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1、(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201410624707.X (22)申请日 2014.11.07 G08G 1/16(2006.01) G06T 7/00(2006.01) (71)申请人 深圳市中天安驰有限责任公司 地址 518000 广东省深圳市南山区桃源街 道丽山路深圳硅谷大学城创业园 A 栋 1902-03 (72)发明人 桂丰 张晓光 (74)专利代理机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 44287 代理人 胡海国 刘荣鑫 (54) 发明名称 检测车距的方法和装置 (57) 摘要 本发明公开了一种检测车距的方法, 所述检 测车距的方法包括以下步骤 : 采。
2、集前车尾灯的图 像 ; 确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信 息 ; 根据所述位置信息计算本车与前车之间的车 距。本发明还公开了一种检测车距的装置。本发 明的检测车距的方法和装置, 因为只需基于一个 摄像头, 所以可在手机等移动设备上实现, 操作方 便简单、 成本低。同时, 在图像二值化后将闭合块 配对可以有效提高车距检测的准确性。 并且, 通过 增加报警功能, 进一步保障了在能见度很低的情 况下行驶的安全性。 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 (10)申请公布号 CN 104392629 A (43)申请。
3、公布日 2015.03.04 CN 104392629 A 1/2 页 2 1. 一种检测车距的方法, 其特征在于, 所述检测车距的方法包括以下步骤 : 采集前车尾灯的图像 ; 确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息 ; 根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距。 2. 如权利要求 1 所述的检测车距的方法, 其特征在于, 所述确定所述前车尾灯在所述 图像中的位置信息的步骤包括 : 将采集到的所述图像分别转换成灰度图和 HSV 彩色图 ; 根据所述灰度图和 HSV 彩色图将所述图像进行二值化处理得到二值图 ; 对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块 ; 将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾。
4、灯的位置信息。 3. 如权利要求 2 所述的检测车距的方法, 其特征在于, 将对称的所述闭合块配对得到 所述前车尾灯的位置信息的步骤包括 : 计算闭合块的特征, 得到对称的闭合块对 ; 删除不合理的所述闭合块对, 得到所述位置信息。 4. 如权利要求 1 所述的检测车距的方法, 其特征在于, 根据所述位置信息计算本车与 前车之间的车距的步骤包括 : 根据所述位置信息推算车辆信息 ; 将所述车辆信息与预设的映射表匹配得出所述车距。 5. 如权利要求 1 所述的检测车距的方法, 其特征在于, 所述检测车距的方法还包括以 下步骤 : 预设安全距离 ; 在所述车距小于安全距离时, 发出警报。 6. 一。
5、种检测车距的装置, 其特征在于, 所述检测车距的装置包括 : 采集模块, 用于采集前车尾灯的图像 ; 检测模块, 用于确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息 ; 计算模块, 用于根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距。 7. 如权利要求 6 所述的检测车距的装置, 其特征在于, 所述检测模块包括 : 转换单元, 用于将采集到的所述图像分别转换成灰度图和 HSV 彩色图 ; 二值化单元, 用于根据所述灰度图和 HSV 彩色图将所述图像进行二值化处理得到二值 图 ; 滤波去噪单元, 用于对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块 ; 配对单元, 用于将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信。
