專利名稱：基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法。
背景技術(shù)：
隨著電子系統(tǒng)在車輛上的快速普及，各項(xiàng)主動(dòng)安全技術(shù)的研究和應(yīng)用的不斷深入，對(duì)車 輛的智能化、自動(dòng)化的要求也越來越高。尤其是電子剎車、自動(dòng)巡航、電子油門等技術(shù)的突 破，使得車輛自動(dòng)控制的實(shí)現(xiàn)成為可能。在這樣的背景下，高速條件下，車輛保持必要的安 全距離以及在一定車距條件下保持安全的行駛速度，是保證道路安全暢通、保障車輛及人員 安全的關(guān)鍵。同時(shí)，低速擁堵時(shí)，與前車保持較小固定車距的自動(dòng)駕駛技術(shù)也成為提高駕駛 舒適性的關(guān)鍵指標(biāo)之一。因此，迫切需要一種成本低廉的，可靠的，高低速均適用的車輛距 離測(cè)量技術(shù)。當(dāng)前所采用的技術(shù)主要有超聲波技術(shù)、激光測(cè)距技術(shù)、紅外線技術(shù)和視覺技術(shù)等。其 中，超聲波技術(shù)、激光測(cè)距技術(shù)、紅外線技術(shù)主要是通過目標(biāo)物體對(duì)上述超聲波、激光、紅 外線等反射的原理來實(shí)現(xiàn)測(cè)量的。這三種技術(shù)需要安裝發(fā)射源、接收器，以及多種配套的信 號(hào)處理部件，其系統(tǒng)較為復(fù)雜，成本相對(duì)較高；另外，這類技術(shù)在實(shí)際試驗(yàn)中，對(duì)環(huán)境的要 求比較高，容易受到干擾；同時(shí)，在目前的技術(shù)條件下，探測(cè)距離也比較近，通常用于倒車 等低速的場(chǎng)合，很難滿足高速駕駛時(shí)的遠(yuǎn)距離探測(cè)的需求。另外一類是機(jī)器視覺技術(shù)，目前 主要有兩種方法， 一種是采用立體攝像機(jī)，使用至少兩個(gè)專用的立體攝像機(jī)對(duì)被拍攝物體進(jìn) 行拍攝，然后對(duì)目標(biāo)體進(jìn)行處理運(yùn)算，來計(jì)算距離。但該方法成本非常高昂，現(xiàn)階段難以進(jìn) 行推廣和產(chǎn)業(yè)化，并且立體攝像機(jī)體積相對(duì)較大，在整車布置上實(shí)現(xiàn)較為困難，影響整車內(nèi) 飾的美觀。還有一種機(jī)器視覺系統(tǒng)是采用單個(gè)攝像機(jī)對(duì)整個(gè)車輛輪廓和地面道路標(biāo)志線進(jìn)行 識(shí)別，通過車輛輪廓、車輛輪廓在圖像的位置以及地面道路標(biāo)志線的走向，來綜合計(jì)算兩車 間的距離。但這種方法由于車輛輪廓變化范圍很大，識(shí)別率較低；而且必須同時(shí)識(shí)別地面道 路標(biāo)志線，且需采集到整車的圖像，計(jì)算量大，因此只適用于高速、車流量不大的場(chǎng)合，有 很大的局限性。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對(duì)上述存在的無法近距離計(jì)算出車距的缺陷，提供一種采用由單攝像頭的圖像攝取系統(tǒng)和多功能的圖像處理和分析系統(tǒng)組成的測(cè)量車輛距離的 方法。
本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的
基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，包括以下步驟
1) 由單目攝像頭獲取形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體兩維的圖像信息，并發(fā)送至圖像 處理模塊；
2) 圖像處理模塊收到原始圖像后，對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲和增強(qiáng)圖像質(zhì)量的預(yù)處理；
3) 對(duì)預(yù)處理后的兩維圖像進(jìn)行大范圍的搜索，找到符合形狀、尺寸己知的標(biāo)準(zhǔn)物體 的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步解析，最后選定一個(gè)最匹 配的區(qū)域作為形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體區(qū)域，并將其從圖像中分割出來；
4) 對(duì)提取的形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體邊界特征和形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體模板 進(jìn)行傾斜角度校正；
5) 根據(jù)傾斜校正后的形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體圖像，根據(jù)預(yù)先標(biāo)定的數(shù)值，還原 其在世界坐標(biāo)系中的距離，從而得到車輛的距離。
在所述預(yù)處理中對(duì)所述兩維圖像進(jìn)行灰度拉伸和直方圖均衡化的處理。
