一種全景車道偏離預(yù)警方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種全景車道偏離預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)；對車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的360度全景俯視圖；根據(jù)360度全景俯視圖檢測出車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線；實時跟蹤監(jiān)測車輛與兩側(cè)車道線的相對位置變化，在符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號；實時采集車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則；對報警信號進行分析，判斷是否符合當(dāng)前狀態(tài)的報警抑制規(guī)則，若是則不輸出報警信號，若否則輸出報警信號進行報警。本發(fā)明結(jié)合車速、航向、角速度、加速度及轉(zhuǎn)向燈等信息，在保證及時準(zhǔn)確報警的同時，充分考慮了駕駛路況，駕駛區(qū)域與駕駛習(xí)慣，減少了正常車道偏離情況下報警信號對駕駛員的干擾。
【專利說明】一種全景車道偏離預(yù)警方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于汽車安全【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種行車安全報警系統(tǒng)，特別是涉及一種全 景車道偏離預(yù)警方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著全球城市化突飛猛進式的發(fā)展和汽車的大量普及，交通運輸問題越來越受到 人們的重視和關(guān)注。如今汽車已不僅僅是人們出行的交通工具，而是逐步智能化的載體，并 具有越來越完善的功能。據(jù)統(tǒng)計，當(dāng)汽車在結(jié)構(gòu)化道路行駛過程中，駕駛員在駕駛員-汽 車-道路三個環(huán)節(jié)里面是可靠性最差的一個環(huán)節(jié)，80%以上的交通事故都是由駕駛員的主 觀因素造成的，這些主觀因素包括過度疲勞、疏忽或者注意力分散等。在所有的交通事故 中，車道偏離事故占據(jù)了大約百分之三十的比例。可見開發(fā)一個成本低，可靠性好及用戶使 用方便的車道偏離預(yù)警（Lane Departure Warning,簡稱LDW)系統(tǒng)對提高汽車的主動安全 性具有多么重要的意義。
[0003] 目前商用的LDW系統(tǒng)普遍采用單獨的前置或后置攝像頭實現(xiàn)，在前后方視野能見 度低的情況下，系統(tǒng)的可靠性會大大降低。同時國外的一些車道偏離報警系統(tǒng)引入到國內(nèi) 之后，由于系統(tǒng)報警的頻繁發(fā)生，使駕駛員逐漸厭煩，最終導(dǎo)致駕駛員對系統(tǒng)報警的不信任 性。所以如何提高LDW系統(tǒng)的可靠性及易用性是目前亟需解決的問題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種全景車道偏離預(yù)警方 法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中車道偏離報警過于死板，車道偏離報警的頻繁發(fā)生對駕駛 員的正常駕駛造成嚴重干擾的問題。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種全景車道偏離預(yù)警方法，所述 全景車道偏離預(yù)警方法包括：采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)；對所述車輛周圍的視頻圖像 數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的360度全景俯視圖；根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛 當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線；實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車道線的相對位置變化， 在符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號；實時采集所述車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài) 的報警抑制規(guī)則；對所述報警信號進行分析，判斷是否符合當(dāng)前狀態(tài)的報警抑制規(guī)則，若符 合則不輸出所述報警信號，若不符合則輸出所述報警信號進行報警。
[0006] 優(yōu)選地，采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)的實現(xiàn)過程包括：在所述車輛上設(shè)置攝像 頭分別采集車輛的正前方、正后方、正左方、正右方的視頻圖像數(shù)據(jù)；或在所述車輛上設(shè)置 攝像頭分別采集車輛的左前方、左后方、右前方、右后方的視頻圖像數(shù)據(jù)。
[0007] 優(yōu)選地，所述360度全景俯視圖的獲取過程包括：對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù) 據(jù)進行畸變校正；對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼接，合成所述360度全景俯視圖。
[0008] 優(yōu)選地，根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線 的實現(xiàn)過程包括：對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行Hough直線變換，獲得車道線的直線方程； 根據(jù)所述直線方程和所述車輛的寬度信息獲得當(dāng)前車道的寬度；當(dāng)采集到包含一側(cè)車道線 的視頻圖像數(shù)據(jù)時，根據(jù)所述直線方程和當(dāng)前車道的寬度獲得另一側(cè)車道線。
[0009] 優(yōu)選地，所述車道偏離報警規(guī)則的獲得過程包括：采集所述車輛的前向速度；通 過所述車輛與兩側(cè)車道線的相對位置變化獲得所述車輛相對車道線的切向速度；對所述車 輛前向速度和切向速度進行模糊化處理，獲得不同行車狀態(tài)下的報警線位置。
[0010] 優(yōu)選地，在符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號的實現(xiàn)過程包括：當(dāng)檢 測到所述車輛的邊緣距車道線的距離小于當(dāng)前行車狀態(tài)下的報警線位置距車道線的距離 時，則生成報警信號。