6、息。 8. 如权利要求 7 所述的检测车距的装置, 其特征在于, 所述配对单元包括 : 处理子单元, 用于计算闭合块的特征, 得到对称的闭合块对 ; 筛选子单元, 用于删除不合理的所述闭合块对, 得到所述位置信息。 9. 如权利要求 6 所述的检测车距的装置, 其特征在于, 所述计算模块包括 : 推算单元, 用于根据所述位置信息推算车辆信息 ; 映射单元, 用于将所述车辆信息与预设的映射表匹配得出所述车距。 10. 如权利要求 6 所述的检测车距的装置, 其特征在于, 所述检测车距的装置还包括 : 权 利 要 求 书 CN 104392629 A 2 2/2 页 3 预设模块, 用于预设安全距。
7、离 ; 报警模块, 用于在所述车距小于安全距离时, 发出警报。 权 利 要 求 书 CN 104392629 A 3 1/7 页 4 检测车距的方法和装置 技术领域 0001 本发明涉及目标识别技术领域, 尤其涉及检测车距的方法和装置。 背景技术 0002 汽车在雾天、 雨雪天、 雾霾天或夜间能见度很低的情况下行驶时, 追尾事故的发生 率较高, 为了避免追尾事故的发生, 许多汽车上都搭载有检测车距的装置。目前, 广泛应用 的车距检测方法有以下两种 : 一种是基于雷达的测距方式, 这种方式的弊端在于高成本, 并 且由于雷达的检测角度小, 往往需要配置多个雷达增大检测角度, 这无疑需要更高的成本 。
8、; 另一种是基于图像的方法, 即把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量 方法, 最终目的是提取图像的特征信号, 从图像中获取被测对象的实际距离信息。 基于图像 的测距方法, 大多数采用双目摄像头基于前车的尾灯进行测距, 这样的方式在图像处理过 程中易受环境光源的干扰, 并且双目摄像头的成本较高, 两个摄像头的一致性校正难度大。 0003 因此, 提供一种成本低、 准确度高的检测车距的方法及其装置实为必要。 发明内容 0004 本发明的主要目的在于提供一种检测车距的方法, 旨在解决现有技术中车距的检 测成本高、 准确度低的技术问题。 0005 为实现上述目的, 本发明提供一种检测车。
9、距的方法, 所述检测车距的方法包括以 下步骤 : 采集前车尾灯的图像 ; 确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息 ; 根据所述位 置信息计算本车与前车之间的车距。 0006 优选地, 所述确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息的步骤包括 : 将采集到 的所述图像分别转换成灰度图和 HSV 彩色图 ; 根据所述灰度图和 HSV 彩色图将所述图像进 行二值化处理得到二值图 ; 对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块 ; 将对称的所 述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信息。 0007 优选地, 计算闭合块的特征, 得到对称的闭合块对 ; 删除不合理的所述 闭合块对, 得到所述位置信息。 0008。
10、 优选地, 根据所述位置信息推算车辆信息 ; 将所述车辆信息与预设的映射表匹配 得出所述车距。 0009 优选地, 所述检测车距的方法还包括以下步骤 : 预设安全距离 ; 在所述车距小于 安全距离时, 发出警报。 0010 此外, 为实现上述目的, 本发明还提供一种检测车距的装置, 所述检测车距的装置 包括 : 采集模块, 用于采集前车尾灯的图像 ; 检测模块, 用于确定所述前车尾灯在所述图像 中的位置信息 ; 计算模块, 用于根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距。 0011 优选地, 所述检测模块包括 : 转换单元, 用于将采集到的所述图像分别转换成灰度 图和HSV彩色图 ; 二值化单元。
