防止誤踩油門的方法和裝置與流程
本公開涉及控制領域，尤其涉及一種防止誤踩油門的方法和裝置。
背景技術：
在車輛行駛過程中，當遇到特殊情況需要緊急制動時，需要駕駛員松開油門踏板，將腳轉移至剎車踏板并猛踩，在這個過程中，由于駕駛員疲勞駕駛、注意力不集中、過分緊張、經驗不足等原因，會出現誤將油門踏板當作剎車踏板的問題，造成嚴重的交通事故?，F有技術中，是通過對油門開度在短時間內的開度角度來確定是否是誤踩油門，判斷誤踩油門的準確度不高，同時現有技術在確定誤踩油門時，會控制油路延時送油，對于需要短時間內提速的情景，車輛的操控度低。
技術實現要素：
本公開提供一種防止誤踩油門的方法和裝置，用以解決判斷誤踩油門的準確度不高和車輛的操控度低的問題。
為了實現上述目的，根據本公開實施例的第一方面，提供一種防止誤踩油門的方法，應用于車輛，該方法包括：
根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏；
監(jiān)測攝像設備采集的監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域內是否存在障礙物，所述指定區(qū)域為所述車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在所述監(jiān)測圖像中的區(qū)域；
當確定所述油門被緊急踩踏，并且所述指定區(qū)域內存在障礙物時，根據所述采集時間對應的車速和預設車速，確定是否存在風險；
當確定存在風險時，向電子控制單元發(fā)送剎車指令，并控制油路停止輸油。
可選的，所述監(jiān)測攝像設備采集的監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域內是否存在障礙物，包括：
獲取所述攝像設備以預設頻率采集的所述監(jiān)測圖像；
根據所述監(jiān)測圖像的二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物。
可選的，所述監(jiān)測圖像包括連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像，所述根據所述監(jiān)測圖像的二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物，包括：
對連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域分別進行直方圖均衡化處理，得到所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值，獲取所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵和基準二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物，其中，所述基準二維熵為所述指定區(qū)域內沒有障礙物時的二維熵；
當所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵均大于所述基準二維熵時，確定所述指定區(qū)域內存在障礙物，其中n為正整數。
可選的，所述根據所述n幅監(jiān)測圖像的灰度均衡值獲取所述n幅監(jiān)測圖像的二維熵，包括：
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值以及所述每個像素的鄰域灰度均值，計算所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征計算所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵；
其中，用于計算所述像素灰度分布特征的公式包括：
pij＝f(gi,ei)/n
其中，pij為所述像素灰度分布特征，gi為任一所述監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中的第i個像素的均衡化灰度值，ei為所述第i個像素的鄰域像素的灰度均值，f(gi,ei)為表示所述第i個像素的均衡化灰度值以及所述第i個像素的鄰域像素的灰度均值組成的二元組(gi,ei)的出現的頻數，n表示所述監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中像素數，其中1≤gi≤255，1≤ei≤255；
用于計算所述二維熵的公式包括：
其中，h為所述監(jiān)測圖像的二維熵。
可選的，在所述根據所述監(jiān)測圖像的二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物之前，還包括：
根據世界坐標系、攝像設備坐標系、像素坐標系，以及攝像設備與所述世界坐標系的夾角，確定所述車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在所述監(jiān)測圖像中的區(qū)域作為所述指定區(qū)域。