在所述步驟G)中，對(duì)預(yù)處理后的兩維圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)法運(yùn)算；然后采用連通域分析 的方法提取形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體區(qū)域先對(duì)圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記，然后針對(duì)每個(gè)連通 域進(jìn)行分析，找出每個(gè)連通域的最上、最下、最左、最右端坐標(biāo)。
在所述步驟(4)中，采用遞歸變換的方法對(duì)傾斜角度進(jìn)行校正首先對(duì)提取出的形狀、 尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體邊界進(jìn)行二值化,然后在傾角之間旋轉(zhuǎn)圖像，步進(jìn)為一次一個(gè)角度，求 出圖像的水平投影，計(jì)算出每一投影坐標(biāo)的權(quán)值，權(quán)值為該水平方向上連續(xù)線段的數(shù)目，這 樣所有旋轉(zhuǎn)角度中投影坐標(biāo)累加權(quán)值最大的直線的傾角就是形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體方向 的傾角；根據(jù)此傾角值對(duì)形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體的傾斜量進(jìn)行校正。
將測(cè)量的車輛距離值發(fā)送給聲光警示顯示系統(tǒng)。
所述形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體為標(biāo)準(zhǔn)的汽車牌照。
所述單目圖像攝取系統(tǒng)為一個(gè)CCD或CMOS攝像頭。
其工作原理在于從單目圖像攝取系統(tǒng)的圖像信息出發(fā)，對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，運(yùn)用圖 像識(shí)別的技術(shù)，提取并矯正得出其中的標(biāo)準(zhǔn)物體邊緣尺寸，并根據(jù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)物體的 所占圖像中的尺寸大小以及預(yù)先標(biāo)定值，來反求和重建標(biāo)準(zhǔn)物體的空間信息，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)物體在三維空間的相對(duì)位置進(jìn)行計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)車輛距離的測(cè)量。 本發(fā)明的有益效果
根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，它由現(xiàn)有的單攝像頭的圖像攝取系統(tǒng)和多功能的圖像處理和分 析系統(tǒng)構(gòu)成，由于其由一個(gè)普通攝像頭組成，體積也小，安裝位置也自由、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本 與上述測(cè)量技術(shù)相比大為低；由于采用標(biāo)準(zhǔn)尺寸的車牌作為車距對(duì)象，測(cè)距不受目標(biāo)車型的 限制、可靠性高；僅對(duì)牌照區(qū)域進(jìn)行識(shí)別和計(jì)算，計(jì)算量小，實(shí)時(shí)性高；另外，本發(fā)明由于 受車速影響小，可以同時(shí)適用于高速和低速的場(chǎng)合，即使在低速擁堵路況下，也能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) 的測(cè)距，為未來低速自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)鋪墊。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，采用現(xiàn)有的單攝像頭的圖像攝取系統(tǒng)、 圖像處理和分析系統(tǒng)以及聲光警示顯示系統(tǒng)。單攝像頭的圖像攝取系統(tǒng)，由一個(gè)攝像頭組成， 通常安裝于車輛頂棚中央，負(fù)責(zé)采集實(shí)時(shí)的圖像信息，并將其發(fā)送給圖像處理和分析系統(tǒng)。 圖像處理和分析系統(tǒng)對(duì)接收到圖像進(jìn)行處理計(jì)算后，得出車輛距離值，并將該值發(fā)送給聲光 警示顯示系統(tǒng)，從而通過聲音或圖像顯示提醒駕駛者保持安全的距離。
具體車輛距離測(cè)量方法
1、 首先接收由單目攝像頭組成的圖像攝取系統(tǒng)獲取兩維圖像信息，本實(shí)施例中輸入圖像 處理模塊的是YUV信號(hào)。
2、 圖像處理模塊收到原始圖像后，對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲和增強(qiáng)圖像質(zhì)量等預(yù)處理。在本
實(shí)施例中考慮到系統(tǒng)硬件配置要求的限制，為了加快圖像的處理速度、適應(yīng)基于灰度圖像的 定位算法需求，首先對(duì)采集到的圖像進(jìn)行灰度變換。所謂灰度變換就是將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰 度圖像的過程，即將含有亮度和色彩的彩色圖像變換成為灰度圖。將圖像攝取系統(tǒng)采集的圖