11、, 用于根据所述灰度图和HSV彩色图将所述图像进行二值化处 理得到二值图 ; 滤波去噪单元, 用于对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块 ; 配 说 明 书 CN 104392629 A 4 2/7 页 5 对单元, 用于将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信息。 0012 优选地, 所述配对单元包括 : 处理子单元, 用于计算闭合块的特征, 得到对称的闭 合块对 ; 筛选子单元, 用于删除不合理的所述闭合块对, 得到所述位置信息。 0013 优选地, 所述计算模块包括 : 推算单元, 用于根据所述位置信息推算车辆信息 ; 映 射单元, 用于将所述车辆信息与预设的映射表匹配得出所述。
12、车距。 0014 优选地, 所述检测车距的装置还包括 : 预设模块, 用于预设安全距离 ; 报警模块, 用于在所述车距小于安全距离时, 发出警报。 0015 本发明的检测车距的方法和装置, 因为只需基于一个摄像头, 所以可在手机等移 动设备上实现, 操作方便简单、 成本低。同时, 在图像二值化后将闭合快配对可以有效提高 车距检测的准确性。 并且, 通过增加报警功能, 进一步保障了在能见度很低的情况下行驶的 安全性。 附图说明 0016 图 1 为本发明检测车距的方法一实施例的流程示意图 ; 0017 图 2 为本发明检测车距的方法一实施例中确定位置信息的步骤的细化流 程示意 图 ; 0018 。
13、图 3 为本发明检测车距的方法一实施例中配对闭合块的步骤的细化流程示意图 ; 0019 图 4 为本发明检测车距的方法一实施例中计算车距的步骤的细化流程示意图 ; 0020 图 5 为本发明检测车距的方法另一实施例的流程示意图 ; 0021 图 6 为本发明检测车距的装置一实施例的功能模块示意图 ; 0022 图 7 为检测模块的细化功能模块示意图 ; 0023 图 8 为配对单元的细化功能模块示意图 ; 0024 图 9 为计算模块的细化功能模块示意图 ; 0025 图 10 为本发明检测车距的装置另一实施例的功能模块示意图。 0026 本发明目的的实现、 功能特点及优点将结合实施例, 参照。
14、附图做进一步说明。 具体实施方式 0027 应当理解, 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明, 并不用于限定本发明。 0028 汽车在雾天、 雨雪天、 雾霾天或夜间能见度很低的情况下行驶时, 都会打开汽车尾 灯, 本发明就是通过采集前车的图像, 通过分析图像中前车尾灯的信息从而计算出前车与 本车之间的车距。 0029 参照图 1, 图 1 为本发明检测车距的方法一实施例的流程示意图。 0030 本发明提供一种检测车距的方法, 在一实施例中, 该检测车距的方法包括以下步 骤 : 0031 步骤 S10 : 采集前车尾灯的图像 ; 0032 通过摄像头采集前车尾灯的图像, 其中摄像头所采集的图。
15、像为 RGB 彩色图像。该 摄像头可以是车载摄像头, 也可以是移动终端上的摄像头。比如, 将带有摄像头的手机、 平 板电脑、 导航仪等设备通过支架固定在本车上能够拍摄到前车图像的任意部位。为了保障 摄像头所拍摄的图像的稳定性, 优选为将摄像头固定于汽车前挡风玻璃后。 说 明 书 CN 104392629 A 5 3/7 页 6 0033 步骤 S20 : 确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息 ; 0034 在采集到前车尾灯的图像之后, 将该图像进行转换处理得到前车尾灯的 位置信 息。该位置信息为前车尾灯在图像中的具体位置。 0035 步骤 S30 : 根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距。
16、。 0036 图像中不同区域的像素数值以及单位像素数值是不相同的, 其具体数值可以根据 预设的像素表查询得出。根据前车尾灯在图像中的具体位置可以通过图像中的单位像素 数值计算出前车的具体尺寸、 比如车身高度和宽度。只要知道物体在图像中的位置就能从 预设的景深映射表中查到景深, 所谓的景深即实际距离。 根据图像中物体近大远小的原理, 可以知道图像中的距离与实际距离不是简单的线性关系。 所以可以通过标定得出景深映射 表, 将景深映射表预设于检测车距的装置内。通过景深映射表即可根据前车尾灯与本车在 图像中的距离可以计算出现实中本车与前车之间的车距。 计算出的车距可以是前车到本车 车头的距离, 也可以。