可選的，所述根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏，包括：
將所述當前時間和所述當前油門開度保存為第一鍵值對；
確定所述當前油門開度是否大于第一開度閾值；
當所述當前油門開度大于所述第一開度閾值時，在已存儲的歷史鍵值對中獲取油門開度小于第二開度閾值的第二鍵值對，所述第二開度閾值小于所述第一開度閾值，且所述第一開度閾值與第二開度閾值之差大于預設差值；
確定所述第二鍵值對的采集時間與所述當前時間的差值是否小于或等于預設時間閾值；
當所述采集時間與所述當前時間的差值小于或等于所述預設時間閾值時，確定所述油門被緊急踩踏；
當所述采集時間與所述當前時間的差值大于所述預設時間閾值時，確定所述油門沒有被緊急踩踏。
可選的，所述根據所述采集時間對應的所述車速和預設車速，確定是否存在風險，包括：
當所述車速大于或等于所述預設車速時，確定存在風險；
當所述車速小于所述預設車速時，確定不存在風險。
可選的，所述方法還包括：
當確定存在風險時，向所述車輛發(fā)送提示信息，所述提示信息用于向用戶進行報警提示。
根據本公開實施例的第二方面，提供一種防止誤踩油門的裝置，應用于車輛，該裝置包括：
踩踏檢測模塊，用于根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏；
監(jiān)測模塊，用于監(jiān)測攝像設備采集的監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域內是否存在障礙物，所述指定區(qū)域為所述車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在所述監(jiān)測圖像中的區(qū)域；
風險檢測模塊，用于當確定所述油門被緊急踩踏，并且所述指定區(qū)域內存在障礙物時，根據所述采集時間對應的車速和預設車速，確定是否存在風險；
控制模塊，用于當確定存在風險時，向電子控制單元發(fā)送剎車指令，并控制油路停止輸油。
可選的，所述監(jiān)測模塊包括：
采集子模塊，用于獲取所述攝像設備以預設頻率采集的所述監(jiān)測圖像；
監(jiān)測子模塊，用于根據所述監(jiān)測圖像的二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物。
可選的，所述監(jiān)測圖像包括連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像，所述監(jiān)測子模塊用于：
對連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域分別進行直方圖均衡化處理，得到所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值，獲取所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵和基準二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物，其中，所述基準二維熵為所述指定區(qū)域內沒有障礙物時的二維熵；
當所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵均大于所述基準二維熵時，確定所述指定區(qū)域內存在障礙物，其中n為正整數。
可選的，所述監(jiān)測子模塊用于：
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值以及所述每個像素的鄰域灰度均值，計算所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征；
根據所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征計算所述n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵；
其中，用于計算所述像素灰度分布特征的公式包括：
pij＝f(gi,ei)/n
其中，pij為所述像素灰度分布特征，gi為任一所述監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中的第i個像素的均衡化灰度值，ei為所述第i個像素的鄰域像素的灰度均值，f(gi,ei)為表示所述第i個像素的均衡化灰度值以及所述第i個像素的鄰域像素的灰度均值組成的二元組(gi,ei)的出現的頻數，n表示所述監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中像素數，其中1≤gi≤255，1≤ei≤255；
用于計算所述二維熵的公式包括：
其中，h為所述監(jiān)測圖像的二維熵。
可選的，所述監(jiān)測模塊還包括：