像轉(zhuǎn)化為灰度圖的灰度變換在這里表現(xiàn)為從輸入的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)中只取出Y分量的數(shù)值，Y 分量代表的即是對(duì)應(yīng)灰度圖像中的灰度值。由于車輛距離測(cè)量系統(tǒng)需全天候進(jìn)行工作，為了 克服因天氣及光照度的變化有時(shí)會(huì)引起牌照區(qū)域的對(duì)比度降低、圖像質(zhì)量下降問題，本實(shí)施 例對(duì)圖像進(jìn)行灰度拉伸和直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)處理。直方圖均衡化針對(duì)的是自然圖像在 低值灰度區(qū)間頻率較大、圖像中較暗的區(qū)域細(xì)節(jié)不清楚的情況。這時(shí)為使圖像清晰可以拉開 圖像的灰度范圍，讓灰度頻率較小的灰度級(jí)變大，即讓灰度直方圖在較大的動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)趨于 一致。這樣可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度與車牌區(qū)域的可辨認(rèn)度、消除圖像噪聲，有利于后續(xù)車牌 定位處理。3、 預(yù)處理完成后，圖像處理模塊2對(duì)預(yù)處理后的兩維圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)法運(yùn)算。然后采
用連通域分析的思想提取車牌區(qū)域先對(duì)圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記，然后針對(duì)每個(gè)連通域進(jìn)行分 析，找出每個(gè)連通域的最上、最下、最左、最右端坐標(biāo)。由于國內(nèi)車牌的幾何尺寸特征統(tǒng)一，
車牌的寬、高比例固定，小型汽車號(hào)牌尺寸為440mmX140mm，大型汽車為440mmX220mm， 因此可使用這些坐標(biāo)分析連通域的幾何形狀是否滿足車牌區(qū)域的大小和比例的算法，滿足即 作為車牌區(qū)域保留下來，并記錄其坐標(biāo)，不滿足則認(rèn)為是非車牌區(qū)域。這時(shí)車牌區(qū)域?qū)⒎浅?清晰的從圖像中分割出來，并由此提取車牌的邊界。
4、 對(duì)提取的牌照邊界特征和牌照板模板進(jìn)行傾斜角度校正。由于車牌的傾斜角度有限， 本實(shí)施例中，采用遞歸變換的方法對(duì)傾斜角度進(jìn)行求解。首先對(duì)提取出的車牌邊界進(jìn)行二值 化，然后在傾角之間旋轉(zhuǎn)圖像，步進(jìn)為一次一個(gè)角度，求出圖像的水平投影，計(jì)算出每一投 影坐標(biāo)的權(quán)值，權(quán)值為該水平方向上連續(xù)線段的數(shù)目，這樣所有旋轉(zhuǎn)角度中投影坐標(biāo)累加權(quán) 值最大的直線的傾角就是車牌方向的傾角。并根據(jù)此傾角值對(duì)牌照的傾斜量進(jìn)行校正。
5、 根據(jù)傾斜校正后的長(zhǎng)方形牌照?qǐng)D像所占據(jù)的像素值，根據(jù)預(yù)先標(biāo)定的比例關(guān)系，可以 反求出車輛在世界坐標(biāo)系中的距離，從而實(shí)現(xiàn)車輛距離的測(cè)量。
6、 測(cè)量的車輛距離值，可以將該值發(fā)送給聲光警示顯示系統(tǒng)，從而通過聲音或圖像顯示 提醒駕駛者保持安全的距離。這是本發(fā)明車輛距離測(cè)量系統(tǒng)的基本應(yīng)用，進(jìn)一步擴(kuò)展， 也可將圖像處理和分析系統(tǒng)獲得的與前車的車輛距離值發(fā)送至整車總線，由自動(dòng)巡航模塊計(jì) 算安全閾值，從而執(zhí)行減速或加速的指令，達(dá)到控制車輛距離的目的。
由本領(lǐng)域技術(shù)人員做出的各種變化或改型都不會(huì)脫離本發(fā)明的范圍。
權(quán)利要求
1、基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，包括以下步驟1)由單目攝像頭獲取形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體兩維的圖像信息，并發(fā)送至圖像處理模塊；2)圖像處理模塊收到原始圖像后，對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲和增強(qiáng)圖像質(zhì)量的預(yù)處理；3)對(duì)預(yù)處理后的兩維圖像進(jìn)行大范圍的搜索，找到符合形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步解析，最后選定一個(gè)最匹配的區(qū)域作為形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體區(qū)域，并將其從圖像中分割出來；4)對(duì)提取的形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體邊界特征和形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體模板進(jìn)行傾斜角度校正；5)根據(jù)傾斜校正后的形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體圖像，根據(jù)預(yù)先標(biāo)定的數(shù)值，還原其在世界坐標(biāo)系中的距離，從而得到車輛的距離。