17、是前车到摄像头之间的距离, 用户只需根据习惯自行在预设的景深映 射表中做相应的调整即可。 0037 本发明的检测车距的方法, 应用于雾天、 雨雪天、 雾霾天或夜间能见度很低的行驶 情况下, 便于用户及时掌握本车与前车的车距, 保障了恶劣天气下行驶的安全性。 并且本发 明因为只需基于一个摄像头, 所以可在手机等移动设备上实现, 操作方便简单、 成本低。 0038 参照图2, 图2为步骤S20确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息的细化流程 示意图。 0039 进一步地, 在上述实施例中, 确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息的步骤 包括 : 0040 步骤 S21 : 将采集到的所述图像分别转。
18、换成灰度图和 HSV 彩色图 ; 0041 将 RGB 彩色图分别转换成灰度图和 HSV( 色度、 饱和度、 亮度 ) 彩色图, 其中 RGB 图 是平常看到的彩色图像, 灰度图就是黑白图像, HSV 图是包含色度、 饱和度、 亮度的彩色图。 0042 步骤 S22 : 根据所述灰度图和 HSV 彩色图将所述图像进行二值化处理得到二值 图 ; 0043 根据灰度、 色度、 饱和度等参数将图像二值化, 其中二值化的具体条件和公式如 下 : 0044 0045 公式中, I 是二值化图像, H 是色度图, Gray 是灰度图。 0046 步骤 S23 : 对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块。
19、 ; 0047 夜间环境中路面反光或其它光源的干扰, 采集的图像可能噪点较多, 对二值图采 用形态学滤波去噪处理, 去除部分小的噪点 ; 然后再进行闭合运算, 得到多个轮廓平滑的闭 合快。 0048 步骤 S24 : 将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信息。 0049 由于对称性是车灯的一个重要特征, 如果不考虑对称性直接配对, 很可能得到错 误的结果, 从而降低了准确性。 说 明 书 CN 104392629 A 6 4/7 页 7 0050 本发明的检测车距的方法, 根据 H 分量 ( 色度 ) 和灰度综合判定得出二值图, 根据 两种参数进行二值化得出的二值图相比只基于一种参数得。
20、出的二值图准确性更高。同时, 图像二值化后将闭合快配对, 排除了光源的干扰, 进一步有效提高车距检测的准确性。 0051 参照图 3, 图 3 为步骤将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信息的 细化流程示意图。 0052 进一步地, 在上述实施例中, 将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置 信息的步骤 S240 包括 : 0053 步骤 S241 : 计算闭合块的特征, 得到对称的闭合块对 ; 0054 分别计算各个闭合块的特征 ( 比如周长、 面积、 填充率、 离心率、 倾角 ), 将对称的 闭合块配对得到前车尾灯的位置信息。由于对称性是车灯的一个重要特征, 如果不考虑对 称性。
21、直接配对, 很可能得到错误的结果, 从而降低了准确性。 0055 步骤 S242 : 删除不合理的闭合块对, 得到车灯位置信息。 0056 即使将闭合块根据对称性进行配对后得到若干对车灯, 其中包含其他非车灯光源 带来的干扰。为了保证车灯检测的准确性, 需要在车灯位置信息中筛选出准确信息。首先, 需要删除过高 ( 即靠近图像顶部 ) 的位置信息, 图像中会出现路灯、 广告牌灯等其余光源, 这些光源会高于前车尾灯的平面, 删除之。其次, 根据车灯位置与地面的关系, 计算车灯的 实际宽度, 过宽或者过窄的前车尾灯的位置信息, 属于异常情况, 删除之。 0057 本发明通过计算和筛选闭合快, 排除了。