區(qū)域檢測子模塊，用于在所述根據所述監(jiān)測圖像的二維熵，確定所述指定區(qū)域內是否存在障礙物之前，根據世界坐標系、攝像設備坐標系、像素坐標系，以及攝像設備與所述世界坐標系的夾角，確定所述車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在所述監(jiān)測圖像中的區(qū)域作為所述指定區(qū)域。
可選的，所述踩踏檢測模塊包括：
信息存儲子模塊，用于將所述當前時間和所述當前油門開度保存為第一鍵值對；
油門開度識別子模塊，用于確定所述當前油門開度是否大于第一開度閾值；
信息獲取子模塊，用于當所述當前油門開度大于所述第一開度閾值時，在已存儲的歷史鍵值對中獲取油門開度小于第二開度閾值的第二鍵值對，所述第二開度閾值小于所述第一開度閾值，且所述第一開度閾值與第二開度閾值之差大于預設差值；
采集時間識別子模塊，用于確定所述第二鍵值對的采集時間與所述當前時間的差值是否小于或等于預設時間閾值；
確定子模塊，用于當所述采集時間與所述當前時間的差值小于或等于所述預設時間閾值時，確定所述油門被緊急踩踏；
所述確定子模塊，還用于當所述采集時間與所述當前時間的差值大于所述預設時間閾值時，確定所述油門沒有被緊急踩踏。
可選的，所述風險檢測模塊用于：
當所述車速大于或等于所述預設車速時，確定存在風險；
當所述車速小于所述預設車速時，確定不存在風險。
可選的，所述裝置還包括：
提示模塊，用于當確定存在風險時，向所述車輛發(fā)送提示信息，所述提示信息用于向用戶進行報警提示。
通過上述技術方案，本公開根據油門開度在短時間內的變化確定油門是否被緊急踩踏，并通過采集的監(jiān)測圖像確定指定區(qū)域內是否存在障礙物，當油門被緊急踩踏和指定區(qū)域內存在障礙物兩個條件同時滿足的條件下，再根據當前車速與預設車速的關系確定是否有風險。當判斷存在風險時，控制車輛剎車，并停止油路輸油，具有提高判斷誤踩油門的準確度和車輛的操控度的效果。
應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
附圖說明
附圖是用來提供對本公開的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用于解釋本公開，但并不構成對本公開的限制。在附圖中：
圖1是根據一示例性實施例示出的一種防止誤踩油門的方法的流程圖；
圖2是根據一示例性實施例示出的另一種防止誤踩油門的方法的流程圖；
圖3是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的方法的流程圖；
圖4a是世界坐標系和攝像設備坐標系的示意圖；
圖4b是像素坐標系的示意圖；
圖5是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的方法的流程圖；
圖6是根據一示例性實施例示出的再一種防止誤踩油門的方法的流程圖；
圖7是根據一示例性實施例示出的一種防止誤踩油門的裝置的框圖；
圖8是根據一示例性實施例示出的另一種防止誤踩油門的裝置的框圖；
圖9是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的裝置的框圖；
圖10是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的裝置的框圖；
圖11是根據一示例性實施例示出的再一種防止誤踩油門的裝置的框圖。
具體實施方式
這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
在介紹本公開提供的防止誤踩油門的方法和裝置之前，首先對本公開各個實施例所涉及應用場景進行介紹。該應用場景為車輛在行駛過程中，遇到特殊情況需要緊急制動時，由于駕駛員的誤操作，出現了猛踩油門踏板的情況，其中，車輛可以是汽車，該汽車不限于傳統(tǒng)汽車、純電動汽車或是混動汽車。
圖1是根據一示例性實施例示出的一種防止誤踩油門的方法的流程圖，如圖1所示，該方法應用于車輛，包括：
步驟101，根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏。
舉例來說，可以通過油門開度的變化量來判斷油門被踩踏的緊急程度，例如，當預設時間內油門開度由小變大，并且變化超過預設值時，即表示油門開度在短時間內的急劇增大，則可以判斷油門被緊急踩踏。
步驟102，監(jiān)測攝像設備采集的監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域內是否存在障礙物，指定區(qū)域為車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在監(jiān)測圖像中的區(qū)域。
示例的，在行駛過程中，能夠影響車輛的障礙物都位于車頭前方的一定矩形區(qū)域內，當該區(qū)域內進入障礙物時，就有產生交通事故的可能，如果此時誤將油門當作剎車，會對駕駛員和周圍環(huán)境造成很大的危害。可以通過在車輛上設置攝像設備以一定的采集頻率實時采集監(jiān)測圖像，判斷車頭前方相應的區(qū)域內是否有障礙物。攝像設備可以設置為在車輛啟動時自動開啟，或在車速超出設定速度時再開啟。