[0011] 優(yōu)選地，實時采集所述車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則的實現(xiàn)過程包 括：通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與轉(zhuǎn)向燈關(guān)閉時刻之間的第一時間間隔與預(yù)定第一 閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與 車輛啟動時刻之間的第二時間間隔與預(yù)定第二閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑 制處理；通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛轉(zhuǎn)彎時刻之間的第三時間間隔與預(yù)定第 三閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；通過比較車輛的加速度數(shù)據(jù)與預(yù)定 第四閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；通過比較車輛的平均速度數(shù)據(jù)與 預(yù)定第五閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；通過比較當(dāng)前車道寬度與預(yù) 定第六閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理。
[0012] 本發(fā)明還提供一種全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，所述全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)包括：視 頻圖像采集設(shè)備，采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)；處理器，與所述視頻圖像采集設(shè)備相連， 包括：全景模塊，對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的360度全景俯視圖； 車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，實時采集車輛的各項狀態(tài)數(shù)據(jù)；車輛偏離報警模塊，與所述全景模 塊和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所 在車道的兩側(cè)車道線；實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車道線的相對位置變化，在符合 車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號；對所述報警信號進行分析，判斷是否符合當(dāng)前 狀態(tài)的報警抑制規(guī)則，若符合則不輸出所述報警信號，若不符合則輸出所述報警信號進行 報警；報警抑制模塊，與所述車輛偏離報警模塊和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，用以實 時采集所述車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則。
[0013] 優(yōu)選地，所述視頻圖像采集設(shè)備包括4個攝像頭；所述4個攝像頭分別設(shè)于車輛的 正前方、正后方、正左方、正右方；或所述4個攝像頭分別設(shè)于車輛的左前方、左后方、右前 方、右后方 。
[0014] 優(yōu)選地，所述全景模塊包括：畸變校正單元，對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行 畸變校正；圖像拼接單元，與所述畸變校正單元相連，對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼 接，合成所述360度全景俯視圖；全景輸出單元，與所述圖像拼接單元相連，輸出所述360度 全景俯視圖。
[0015] 優(yōu)選地，所述車輛偏離報警模塊包括：車道線檢測單元，與所述全景模塊相連，根 據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線；車道線跟蹤單元， 與所述車道線檢測單元相連，實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車道線的相對位置變化； 報警規(guī)則單元，與所述車道線跟蹤單元和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，對所述車 道線跟蹤單元獲得的車輛切向速度和所述報警抑制模塊獲得的車輛前向速度進行模糊化 處理，獲得不同行車狀態(tài)下的報警線位置；車道偏離報警單元，與所述車道線跟蹤單元和 報警規(guī)則單元分別相連，在所述相對位置變化符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信 號；報警抑制判斷單元，與所述車道偏離報警單元和報警抑制模塊分別相連，對所述報警信 號進行分析，判斷是否符合報警抑制規(guī)則，若符合則不輸出所述報警信號，若不符合則輸出 所述報警信號；聲光報警單元，與所述報警抑制判斷單元相連，收到所述報警信號后發(fā)出聲 光報警。
[0016] 優(yōu)選地，所述報警抑制模塊包括：轉(zhuǎn)向燈抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所 述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與轉(zhuǎn)向燈關(guān)閉時刻 之間的第一時間間隔與預(yù)定第一閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；啟動 抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，通過比較所 述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛啟動時刻之間的第二時間間隔與預(yù)定第二閾值的大小，確定 是否對所述報警信號作抑制處理；轉(zhuǎn)彎抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀 態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛轉(zhuǎn)彎時刻之間的第三 時間間隔與預(yù)定第三閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理；減速抑制單元，與 所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，當(dāng)所述報警信號產(chǎn)生時， 通過比較車輛的加速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第四閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處 理；均速抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，當(dāng)所 述報警信號產(chǎn)生時，通過比較車輛的平均速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第五閾值的大小，確定是否對所 述報警信號作抑制處理；道寬抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采 集模塊分別相連，當(dāng)所述報警信號產(chǎn)生時，通過比較當(dāng)前車道寬度與預(yù)定第六閾值的大小， 確定是否對所述報警信號作抑制處理。