22、环境中其他光源的干扰, 并分析高度宽度 是否满足车辆的实际宽高, 剔除干扰, 从而保障了检测结果的准确性。 0058 本发明并不限制车距的具体计算方法, 下面以标定法举例。参照图 4, 图 4 为步骤 根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距的细化流程示意图。 0059 进一步地, 在上述实施例中, 根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距的步 骤 S30 包括 : 0060 步骤 S31 : 根据所述位置信息推算车辆信息 ; 0061 根据图像中已知物体的宽度和高度, 测量物体在图像中所占的像素数值, 二者的 商就是单位像素的宽、 高值。举例说明, 假设小车的实际宽度为 1.8 米, 高度为。
23、 1.4 米, , 在 标定图像中所占面积为20*15像素, 那么小车所在位置的单个像素宽度值为1.8/200.09 米 / 像素, 单个像素高度值为 1.4/15 0.093 米 / 像素。依次类推, 可以标定得到不同位 置的单个像素宽高值, 其中位置越靠下 ( 距离图像底部越近 ) 数值越小。实际计算宽高的 时候, 只要知道物体的位置以及物体所占的像素数目, 就能计算出物体的实际高度和宽度。 比如还是图像中的小车, 所占像素 20*15, 查标定映射表得到相应的宽度值为 0.09 米 / 像 素、 高度值为 0.093 米 / 像素, 那么小车的实际宽度为 0.09*20 1.8 米, 高。
24、度为 0.093*15 1.395 米。 0062 步骤 S32 : 将所述车辆信息与预设的映射表匹配得出所述车距。 0063 预先建立前车尾灯的车灯宽度与前车的车身尺寸的映射关系表, 即预设映射表。 通过预设的映射表可以确定车身位置, 再根据前车车尾平面与路面的交线计算出本车与前 车之间的车距。 其中, 该映射表可以通过预先标定景深得出, 即通过实验数据得出图像中不 同位置的物体到本车的实际距离制成映射表。 从而根据物体在图像中的位置就能从映射表 中查到本车与前车之间的车距。该映射表的具体映射关系根据摄像头的不同也不同。 说 明 书 CN 104392629 A 7 5/7 页 8 0064。
25、 本发明通过查询映射表获取距离、 物体的宽度和高度, 并分析高度宽度是否满足 车辆的实际宽高, 剔除干扰, 从而保障了检测结果的准确性。 0065 参照图 5, 图 5 为本发明检测车距的方法另一实施例的流程示意图。 0066 在本发明某一或所有实施例中, 与上述实施例相比, 本实施例中所述检测车距的 方法还包括以下步骤 : 0067 步骤 S40 : 预设安全距离 ; 0068 在采集图像之前, 首先预设一个安全距离, 此安全距离可以是符合安全行驶条件 的车距 ( 比如 10 米 ), 也可以是符合用户开车习惯的车距 ( 比如新手司机可以设置为 15 米 )。用户可以自行设置, 并且可以任意。
26、修改。 0069 步骤 S50 : 在所述车距小于安全距离时, 发出警报。 0070 可以在检测车距的装置上增加警报器, 警报器可以发出声音警报或者是震动警报 等能引起用户注意的警报。 用户在开车过程中需要专心致志, 特别是在环境恶劣时, 更需要 仔细观察路况, 此时可能无法分神去关注实时的车距信息。为了在车距过小时及时提醒用 户, 所以在采集图像之前预设一个安全距离, 在车距小于安全距离时, 发出警报。 0071 本发明还提供一种检测车距的装置, 在一实施例中, 该所述检测车距的装置包括 采集模块 10、 检测模块 20 和计算模块 30。 0072 具体地, 参照图 6, 图 6 为本发明。
27、检测车距的装置一实施例的功能模块示意图。采 集模块 10, 用于采集前车尾灯的图像。 0073 采集模块 10 可以是摄像头或者摄像机等具有摄像功能的设备。通过采集模块 10 采集前车尾灯的图像, 其中采集模块 10 所采集的图像为 RGB 彩色图像。该采集模块 10 可 以是车载摄像头, 也可以是移动终端上的摄像头。比如, 将带有摄像头的手机、 平板电脑或 者导航仪等设备通过支架固定在本车上能够拍摄到前车图像的任意部位。 为了保障摄像头 所拍摄的图像的稳定性, 优选为将摄像头固定于汽车前挡风玻璃后。 0074 检测模块 20, 用于确定所述前车尾灯在所述图像中的位置信息。 0075 在采集模。
