基于图像识别后方车辆的方法及其车辆和可读介质技术

本发明专利技术公开了一种基于图像识别车辆的方法及其车辆和可读介质。一种在车辆中识别后方车辆的方法，包括：获取在驾驶时由相机捕获的图像；基于所获取的图像确定时间区；基于所确定的时间区执行对象识别；基于对象识别的结果确定后方车辆的图像坐标；以及将所确定的图像坐标转换为距离。坐标转换为距离。坐标转换为距离。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别后方车辆的方法及其车辆和可读介质
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2022年4月29日提交的韩国专利申请第10
‑
2022
‑
0053688号的权益，通过引用将其结合于此，如同完全阐述于此。


[0003]本公开涉及后方防碰撞技术，并且更具体地，涉及用于基于由安装在车辆上的相机捕获的原始图像来识别后方车辆的技术。

技术介绍

[0004]后方碰撞警示(RCW)系统是如下系统：当检测到从本车辆的后方与对面车辆发生碰撞的风险时，对本车辆的驾驶员进行警示。RCW系统通常以30Km/h或更小的速度操作，并且目的在于，当预期到后方碰撞时，通过开启车辆的危险灯或操作主动安全带，最小化由于后方碰撞引起的伤害。在这种情况下，感测碰撞风险的后方车辆可以通过在即将碰撞之前操作制动器来减小车辆的向前加速度。
[0005]美国专利公开(US20070296564A1)和美国专利公开(US006831572B2)公开了一种通过使用安装在车辆的后保险杠上的RADAR识别后方接近车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别后方车辆的方法，包括：在驾驶车辆时获取由相机捕获的图像；基于获取的图像确定时间区；基于确定的时间区执行对象识别；基于执行所述对象识别的结果确定所述后方车辆的图像坐标；以及将确定的所述图像坐标转换成距所述后方车辆的距离。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述时间区包括：获取光传感器的输出值；校正所述图像；基于校正的图像计算所述图像的平均亮度；以及基于所述光传感器的所述输出值和所述图像的所述平均亮度来确定所述时间区。3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括基于确定的时间区设置对象识别深度学习网络的学习参数，所述对象识别深度学习网络包括：基本网络，被配置为从所述图像提取特征；以及对象检测头，被配置为通过数据集学习将多个锚框中的每个锚框归类为具有固定位置的候选区域，并调整所归类的锚框中具有等于或大于参考值的交并比的地面实况边界框的位置和大小。4.根据权利要求3所述的方法，其中：所述时间区包括夜间区和日间区，并且所述方法还包括：响应于确定所确定的所述时间区是所述日间区，将所述对象识别深度学习网络的参数设置为预限定的日间参数；以及响应于确定所确定的所述时间区是所述夜间区，将所述对象识别深度学习网络的所述参数设置为预限定的夜间参数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述夜间参数包括用于识别前照灯区域的第一夜间参数和用于识别后方车辆区域的第二夜间参数。6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括，响应于确定所述时间区是所述夜间区，执行：通过将所述相机设置为固定曝光时间来获取固定曝光图像；基于所述固定曝光图像识别所述前照灯区域；通过将所述相机设置为自动曝光来获取自动曝光图像；以及基于所述自动曝光图像识别所述后方车辆区域。7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：确定所述前照灯区域是否包括在所述后方车辆区域内；以及响应于确定所述前照灯区域包括在所述后方车辆区域中，执行：确定所述后方车辆区域的下端是所述后方车辆的下端；以及基于所确定的所述后方车辆的下端和所述相机的校准值计算至所述后方车辆的距离。8.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：响应于所述前照灯区域识别成功并且所述后方车辆区域识别失败，基于所述前照灯区
域的位置计算最大前照...

【专利技术属性】
技术研发人员：李在永，
申请(专利权)人：现代摩比斯株式会社，
类型：发明
国别省市：