步驟103，當確定油門被緊急踩踏，并且指定區(qū)域內存在障礙物時，根據采集時間對應的車速和預設車速，確定是否存在風險。
需要說明的是，在滿足油門被緊急踩踏和存在障礙物的前提下，當車輛行駛速度很低的情況下，猛踩油門車速的變化不大，不會對周圍環(huán)境和行人帶來風險，當車輛行駛速度超過預設值時，才確定風險的存在。
步驟104，當確定存在風險時，向電子控制單元發(fā)送剎車指令，并控制油路停止輸油。
示例的，當確定存在風險時，可以通過can(英文：controllerareanetwork，中文：控制器局域網絡)總線或lin(英文：localinterconnectnetwork，中文：本地互聯網)總線向電子控制單元發(fā)送剎車指令，使車輛主動減速，同時控制油路停止輸油，切斷車輛的動力，使車輛被動減速。從而避免交通事故的發(fā)生。
圖2是根據一示例性實施例示出的另一種防止誤踩油門的方法的流程圖，如圖2所示，步驟102包括：
步驟1021，獲取攝像設備以預設頻率采集的監(jiān)測圖像。
步驟1022，根據監(jiān)測圖像的二維熵，確定指定區(qū)域內是否存在障礙物。
可選的，上述的監(jiān)測圖像可以包括連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像(例如連續(xù)采集的3幀圖像)，步驟1022包括：
首先，對連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域分別進行直方圖均衡化處理，得到n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值。
示例的，在步驟1021中，可以存儲由攝像設備以預設頻率連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像。對這n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域進行直方圖均衡化處理，直方圖均衡化處理可以理解為一種使圖像中像素灰度值均勻分布的方式，是對像素個數多的灰度進行展寬，對像素個數少的灰度進行壓縮，從而增加像素灰度值的動態(tài)范圍。處理方式可以包括：(1)獲取這n幅監(jiān)測圖像中每幅圖像的指定區(qū)域中的各個像素的灰度值。(2)再根據每幅圖像的指定區(qū)域中的各個像素的灰度值獲取每幅圖像的指定區(qū)域的灰度值累積分布率。(3)根據每幅圖像的指定區(qū)域的灰度值累積分布率和每個像素的鄰域灰度均值，對每幅圖像中的各個像素的灰度值進行均衡化處理，得到每幅圖像的指定區(qū)域中的每個像素的均衡化之后的灰度值。其中，每個像素的鄰域灰度均值為每個像素相鄰的8個像素的灰度值的平均值，像素的均衡化之后的灰度值即為每個像素的均衡化灰度值。
其次，根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值，獲取n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵。
需要說明的是，圖像的一維熵僅能表示圖像灰度分布的聚集特征，無法反映圖像灰度分布的空間特征。因此，在一維熵的基礎上，通過引入每個像素的鄰域灰度均值，來獲取二維熵，用于反映圖像灰度分布的空間特征。
最后，根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵和基準二維熵，確定指定區(qū)域內是否存在障礙物，其中，基準二維熵為指定區(qū)域內沒有障礙物時的二維熵。
舉例來說，可以在車輛啟動的初始狀態(tài)下，連續(xù)采集一定數量的監(jiān)測圖像，作為基準圖像來獲取該基準二維熵。例如，連續(xù)采集3幅監(jiān)測圖像，并計算3幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵h1、h2和h3，然后求出最大值hmax、最小值hmin和平均值havg，如果滿足(hmax—hmin)<(havg*0.05)，則說明3幅監(jiān)測圖像的變化不大，基準二維熵可以設置為havg*2，如果不滿足，則以第1幅監(jiān)測圖像作為沒有障礙物的基準，將基準二維熵設置為h1*2。
當n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵均大于基準二維熵時，確定指定區(qū)域內存在障礙物，其中n為正整數。