28、块 10 采集到前车尾灯的图像之后, 检测模块 20 将该图像进行转换处理 得到前车尾灯的位置信息。该位置信息为前车尾灯在图像中的具体位置。图像中不同区域 的像素数值以及单位像素数值是不相同的, 其具体数值可以根据预设的像素表查询得出。 根据前车尾灯在图像中的具体位置可以通过图像中的单位像素数值计算出前车的具体尺 寸、 比如车身高度和宽度。 0076 计算模块 30, 用于根据所述位置信息计算本车与前车之间的车距。 0077 图像中不同区域的像素数值以及单位像素数值是不相同的, 其具体数值可以根据 预设的像素表查询得出。根据前车尾灯在图像中的具体位置可以通过图像中的单位像素 数值计算出前车的具。
29、体尺寸、 比如车身高度和宽度。只要知道物体在图像中的位置就能从 预设的景深映射表中查到景深, 所谓的景深即实际距离。 根据图像中物体近大远小的原理, 可以知道图像中的距离与实际距离不是简单的线性关系。 所以可以通过标定得出景深映射 表, 将景深预设表预设于计算模块 30 内。计算模块 30 通过景深映射表即可根据前车尾灯 与本车在图像中的距离可以计算出现实中本车与前车之间的车距。 计算出的车距可以是前 车到本车车头的距离, 也可以是前车到摄像头之间的距离, 用户只需根据习惯自行在计算 模块 30 内预设的景深映射表中做相应的调整即可。 说 明 书 CN 104392629 A 8 6/7 页 。
30、9 0078 本发明的检测车距的装置, 应用于雾天、 雨雪天、 雾霾天或夜间能见度很低的行驶 情况下, 便于用户及时掌握本车与前车的车距, 保障了恶劣天气下行驶的安全性。 并且本发 明因为只需基于一个摄像头, 所以可在手机等移动设备上实现, 操作方便简单、 成本低。 0079 进一步地, 所述检测模块 20 包括 : 转换单元 21、 二值化单元 22、 滤波去噪单元 23 和配对单元 24。 0080 具体地, 参照图 7, 图 7 为检测模块 20 的细化功能模块示意图。转换单元 21, 用于 将采集到的所述图像分别转换成灰度图和 HSV 彩色图。 0081 转换单元21将RGB彩色图分别。
31、转换成灰度图和HSV(色度、 饱和度、 亮度)彩色图, 其中 RGB 图是平常看到的彩色图像, 灰度图就是黑白图像, HSV 图是包含色度、 饱和度、 亮度 的彩色图。 0082 二值化单元 22, 用于根据所述灰度图和 HSV 彩色图将所述图像进行二值化处理得 到二值图。 0083 二值化单元 22 根据灰度、 色度、 饱和度等参数将图像二值化, 其中二值化的具体 条件和公式如下 : 0084 0085 公式中, I 是二值化图像, H 是色度图, Gray 是灰度图。 0086 滤波去噪单元 23, 用于对所述二值图进行滤波去噪处理得出多个闭合块。 0087 夜间环境中路面反光或其它光源的。
32、干扰, 采集模块 10 所采集的图像可能噪点较 多, 滤波去噪单元 23 对二值图采用形态学滤波去噪处理, 去除部分小的噪点 ; 然后再进行 闭合运算, 得到多个轮廓平滑的闭合快。 0088 配对单元 24, 用于将对称的所述闭合块配对得到所述前车尾灯的位置信息。 0089 由于对称性是车灯的一个重要特征, 如果不考虑对称性直接配对, 很可能得到错 误的结果, 从而降低了准确性。 0090 本发明的检测车距的装置, 转换单元 21 根据 H 分量 ( 色度 ) 和灰度综合判定得出 二值图, 二值化单元 22 根据两种参数进行二值化得出的二值图相比只基于一种参数得出 的二值图准确性更高。同时, 。
33、图像二值化后配对单元 24 将闭合快配对可以有效提高车距检 测的准确性, 进一步提高车辆行驶的安全性。 0091 进一步地, 所述配对单元 24 包括 : 处理子单元 241 和筛选子单元 242。 0092 具体地, 参照图 8, 图 8 为配对单元 24 的细化功能模块示意图。处理子单元 241, 用于分别计算各个闭合块的特征 ( 比如周长、 面积、 填充率、 离心率、 倾角 ), 将对称的闭合 块配对得到前车尾灯的位置信息。由于对称性是车灯的一个重要特征, 如果不考虑对称性 直接配对, 很可能得到错误的结果, 从而降低了准确性。 0093 筛选子单元 242, 用于删除不合理的闭合块对,。
