【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通，具体涉及一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法及装置。
技术介绍
1、现有的汽车在车道上应急停车，抛锚或发生车祸时，通常有两种方式来设置警示信息提醒后方车辆：一种是通过警告开关打开汽车双闪警示灯，另一种是在车辆后方一定距离摆放三脚架标识。在车辆后方摆放三脚架标识，只能通过人工手段来摆放，同时存在摆放距离不够的缺点；尤其是在高速公路上，过往车辆速度快，存在人工摆放不及时和人身安全等隐患。
2、智能交通是指利用先进的信息和通信技术来提高交通系统的效率、可持续性和安全性的交通管理方式。基于图像处理的智能交通行车安全警示是智能交通系统中的一个重要组成部分，旨在提醒驾驶员注意交通安全并减少交通事故的发生。基于图像处理的智能交通行车安全警示系统可以提高驾驶员的警觉性，减少交通事故的发生，遇到突发状况时及时为后面车辆提供警示信息，为道路使用者提供更安全的交通环境。当车辆遇到突发状况时，如何利用智能交通技术对后方车辆进行及时、有效地警示仍然是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法及装置。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，包括：
3、采集车辆周围的环境图像，其中，所述环境图像为rgb格式图像；
4、将所述rgb格式图像转换为yuv格式图像，对所
5、将所述去噪后的环境图像输入预先训练的投影区域识别模型进行识别，输出识别结果；其中，所述识别结果为优先投影区域标识图像、可投影区域标识图像或禁止投影区域标识图像中的至少一种；所述优先投影区域标识图像所对应的环境图像为优先投影区域，所述可投影区域标识图像所对应的环境图像为可投影区域，所述禁止投影区域标识图像所对应的环境图像为禁止投影区域；
6、当所述识别结果为优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像时，控制投影模块在该优先投影区域标识图像对应的优先投影区域或该可投影区域标识图像对应的可投影区域投射包含警示信息的图像，所述包含警示信息的图像构成对后方车辆警示的警示标识；当所述识别结果为禁止投影区域标识图像时，则不进行投影，并重新采集车辆周围的环境图像；
7、对所述警示标识进行识别验证，并根据识别验证结果对所述投影进行修正操作。
8、进一步地，所述对所述yuv格式图像进行去噪处理，包括：
9、提取所述yuv格式图像中的y分量图像、u分量图像和v分量图像；
10、对所述y分量图像、所述u分量图像和所述v分量图像分别进行去噪处理；
11、将去噪处理后的y分量图像、u分量图像和v分量图像合并。
12、进一步地，对所述y分量图像进行去噪处理，包括：
13、针对y分量图像的每一图像块进行从空域到频域的变换；
14、对变换结果采用量化矩阵进行量化处理，其中，所述量化矩阵中的量化系数，按照z字型扫描的方向从左上到右下以等长的步进逐渐增大；
15、对量化处理结果进行小数点位处理；
16、对小数点位处理后的结果进行反量化；
17、对反量化后的结果进行从频域到空域的逆变换，得到去噪后的y分量图像。
18、进一步地，对所述u分量图像和所述v分量图像进行去噪处理的方法相同，均包括：
19、对于每一图像块的水平维度和垂直维度，均进行从空域到频域的变换；
20、将变换得到的频域矩阵中绝对值小于预设值的交流分量系数设置为0，其中，所述预设值事先是根据大量样本数据进行实验，通过去噪效果评判后确定去噪效果较优的自然数；
21、对置0后的矩阵通过进行从频域到空域的逆变换，得到去噪后的图像块。
22、进一步地，所述预先训练的投影区域识别模型的训练方法包括：
23、根据投影区域参数信息将典型路况场景划分为投影区域和禁止投影区域；
24、对所述投影区域和所述禁止投影区域赋予不同的权重，标识出优先投影、可投影和禁止投影三种类别的图像；
25、将带有标识的三种类别的图像输入智能识别模型进行训练。
26、进一步地，所述当所述识别结果为优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像时，控制投影模块在该优先投影区域标识图像对应的优先投影区域或该可投影区域标识图像对应的可投影区域投射包含警示信息的图像，包括：
27、根据优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像的位置信息及投影模块的位置信息，计算所述投影模块的俯仰角和偏转角；
28、根据所述投影模块的俯仰角和偏转角调节所述投影模块对所述优先投影区域标识图像所对应的优先区域投射包含警示信息的图像，或对所述可投影区域图像所对应的可投影区域投射包含警示信息的图像。
29、进一步地，所述对所述警示标识进行识别验证，并根据识别验证结果对所述投影进行修正操作，包括：
30、采集所述警示标识的警示标识图像；
31、将所述警示标识图像输入投影标识识别模型进行识别，确定所述警示标识图像是否有畸变；
32、若识别结果为有畸变，则对所述投影进行投影角度调整、投影拉伸调整或投影缩放调整。
33、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于图像处理的智能交通行车安全警示装置，包括：
34、图像采集模块，用于采集车辆周围的环境图像，其中，所述环境图像为rgb格式图像；
35、图像处理模块，用于将所述rgb格式图像转换为yuv格式图像，对所述yuv格式图像进行去噪处理，并将去噪后的yuv格式图像转换为rgb格式图像，得到去噪后的环境图像；
36、图像识别模块，用于将所述去噪后的环境图像输入预先训练的投影区域识别模型进行识别，输出识别结果；其中，所述识别结果为优先投影区域标识图像、可投影区域标识图像或禁止投影区域标识图像中的至少一种；所述优先投影区域标识图像所对应的环境图像为优先投影区域，所述可投影区域标识图像所对应的环境图像为可投影区域，所述禁止投影区域标识图像所对应的环境图像为禁止投影区域；
37、投影成像模块，用于当所述识别结果为优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像时，在该优先投影区域标识图像对应的优先投影区域或该可投影区域标识图像对应的可投影区域投射包含警示信息的图像，所述包含警示信息的图像构成对后方车辆警示的警示标识；当所述识别结果为禁止投影区域标识图像时，则不进行投影，并启动所述图像采集模块重新采集车辆周围的环境图像；
38、投影修正模块，用于对所述警示标识进行识别验证，并根据识别验证结果对所述投影进行修正操作。
39、进一步地，所述对所述yuv格式图像进行去噪处理，包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述对所述YUV格式图像进行去噪处理，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，对所述Y分量图像进行去噪处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，对所述U分量图像和所述V分量图像进行去噪处理的方法相同，均包括：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述预先训练的投影区域识别模型的训练方法包括：
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述当所述识别结果为优先投影区域标识图像或可投影区域标识图像时，控制投影模块在该优先投影区域标识图像对应的优先投影区域或该可投影区域标识图像对应的可投影区域投射包含警示信息的图像，包括：
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述对所述警
8.一种基于图像处理的智能交通行车安全警示装置，其特征在于，包括：
9. 根据权利要求8所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示装置，其特征在于，所述对所述YUV格式图像进行去噪处理，包括：
10.根据权利要求9所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示装置，其特征在于，对所述Y分量图像进行去噪处理，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述对所述yuv格式图像进行去噪处理，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，对所述y分量图像进行去噪处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，对所述u分量图像和所述v分量图像进行去噪处理的方法相同，均包括：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于，所述预先训练的投影区域识别模型的训练方法包括：
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能交通行车安全警示方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李红梅，王辰昕，
申请(专利权)人：陕西卫仕厨房灭火设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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