其中，以n＝3為例，即在進行監(jiān)測時，也可以采用連續(xù)的3幅監(jiān)測圖像作為判斷依據，當連續(xù)3幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵均大于基準二維熵時，確定指定區(qū)域內存在障礙物。例如，3幅監(jiān)測圖像中只有第1幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵大于基準二維熵，那么對應的采集時刻可能存在從車前快速劃過的物體，并不會對行駛造成威脅，如果連續(xù)3幅監(jiān)測圖像都滿足的指定區(qū)域的二維熵大于基準二維熵，那么對應的是車前存在穩(wěn)定的障礙物。需要說明書的是，上述的n＝3只是示例性的，也可能采用其他數值，n的具體取值可以根據實際情況來設置。
可選的，根據n幅監(jiān)測圖像的灰度均衡值獲取n幅監(jiān)測圖像的二維熵，包括：
首先，根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值以及每個像素的鄰域灰度均值，計算n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征。
其次，根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征計算n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵。
其中，用于計算像素灰度分布特征的公式包括：
pij＝f(gi,ei)/n
其中，pij為像素灰度分布特征，gi為任一監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中的第i個像素的均衡化灰度值，ei為第i個像素的鄰域像素的灰度均值，f(gi,ei)為表示第i個像素的均衡化灰度值以及第i個像素的鄰域像素的灰度均值組成的二元組(gi,ei)的出現的頻數，n表示監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中像素數，其中1≤gi≤255，1≤ei≤255。
用于計算二維熵的公式包括：
其中，h為監(jiān)測圖像的二維熵。
圖3是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的方法的流程圖，如圖3所示，在步驟1022之前，還包括：
步驟1023，根據世界坐標系、攝像設備坐標系、像素坐標系，以及攝像設備與世界坐標系的夾角，確定車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在監(jiān)測圖像中的區(qū)域作為指定區(qū)域。
舉例來說，世界坐標系(ov,xv,yv,zv)，即以ov為原點，xv,yv,zv為三個坐標軸的坐標系，攝像設備坐標系(oc,xc,yc,zc)，即以oc為原點，xc,yc,zc為三個坐標軸的坐標系(也稱相機坐標系)，該世界坐標系和攝像設備坐標系如圖4a所示。像素坐標系(ot,u,v)，其中以ot為原點，u,v為兩個坐標軸如圖4b所示(也稱圖像坐標系)。其中，ov為車輛的豎直中心線和地面的交點上，xv指向汽車縱軸的前方，yv指向垂直于汽車縱軸的右方，zv指向垂直于汽車縱軸的上方。oc為攝像設備的光心，相對車輛的側傾角為φ(沿車輛行駛方向觀察順時針傾斜為正)，俯仰角為θ(指向上方為正)，方向角為
其中，rcv表示由攝像設備坐標系轉換到世界坐標系的旋轉矩陣，tcv表示由攝像設備坐標系原點轉換到世界坐標系原點的平移向量。需要說明的是，rcv是rx、ry、rz三個矩陣的乘積。其中，
再建立世界坐標系和像素坐標系之間的對應關系。
其中，fx和fy、(cx,cy)均為攝像設備的內參數矩陣，fx和fy是以像素為單位的焦距，fx表示每個像素在xc軸對應的物理尺寸的倒數，fy表示每個像素在yc軸對應的物理尺寸的倒數。(cx,cy)是基準點，即圖像的光心，cx表示oc在u軸上的坐標值，cy表示oc在v軸上的坐標值。
在圖4b中，攝像設備采集的監(jiān)測圖像的寬度為w，高度為h。設定車輛的安全行駛距離為車頭前方3m，左右各2m寬的預設范圍，那么可以分別將(xv＝3,yv＝2)和(xv＝3,yv＝-2)分別帶入公式2可以求得圖中陰影區(qū)域，即為監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域，如圖4b所示，該車頭前方3m，左右各2m寬的預設范圍在檢測圖像中是一個梯形區(qū)域，其上底為sw，高為sh，下底為w，其中上述的w、h、sw和sh單位為像素，因此該指定區(qū)域的像素數n等于(sw+w)sh/2。
圖5是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的方法的流程圖，如圖5所示，步驟101所述的根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏的步驟可以具體包括以下步驟：
步驟1011，將當前時間和當前油門開度保存為第一鍵值對。
示例的，可以通過傳感器來采集油門開度，并將油門開度和采集時間作為一個鍵值對，通過can總線或lin總線發(fā)送到工控機中，然后再將鍵值對進行存儲，存儲的結構可以是二維數組的形式，也可以是鏈表結構，存儲的方式可以是在本地進行存儲，也可以是云存儲。其中，傳感器可以是磁電式、壓電式、光電式傳感器等，用于采集油門踏板的開度。第一鍵值對表示當前時間和當前油門開度組成的鍵值對。