[0017] 如上所述，本發(fā)明所述的全景車道偏離預(yù)警方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果：
[0018] 本發(fā)明結(jié)合車速、航向、角速度、加速度及轉(zhuǎn)向燈等信息，在保證給出及時準(zhǔn)確的 報警的同時，充分考慮了駕駛路況，駕駛區(qū)域與駕駛習(xí)慣，減少了正常車道偏離情況下報警 信號對駕駛員的干擾。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明所述的全景車道偏離預(yù)警方法的流程示意圖。
[0020] 圖2為本實施例提供的一種攝像頭的設(shè)置結(jié)構(gòu)示意圖。
[0021] 圖3為本實施例提供的一種車輛的360度全景俯視圖獲取方法的流程示意圖。
[0022] 圖4為本實施例提供的一種檢測兩側(cè)車道線方法的流程示意圖。
[0023] 圖5為本發(fā)明所述的全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0024] 元件標(biāo)號說明
[0025] 100 視頻圖像采集設(shè)備
[0026] 101 前視攝像頭
[0027] 102 后視攝像頭
[0028] 103 左視攝像頭
[0029] 104 右視攝像頭
[0030] 200 處理器
[0031] 210 全景模塊
[0032] 211 畸變校正單元
[0033] 212 圖像拼接單元
[0034] 213 全景輸出單元
[0035] 220 車輛偏離報警模塊
[0036] 221 車道線檢測單元
[0037] 222 車道線跟蹤單元
[0038] 223 報警規(guī)則單元
[0039] 224 車道偏離報警單元
[0040] 225 報警抑制判斷單元
[0041] 226 聲光報警單元
[0042] 230 報警抑制模塊
[0043] 231 轉(zhuǎn)向燈抑制單元
[0044] 232 啟動抑制單元
[0045] 233 轉(zhuǎn)彎抑制單元
[0046] 234 減速抑制單元
[0047] 235 均速抑制單元
[0048] 236 道寬抑制單元
[0049] 240 車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊
[0050] S1 ?S6 步驟
【具體實施方式】
[0051] 以下通過特定的具體實例說明本發(fā)明的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書 所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實 施方式加以實施或應(yīng)用，本說明書中的各項細節(jié)也可以基于不同觀點與應(yīng)用，在沒有背離 本發(fā)明的精神下進行各種修飾或改變。
[0052] 請參閱附圖。需要說明的是，本實施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明 的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實際實施時的組件數(shù)目、形 狀及尺寸繪制，其實際實施時各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布 局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
[0053] 下面結(jié)合實施例和附圖對本發(fā)明進行詳細說明。
[0054] 實施例
[0055] 本發(fā)明提供一種全景車道偏離預(yù)警方法，如圖1所示，所述全景車道偏離預(yù)警方 法包括：
[0056] S1，采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)。
[0057] 進一步，采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)的實現(xiàn)過程包括：在所述車輛上設(shè)置攝像 頭分別采集車輛的正前方、正后方、正左方、正右方的視頻圖像數(shù)據(jù)；或在所述車輛上設(shè)置 攝像頭分別采集車輛的左前方、左后方、右前方、右后方的視頻圖像數(shù)據(jù)。本實施例提供一 種攝像頭的設(shè)置方式，如圖2所示，前視攝像頭101設(shè)置于車頭中部位置，以一定俯仰角指 向車輛正前方；后視攝像頭102設(shè)置于車尾中部位置，以一定俯仰角指向車輛正后方；左視 攝像頭103和右視攝像頭104分別設(shè)置于車輛的左、右兩側(cè)后視鏡下方，并以一定的俯仰角 指向車輛的左、右兩側(cè)。
[0058] S2,對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理，獲得車輛的360度全景俯視圖。
[0059] 進一步，本實施例提供一種對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的 360度全景俯視圖的具體實現(xiàn)方式，如圖3所示，包括：對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進 行畸變校正；對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼接，合成所述360度全景俯視圖。其中， 畸變校正可以通過對攝像頭標(biāo)定的畸變校正表實現(xiàn)。合成后的360度全景俯視圖可以輸出 到人機接口用于全景泊車和車道偏離屏幕報警等提示。人機接口一般設(shè)置于駕駛臺的中央 位置。
[0060] S3,根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線。