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于在所述預(yù) 處理中對(duì)所述兩維圖像進(jìn)行灰度拉伸和直方圖均衡化的處理。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于在所述步 驟(3)中，對(duì)預(yù)處理后的兩維圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)法運(yùn)算；然后采用連通域分析的方法 提取形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體區(qū)域先對(duì)圖像進(jìn)行連通域標(biāo)記，然后針對(duì)每個(gè)連通 域進(jìn)行分析，找出每個(gè)連通域的最上、最下、最左、最右端坐標(biāo)。
4、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于在所述步 驟(4)中，采用遞歸變換的方法對(duì)傾斜角度進(jìn)行校正首先對(duì)提取出的形狀、尺寸己 知的標(biāo)準(zhǔn)物體邊界進(jìn)行二值化，然后在傾角之間旋轉(zhuǎn)圖像，步進(jìn)為一次一個(gè)角度，求 出圖像的水平投影，計(jì)算出每一投影坐標(biāo)的權(quán)值，權(quán)值為該水平方向上連續(xù)線段的數(shù) 目，這樣所有旋轉(zhuǎn)角度中投影坐標(biāo)累加權(quán)值最大的直線的傾角就是形狀、尺寸已知的 標(biāo)準(zhǔn)物體方向的傾角；根據(jù)此傾角值對(duì)形狀、尺寸巳知的標(biāo)準(zhǔn)物體的傾斜量進(jìn)行校正。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于將測(cè)量的車輛距離值發(fā)送給聲光警示顯示系統(tǒng)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1 4之一所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于 所述形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體為標(biāo)準(zhǔn)的汽車牌照。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1 4之一所述的基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法，其特征在于-所述單目圖像攝取系統(tǒng)為一個(gè)CCD或CMOS攝像頭。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于單目機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量方法。該方法由采用單攝像頭的圖像攝取系統(tǒng)和多功能的圖像處理和分析系統(tǒng)構(gòu)成，從單目圖像攝取系統(tǒng)的圖像信息出發(fā)，對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，運(yùn)用圖像識(shí)別的技術(shù)，提取并矯正得出其中的標(biāo)準(zhǔn)物體邊緣尺寸，并根據(jù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)物體的所占圖像中的尺寸大小以及預(yù)先標(biāo)定值，來反求和重建標(biāo)準(zhǔn)物體的空間信息，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)物體在三維空間的相對(duì)位置進(jìn)行計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)車輛距離的測(cè)量。從而實(shí)現(xiàn)車輛距離的測(cè)量。本發(fā)明解決了現(xiàn)有單個(gè)攝像機(jī)對(duì)整個(gè)車輛輪廓和地面道路標(biāo)志線的識(shí)別率較低，且需采集到整車的圖像，計(jì)算量大，不適用于近距離、低速、車流量大場(chǎng)合的問題。
文檔編號(hào)G01B11/02GK101281022SQ200810043228
公開日2008年10月8日 申請(qǐng)日期2008年4月8日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月8日
發(fā)明者唐大偉, 猛 王, 萌 邵, 軍 駱 申請(qǐng)人:上海世科嘉車輛技術(shù)研發(fā)有限公司