【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通辅助系统领域，具体而言，涉及一种用于夜间驾驶的智能视觉辅助系统。该系统通过采用图像处理技术、眼部追踪监测技术以及自适应亮度调整方法，旨在提升驾驶者在夜间行车过程中的视觉感知能力，并有效防止强光干扰，以提供更加安全和舒适的驾驶体验。涵盖了计算机视觉、图像处理、交通安全系统、眼球运动分析及液晶显示技术等多个方面，为解决夜间驾驶中可见度不足、强光照射等问题提供了一种创新性的解决方案。
技术介绍
1、驾驶环境中的视觉挑战：在夜间驾驶或遭遇变化的光照条件时，驾驶员常常面临来自对向车辆的强烈光线干扰。在低光环境中，人眼对强光的适应能力有限，突然的强光照射可能导致视觉暂时失效，包括短暂的失明和焦距丧失。这种情况下，驾驶员的视线受到严重干扰，增加了夜间行车的风险。频繁的晶状体和瞳孔调整，以适应不断变化的光照条件，也会导致眼部疲劳，从而影响驾驶员的反应速度和判断能力。
2、现有技术的局限性：
3、当前技术中，智能防眩目后视镜作为解决这一问题的方案之一，通过电光调节技术来减少来自后方车辆头灯的光线干扰。这种技术...
【技术保护点】
1.一种智能视觉辅助系统用于动态亮度调整的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的步骤7亮度直方图分类与亮度调整模型选择，其特征在于，所述的自适应亮度调整方法包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的步骤7亮度直方图分类与亮度调整模型选择，其特征在于，映射在液晶显示屏上的车灯区域通常为圆形或椭圆形。
4.根据权利要求1所述的步骤3高亮度区域识别与筛选，其特征在于，通过分析灰度直方图的形状，判断图像的整体亮度分布；如果灰度直方图在低灰度值区域有明显的峰值，则表示图像有高亮度区域。
5.根据权利要求1所述的步...
【技术特征摘要】
1.一种智能视觉辅助系统用于动态亮度调整的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的步骤7亮度直方图分类与亮度调整模型选择，其特征在于，所述的自适应亮度调整方法包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的步骤7亮度直方图分类与亮度调整模型选择，其特征在于，映射在液晶显示屏上的车灯区域通常为圆形或椭圆形。
4.根据权利要求1所述的步骤3高亮度区域识别与筛选，其特征在于，通过分析灰度直方图的形状，判断图像的整体亮度分布；如果灰度直方图在低灰度值区域有明显的峰值，则表示图像有高亮度区域。
5.根据权利要求1所述的步骤3高亮度区域识别与筛选，其特征在于，所述自适应阈值方法基于每个像素周围的邻域亮度特性为灰度图像中的每个像素计算一个局部阈值，然后根据这些局部阈值直接对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为仅包含黑白两种颜色的形式，其中白色代表高亮度区域即前景图像，黑色代表其他低亮度区域即背景图像。<...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。