步驟1012，確定當前油門開度是否大于第一開度閾值。
步驟1013，當當前油門開度大于第一開度閾值時，在已存儲的歷史鍵值對中獲取油門開度小于第二開度閾值的第二鍵值對，第二開度閾值小于第一開度閾值，且第一開度閾值與第二開度閾值之差大于預設差值。
需要說明的是，第一開度閾值和第二開度閾值是用于確定油門開度幅度變化的大小，第二開度閾值小于第一開度閾值，且可以根據車輛使用場景的不同需要，設置第一開度閾值與第二開度閾值的差值，即對油門開度幅度變化大小的敏感程度。當確定了當前油門開度大于第一開度閾值時，可以在歷史鍵值對中進行查詢，找到油門開度小于第二開度閾值的第二鍵值對。
步驟1014，確定第二鍵值對的采集時間與當前時間的差值是否小于或等于預設時間閾值。
步驟1015，當采集時間與當前時間的差值小于或等于預設時間閾值時，確定油門被緊急踩踏。
步驟1016，當采集時間與當前時間的差值大于預設時間閾值時，確定油門沒有被緊急踩踏。
舉例來說，預設時間閾值用于確定油門開度大幅度變化是否在短時間內完成，例如可以設置為30ms，預設時間閾值可以在車輛出廠時設置一個推薦值，也可以根據駕駛員的駕駛習慣和駕駛環(huán)境進行調整。當第二鍵值對的采集時間與當前時間的差值小于或等于預設時間閾值時，表示短時間內油門開度大幅度變化，即油門被緊急踩踏。
可選的，步驟103所述的當確定油門被緊急踩踏，并且指定區(qū)域內存在障礙物時，根據采集時間對應的車速和預設車速，確定是否存在風險的步驟可以包括：
當車速大于或等于預設車速時，確定存在風險。
當車速小于預設車速時，確定不存在風險。
舉例來說，預設車速用于確定車輛的當前的行駛速度在猛踩油門時是否存在風險。例如，該預設車速可以選取一個較低的速度，例如設為20km/h，在車速較低的情況下通常即使猛踩油門車速也不會在短時間內提高到很高的速度，因此在確認駕駛員猛踩油門，但車輛的車速在20km/h以內，則該車速對駕駛員和周圍環(huán)境不會造成危害或危險性很低，可以認為不存在風險；但是在車速已經達到一定速度時如果猛踩油門則車速會變的更高，因此在確定駕駛員猛踩油門，并且車輛的速度達到20km/h以上時，認為對駕駛員和周圍環(huán)境會造成危害，即確定存在風險。
圖6是根據一示例性實施例示出的再一種防止誤踩油門的方法的流程圖，如圖6所示，該方法還包括：
步驟105，當確定存在風險時，向車輛發(fā)送提示信息，提示信息用于向用戶進行報警提示。
舉例來說，當確定存在風險時，提示信息可以分為聲音提醒和信號燈提醒，例如可以通過工控機控制車輛的喇叭發(fā)出警告音，還可以控制車輛的儀表盤，顯示警告符號，提醒駕駛員存在風險，應停止踩油門。
綜上所述，本公開根據油門開度在短時間內的變化確定油門是否被緊急踩踏，并通過采集的監(jiān)測圖像確定指定區(qū)域內是否存在障礙物，當油門被緊急踩踏和指定區(qū)域內存在障礙物兩個條件同時滿足的條件下，再根據當前車速與預設車速的關系確定是否有風險。當判斷存在風險時，控制車輛剎車，并停止油路輸油，具有提高判斷誤踩油門的準確度和車輛的操控度的效果。
圖7是根據一示例性實施例示出的一種防止誤踩油門的裝置的框圖，如圖7所示，該裝置200應用于車輛，包括：
踩踏檢測模塊201，用于根據當前時間采集的當前油門開度確定油門是否被緊急踩踏。
監(jiān)測模塊202，用于監(jiān)測攝像設備采集的監(jiān)測圖像中的指定區(qū)域內是否存在障礙物，指定區(qū)域為車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在監(jiān)測圖像中的區(qū)域。
風險檢測模塊203，用于當確定油門被緊急踩踏，并且指定區(qū)域內存在障礙物時，根據采集時間對應的車速和預設車速，確定是否存在風險。
控制模塊204，用于當確定存在風險時，向電子控制單元發(fā)送剎車指令，并控制油路停止輸油。
圖8是根據一示例性實施例示出的另一種防止誤踩油門的裝置的框圖，如圖8所示，監(jiān)測模塊202包括：
采集子模塊2021，用于獲取攝像設備以預設頻率采集的監(jiān)測圖像。
監(jiān)測子模塊2022，用于根據監(jiān)測圖像的二維熵，確定指定區(qū)域內是否存在障礙物。
可選的，監(jiān)測圖像包括連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像，所監(jiān)測子模塊2022用于：
對連續(xù)采集的n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域分別進行直方圖均衡化處理，得到n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值。
根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值，獲取n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵。