[0061] 進一步，本實施例提供一種根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所 在車道的兩側(cè)車道線的具體實現(xiàn)過程，如圖4所示，包括：對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行 Hough直線變換，獲得車道線的直線方程；根據(jù)所述直線方程和所述車輛的寬度信息獲得 當(dāng)前車道的寬度；當(dāng)采集到包含一側(cè)車道線的視頻圖像數(shù)據(jù)時，根據(jù)所述直線方程和當(dāng)前 車道的寬度獲得另一側(cè)車道線。
[0062] S4,實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車道線的相對位置變化，在符合車道偏離 報警規(guī)則的情況下生成報警信號。
[0063] 進一步，本實施例提供一種跟蹤監(jiān)測方法，其可以采用Kalman濾波算法實現(xiàn)，具 體過程為：將車輛相對車道線的距離，距離的變化，相對車道線的角度，角度的變化作為 Kalman濾波的狀態(tài)變量，將相對車道線的距離和相對車道線的角度作為Kalman濾波的量 測變量，判斷每一幀更新后的濾波結(jié)果是否符合車道偏離報警規(guī)則。
[0064] 本實施例還提供一種所述車道偏離報警規(guī)則的具體獲得過程，包括：采集所述車 輛的前向速度；通過所述車輛與兩側(cè)車道線的相對位置變化獲得所述車輛相對車道線的切 向速度；對所述車輛前向速度和切向速度進行模糊化處理，獲得不同行車狀態(tài)下的報警線 位置。例如：通過GNSS定位系統(tǒng)或CAN總線得到車速數(shù)據(jù)，通過車道線跟蹤算法估計出車 輛相對車道線距離的變化并結(jié)合時間信息計算出車輛相對車道線的切向速度，將橫向速度 (即切向速度），汽車車速按表1的模糊邏輯規(guī)則做模糊化處理得到報警線的位置。表1中 的具體參數(shù)可以根據(jù)不同車型及客戶的需求進行修改。
[0065] 表1 :報警線位置規(guī)則表
[0066]
【權(quán)利要求】
1. 一種全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，所述全景車道偏離預(yù)警方法包括： 采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)； 對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的360度全景俯視圖； 根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線； 實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車道線的相對位置變化，在符合車道偏離報警規(guī)則 的情況下生成報警信號； 實時采集所述車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則； 對所述報警信號進行分析，判斷是否符合當(dāng)前狀態(tài)的報警抑制規(guī)則，若符合則不輸出 所述報警信號，若不符合則輸出所述報警信號進行報警。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，采集車輛周圍的視頻 圖像數(shù)據(jù)的實現(xiàn)過程包括： 在所述車輛上設(shè)置攝像頭分別采集車輛的正前方、正后方、正左方、正右方的視頻圖像 數(shù)據(jù)；或 在所述車輛上設(shè)置攝像頭分別采集車輛的左前方、左后方、右前方、右后方的視頻圖像 數(shù)據(jù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，所述360度全景俯視圖 的獲取過程包括： 對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行畸變校正； 對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼接，合成所述360度全景俯視圖。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述360度全景俯 視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線的實現(xiàn)過程包括： 對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行Hough直線變換，獲得車道線的直線方程； 根據(jù)所述直線方程和所述車輛的寬度信息獲得當(dāng)前車道的寬度； 當(dāng)采集到包含一側(cè)車道線的視頻圖像數(shù)據(jù)時，根據(jù)所述直線方程和當(dāng)前車道的寬度獲 得另一側(cè)車道線。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，所述車道偏離報警規(guī) 則的獲得過程包括： 采集所述車輛的前向速度； 通過所述車輛與兩側(cè)車道線的相對位置變化獲得所述車輛相對車道線的切向速度； 對所述車輛前向速度和切向速度進行模糊化處理，獲得不同行車狀態(tài)下的報警線位 置。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，在符合車道偏離報警 規(guī)則的情況下生成報警信號的實現(xiàn)過程包括： 當(dāng)檢測到所述車輛的邊緣距車道線的距離小于當(dāng)前行車狀態(tài)下的報警線位置距車道 線的距離時，則生成報警信號。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的全景車道偏離預(yù)警方法，其特征在于，實時采集所述車輛的 狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則的實現(xiàn)過程包括： 通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與轉(zhuǎn)向燈關(guān)閉時刻之間的第一時間間隔與預(yù)定第 一閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛啟動時刻之間的第二時間間隔與預(yù)定第二 閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛轉(zhuǎn)彎時刻之間的第三時間間隔與預(yù)定第三 閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 通過比較車輛的加速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第四閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制 處理； 通過比較車輛的平均速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第五閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑 制處理； 通過比較當(dāng)前車道寬度與預(yù)定第六閾值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處 理。
