素沿着所述生长方向到达的预计生长位置；根据所述第一图像的隧道边界像素，确定所述隧道对应的形状模板，并根据所述形状模板对所述第二图像的边界像素的不连续位置进行填充；根据所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置与完成填充后的所述第二图
像的边界像素之间的匹配度，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令。
[0005]可选地，所述根据所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置与完成填充后的所述第二图像的边界像素之间的匹配度，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令，具体包括：根据当前的天气状况参数，确定匹配度阈值；所述天气状况参数包括光照度参数和能见度参数；判断所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置是否位于第二图像的边界像素的附近，若是，则确定该隧道边界像素匹配，否则确定该隧道边界像素不匹配；根据匹配的隧道边界像素在所有隧道边界像素的占比，确定所述匹配度；根据所述匹配度是否大于所述匹配度阈值，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令。
[0006]可选地，所述检测每个所述第一图像的隧道边界像素对应的形态学边缘形状，具体包括：对于每个所述第一图像的隧道边界像素，计算该隧道边界像素在图像水平方向上和图像竖直方向上到非边界像素所跨越像素的个数；根据所述跨越像素的个数确定所述隧道边界像素对应的形态学边缘形状为L型、U型或Z型。
[0007]可选地，所述根据所述形态学边缘形状确定每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向，具体包括：根据所述隧道边界像素对应的形态学边缘形状，以及所述隧道边界像素在图像水平方向上和图像竖直方向上到非边界像素所跨越像素的个数，确定所述隧道边界像素所在的边界方向；根据所述隧道边界像素所在的边界方向，确定所述隧道边界像素的在图像内的生长方向。
[0008]可选地，所述根据每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向以及所述目标车辆的当前行驶速度，确定所述第一图像的隧道边界像素沿着所述生长方向到达的预计生长位置，具体包括：根据所述目标车辆的当前行驶速度以及所述固定时间间隔，确定所述目标车辆的单位行驶距离；根据世界坐标系和相机坐标系的转换关系，根据所述目标车辆的单位行驶距离计算得到隧道边界像素在图像内的生长距离；根据每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向以及所述生长距离，确定所述第一图像的隧道边界像素沿着所述生长方向到达的预计生长位置。
[0009]可选地，根据所述形状模板对所述第二图像的边界像素的不连续位置进行填充,具体包括：根据所述形状模板和所述第二图像的边界像素，估计所述第二图像的边界像素的完整分布位置；根据所述第二图像的边界像素的完整分布位置对所述第二图像的边界像素的不连续位置进行填充。
[0010]可选地，所述隧道对应的形状模板包括马蹄形隧道、矩形隧道和圆形隧道。
[0011]可选地，所述第一图像和第二图像的隧道边界像素是分别对第一图像和第二图像进行边缘分析所获取的。
[0012]可选地，所述第一图像和第二图像的区域面积是分别对第一图像和第二图像进行图像分析所获取的隧道像素个数。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆隧道预警装置，所述装置包括：预警探测模块，用于以固定时间间隔获取目标车辆前置摄像头拍摄的前景图像，并对所述前景图像进行隧道区域面积分析，确定第二图像的隧道区域面积大于第一图像的区域面积，所述第一图像和第二图像是车辆前置摄像头顺序拍摄的两幅连续前景图像；边缘分析模块，用于确定所述第一图像的隧道边界像素，检测每个所述第一图像的隧道边界像素对应的形态学边缘形状，并根据所述形态学边缘形状确定每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向；生长估计模块，用于根据每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向以及所述目标车辆的当前行驶速度，确定所述第一图像的隧道边界像素沿着所述生长方向到达的预计生长位置；边缘填充模块，用于根据所述第一图像的隧道边界像素，确定所述隧道对应的形状模板，并根据所述形状模板对所述第二图像的边界像素的不连续位置进行填充；匹配预警模块，用于根据所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置与完成填充后的所述第二图像的边界像素之间的匹配度，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令。
[0014]本专利技术实施例提供的车辆隧道预警方法和装置，通过形态学方法估计第一图像中隧道边界像素在图像内的生长位置，并基于隧道形状模板匹配补充得到第二图像中完整的隧道边界像素，并在两者进行匹配预警时基于天气状况参数灵活调整对应的匹配度阈值，整个方案不依赖于互联网或GPS来获取信息，排除了图像质量和天气状况等因素对图像质量的干扰，实现了隧道场景的高精度识别，保证了车辆在隧道入口的行车安全。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆隧道预警方法，其特征在于，所述方法包括：以固定时间间隔获取目标车辆前置摄像头拍摄的前景图像，并对所述前景图像进行隧道区域面积分析，确定第二图像的隧道区域面积大于第一图像的区域面积，所述第一图像和第二图像是车辆前置摄像头顺序拍摄的两幅连续前景图像；确定所述第一图像的隧道边界像素，检测每个所述第一图像的隧道边界像素对应的形态学边缘形状，并根据所述形态学边缘形状确定每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向；根据每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向以及所述目标车辆的当前行驶速度，确定所述第一图像的隧道边界像素沿着所述生长方向到达的预计生长位置；根据所述第一图像的隧道边界像素，确定所述隧道对应的形状模板，并根据所述形状模板对所述第二图像的边界像素的不连续位置进行填充；根据所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置与完成填充后的所述第二图像的边界像素之间的匹配度，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置与完成填充后的所述第二图像的边界像素之间的匹配度，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令，具体包括：根据当前的天气状况参数，确定匹配度阈值；所述天气状况参数包括光照度参数和能见度参数；判断所述第一图像的隧道边界像素的预计生长位置是否位于第二图像的边界像素的附近，若是，则确定该隧道边界像素匹配，否则确定该隧道边界像素不匹配；根据匹配的隧道边界像素在所有隧道边界像素的占比，确定所述匹配度；根据所述匹配度是否大于所述匹配度阈值，确定是否向所述目标车辆发送打开车灯的指令。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测每个所述第一图像的隧道边界像素对应的形态学边缘形状，具体包括：对于每个所述第一图像的隧道边界像素，计算该隧道边界像素在图像水平方向上和图像竖直方向上到非边界像素所跨越像素的个数；根据所述跨越像素的个数确定所述隧道边界像素对应的形态学边缘形状为L型、U型或Z型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述形态学边缘形状确定每个所述第一图像的隧道边界像素在图像内的生长方向，具体包括：根据所述隧道边界像素对应的形态学边缘形状，以及所述隧道边界像素在图像水平方向上和图像竖直方向上到非边界像素所跨越像素的个数，确定所述隧道边界像素所在的边界方向；根据所述隧道边界像素所在的边界方向，确定所述隧道边界像素的在图像内的生长方向。5.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：康潜，张启亮，赵峰，陈力，徐凯，周磊，郭辉，林森，
申请(专利权)人：徐工汉云技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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