34、 得到车灯位置信息。 0094 即使将闭合块根据对称性进行配对后也可能出现多组符合要求的前车尾灯的位 置信息。为了保证车辆行驶的安全性, 筛选子单元 242 需要在多个位置信息中筛选出一个 准确位置信息。首先, 需要删除过高 ( 即靠近图像顶部 ) 的位置信息, 图像中会出现路灯、 广告牌灯等其余光源, 这些光源会高于前车尾灯的平面, 删除之。其次, 根据车灯位置与地 说 明 书 CN 104392629 A 9 7/7 页 10 面的关系, 计算车灯的实际宽度, 过宽或者过窄的前车尾灯的位置信息, 属于异常情况, 删 除之。最终筛选子单元 242 将得出前车尾灯的一个准确位置信息。 0095。
35、 本发明通过计算和筛选闭合快, 排除了环境中其他光源的干扰, 并分析高度宽度 是否满足车辆的实际宽高, 剔除干扰, 从而保障了检测结果的准确性。 0096 进一步地, 所述计算模块 30 包括 : 推算单元 31 和映射单元 32。 0097 具体地, 参照图 9, 图 9 为计算模块 30 的细化功能模块示意图。推算单元 31, 用于 根据所述位置信息推算车辆信息 ; 0098 根据图像中已知物体的宽度和高度, 测量物体在图像中所占的像素数值, 二者的 商就是单位像素的宽、 高值。举例说明, 假设小车的实际宽度为 1.8 米, 高度为 1.4 米, 在标 定图像中所占面积为 20*15 像素。
36、, 那么小车所在位置的单个像素宽度值为 1.8/20 0.09 米 / 像素, 单个像素高度值为 1.4/15 0.093 米 / 像素。依次类推, 可以得到不同位置的 单个像素宽高值, 其中位置越靠下 ( 距离图像底部越近 ) 数值越小。实际计算宽高的时候, 推算单元 31 只需根据物体的位置以及物体所占的像素数目, 就能计算出物体的实际高度 和宽度。比如还是图像中的小车, 所占像素 20*15, 查标定映射表得到相应的宽度值为 0.09 米 / 像素、 高度值为 0.093 米 / 像素, 那么小车的实际宽度为 0.09*20 1.8 米, 高度为 0.093*15 1.395 米。 00。
37、99 映射单元 32, 用于将所述车辆信息与预设的映射表匹配得出所述车距。 0100 预先建立前车尾灯的车灯宽度与前车的车身尺寸的映射关系表, 即预设映射表。 通过预设的映射表可以确定车身位置, 再根据前车车尾平面与路面的交线计算出本车与前 车之间的车距。 其中, 该映射表可以通过预先标定景深得出, 即通过实验数据得出图像中不 同位置的物体到本车的实际距离制成映射表。 从而根据物体在图像中的位置就能从映射表 中查到本车与前车之间的车距。该映射表的具体映射关系根据摄像头的不同也不同。 0101 本发明通过查询映射表获取距离、 物体的宽度和高度, 并分析高度宽度是否满足 车辆的实际宽高, 剔除干扰。
38、, 从而保障了检测结果的准确性。 0102 在本发明某一或所有实施例中, 所述检测车距的装置还包括 : 预设模块 40 和报警 模块 50。 0103 具体地, 参照图 10, 图 10 为本发明检测车距的装置另一实施例的功能模块示意 图。预设模块 40, 用于预设安全距离。 0104 在采集图像之前, 首先预设一个安全距离, 此安全距离可以是符合安全行驶条件 的车距 ( 比如 10 米 ), 也可以是符合用户开车习惯的车距 ( 比如新 手司机可以设置为 15 米 )。用户可以自行设置, 并且可以任意修改。 0105 报警模块 50, 用于在所述车距小于安全距离时, 发出警报。 0106 可以。
39、在检测车距的装置上增加警报器, 警报器可以发出声音警报或者是震动警报 等能引起用户注意的警报。 用户在开车过程中需要专心致志, 特别是在环境恶劣时, 更需要 仔细观察路况, 此时可能无法分神去关注实时的车距信息。为了在车距过小时及时提醒用 户, 所以在采集图像之前预设一个安全距离, 在车距小于安全距离时, 发出警报。 0107 以上仅为本发明的优选实施例, 并非因此限制本发明的专利范围, 凡是利用本发 明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换, 或直接或间接运用在其他相关的技 术领域, 均同理包括在本发明的专利保护范围内。 说 明 书 CN 104392629 A 10 1/3 页 11 图 1 图 2 图 3 说 明 书 附 图 CN 104392629 A 11 2/3 页 12 图 4 图 5 图 6 说 明 书 附 图 CN 104392629 A 12 3/3 页 13 图 7 图 8 图 9 图 10 说 明 书 附 图 CN 104392629 A 13 。