根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵和基準二維熵，確定指定區(qū)域內是否存在障礙物，其中，基準二維熵為指定區(qū)域內沒有障礙物時的二維熵。
當n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵均大于基準二維熵時，確定指定區(qū)域內存在障礙物，其中n為正整數。
可選的，監(jiān)測子模塊2022具體用于：
根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中每個像素的均衡化灰度值以及每個像素的鄰域灰度均值，計算n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征。
根據n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的像素灰度分布特征計算n幅監(jiān)測圖像的指定區(qū)域的二維熵。
其中，用于計算像素灰度分布特征的公式包括：
pij＝f(gi,ei)/n
其中，pij為像素灰度分布特征，gi為任一監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中的第i個像素的均衡化灰度值，ei為第i個像素的鄰域像素的灰度均值，f(gi,ei)為表示第i個像素的均衡化灰度值以及第i個像素的鄰域像素的灰度均值組成的二元組(gi,ei)的出現的頻數，n表示監(jiān)測圖像的指定區(qū)域中像素數，其中1≤gi≤255，1≤ei≤255。
用于計算二維熵的公式包括：
其中，h為監(jiān)測圖像的二維熵。
圖9是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的裝置的框圖，如圖9所示，監(jiān)測模塊202還包括：
區(qū)域檢測子模塊2023，用于在監(jiān)測子模塊2022執(zhí)行根據監(jiān)測圖像的二維熵，確定指定區(qū)域內是否存在障礙物步驟之前，根據世界坐標系、攝像設備坐標系、像素坐標系，以及攝像設備與世界坐標系的夾角，確定車輛前方預設范圍的區(qū)域對應在監(jiān)測圖像中的區(qū)域作為指定區(qū)域。
圖10是根據一示例性實施例示出的又一種防止誤踩油門的裝置的框圖，如圖10所示，踩踏檢測模塊201包括：
信息存儲子模塊2011，用于將當前時間和當前油門開度保存為第一鍵值對。
油門開度識別子模塊2012，用于確定當前油門開度是否大于第一開度閾值。
信息獲取子模塊2013，用于當當前油門開度大于第一開度閾值時，在已存儲的歷史鍵值對中獲取油門開度小于第二開度閾值的第二鍵值對，第二開度閾值小于第一開度閾值，且第一開度閾值與第二開度閾值之差大于預設差值。
采集時間識別子模塊2014，用于確定第二鍵值對的采集時間與當前時間的差值是否小于或等于預設時間閾值。
確定子模塊2015，用于當采集時間與當前時間的差值小于或等于預設時間閾值時，確定油門被緊急踩踏。
確定子模塊2015，還用于當采集時間與當前時間的差值大于預設時間閾值時，確定油門沒有被緊急踩踏。
可選的，風險檢測模塊203用于：
當車速大于或等于預設車速時，確定存在風險。
當車速小于預設車速時，確定不存在風險。
圖11是根據一示例性實施例示出的再一種防止誤踩油門的裝置的框圖，如圖11所示，該裝置還包括：
提示模塊205，用于當確定存在風險時，向車輛發(fā)送提示信息，提示信息用于向用戶進行報警提示。
關于上述實施例中的裝置，其中各個模塊執(zhí)行操作的具體方式已經在有關該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。
綜上所述，本公開根據油門開度在短時間內的變化確定油門是否被緊急踩踏，并通過采集的監(jiān)測圖像確定指定區(qū)域內是否存在障礙物，當油門被緊急踩踏和指定區(qū)域內存在障礙物兩個條件同時滿足的條件下，再根據當前車速與預設車速的關系確定是否有風險。當判斷存在風險時，控制車輛剎車，并停止油路輸油，具有提高判斷誤踩油門的準確度和車輛的操控度的效果。
以上結合附圖詳細描述了本公開的優(yōu)選實施方式，但是，本公開并不限于上述實施方式中的具體細節(jié)，在本公開的技術構思范圍內，本領域技術人員在考慮說明書及實踐本公開后，容易想到本公開的其它實施方案，均屬于本公開的保護范圍。
另外需要說明的是，在上述具體實施方式中所描述的各個具體技術特征，在不矛盾的情況下，可以通過任何合適的方式進行組合。同時本公開的各種不同的實施方式之間也可以進行任意組合，只要其不違背本公開的思想，其同樣應當視為本公開所公開的內容。本公開并不局限于上面已經描述出的精確結構，本公開的范圍僅由所附的權利要求來限制。
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