8. -種全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)包括： 視頻圖像采集設(shè)備，采集車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)； 處理器，與所述視頻圖像采集設(shè)備相連，包括： 全景模塊，對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行處理獲得車輛的360度全景俯視圖； 車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，實時采集車輛的各項狀態(tài)數(shù)據(jù)； 車輛偏離報警模塊，與所述全景模塊和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，根據(jù)所述360 度全景俯視圖檢測出所述車輛當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線；實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述 兩側(cè)車道線的相對位置變化，在符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號；對所述報 警信號進行分析，判斷是否符合當(dāng)前狀態(tài)的報警抑制規(guī)則，若符合則不輸出所述報警信號， 若不符合則輸出所述報警信號進行報警； 報警抑制模塊，與所述車輛偏離報警模塊和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，用以實 時采集所述車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)的報警抑制規(guī)則。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述視頻圖像采集設(shè) 備包括4個攝像頭；所述4個攝像頭分別設(shè)于車輛的正前方、正后方、正左方、正右方；或所 述4個攝像頭分別設(shè)于車輛的左前方、左后方、右前方、右后方。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述全景模塊包括： 畸變校正單元，與所述視頻圖像采集設(shè)備相連，對所述車輛周圍的視頻圖像數(shù)據(jù)進行 畸變校正； 圖像拼接單元，與所述畸變校正單元相連，對校正后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行圖像拼接，合 成所述360度全景俯視圖； 全景輸出單元，與所述圖像拼接單元相連，輸出所述360度全景俯視圖。
11. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述車輛偏離報警模 塊包括： 車道線檢測單元，與所述全景模塊相連，根據(jù)所述360度全景俯視圖檢測出所述車輛 當(dāng)前所在車道的兩側(cè)車道線； 車道線跟蹤單元，與所述車道線檢測單元相連，實時跟蹤監(jiān)測所述車輛與所述兩側(cè)車 道線的相對位置變化； 報警規(guī)則單元，與所述車道線跟蹤單元和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，對所 述車道線跟蹤單元獲得的車輛切向速度和所述報警抑制模塊獲得的車輛前向速度進行模 糊化處理，獲得不同行車狀態(tài)下的報警線位置； 車道偏離報警單元，與所述車道線跟蹤單元和報警規(guī)則單元分別相連，在所述相對位 置變化符合車道偏離報警規(guī)則的情況下生成報警信號； 報警抑制判斷單元，與所述車道偏離報警單元和報警抑制模塊分別相連，對所述報警 信號進行分析，判斷是否符合報警抑制規(guī)則，若符合則不輸出所述報警信號，若不符合則輸 出所述報警信號； 聲光報警單元，與所述報警抑制判斷單元相連，收到所述報警信號后發(fā)出聲光報警。
12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的全景車道偏離預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述報警抑制模塊包 括： 轉(zhuǎn)向燈抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連， 通過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與轉(zhuǎn)向燈關(guān)閉時刻之間的第一時間間隔與預(yù)定第一閾 值的大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 啟動抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，通 過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛啟動時刻之間的第二時間間隔與預(yù)定第二閾值的 大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 轉(zhuǎn)彎抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，通 過比較所述報警信號的產(chǎn)生時刻與車輛轉(zhuǎn)彎時刻之間的第三時間間隔與預(yù)定第三閾值的 大小，確定是否對所述報警信號作抑制處理； 減速抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，當(dāng) 所述報警信號產(chǎn)生時，通過比較車輛的加速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第四閾值的大小，確定是否對所 述報警信號作抑制處理； 均速抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，當(dāng) 所述報警信號產(chǎn)生時，通過比較車輛的平均速度數(shù)據(jù)與預(yù)定第五閾值的大小，確定是否對 所述報警信號作抑制處理； 道寬抑制單元，與所述車輛偏離報警模塊和所述車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊分別相連，當(dāng) 所述報警信號產(chǎn)生時，通過比較當(dāng)前車道寬度與預(yù)定第六閾值的大小，確定是否對所述報 警信號作抑制處理。
【文檔編號】B60W30/12GK104085396SQ201410314210
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月3日
【發(fā)明者】唐銳, 孫海鵬 申請人:上?？v目科技有限公司