專利名稱：以視頻感知的障礙物防撞方法與裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種障礙物防撞裝置和其實(shí)施方法，尤其涉及一種以視頻感知為基礎(chǔ)，而特別適合運(yùn)用于交通工具的防撞裝置及方法。
背景技術(shù)：
國(guó)內(nèi)已經(jīng)有許多學(xué)術(shù)研究單位正在從事汽車防追尾的研究，以國(guó)立交通大學(xué)的智能型運(yùn)輸系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems；ITS)集成計(jì)劃里的汽車防撞警示子系統(tǒng)為例，其原理是采用超聲波傳感器測(cè)量車輛之間的距離。在國(guó)外，有關(guān)汽車相關(guān)的安全系統(tǒng)方面的研究已進(jìn)行了幾年時(shí)間，而且已結(jié)合其它相關(guān)的信息系統(tǒng)集成為智能型運(yùn)輸系統(tǒng)ITS，目前已完成自動(dòng)防撞裝置(Automotive Collision Avoidance System；ACAS)，其原理是使用紅外線測(cè)量駕駛員本身所駕駛的車子與前方車子之間的距離，進(jìn)而推算出兩車之間的相對(duì)速度，最后同樣透過(guò)人機(jī)介面來(lái)提醒駕駛員做出安全措施。ACAS的建立可利用傳感器接收環(huán)境信息、利用檢索的圖像作車輛識(shí)別和建立防追尾策略三個(gè)流程說(shuō)明其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
傳感器的功能在于能檢索外部環(huán)境的信息，目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)實(shí)驗(yàn)所使用到的傳感器，如川端昭所提出的超聲波(最新超聲波工程)、Health Physics所提出的無(wú)線電波及激光(紅外線)(International Commission onNon-Ionizing Radiation ProtectionGuidelines for limiting exposureto time-varying electric，magnetic and electromagnetic fields)、Wann所提出的GPS三點(diǎn)定位(Position tracking and velocity estimation formobile positioning systems)、Kearney所提出的CCD攝影機(jī)(Cameracalibration using geometric constraints)等。各個(gè)傳感器的特性如表1所示。
表1傳感器的特性


由表1可知利用CCD攝影機(jī)檢索圖像雖可提供最完整的路況信息，但缺點(diǎn)是容易受光線干擾，且無(wú)法運(yùn)用在夜間的障礙物識(shí)別。
目前，國(guó)內(nèi)外利用圖像做車輛識(shí)別的方法很多，包含Yamaguchi所提利用車牌識(shí)別(A Method for Identifying Specific Vehicles Using TemplateMatching)、Marmoiton所提出的三個(gè)前方已知方位易識(shí)別標(biāo)志(Locationand relative speed estimation of vehicles by monocular vision)、Kato所提出的圖形識(shí)別(Preceding Vehicle Recognition Based on LearningFrom Sample Images)、Kruger提出的光學(xué)流量(Real-time estimation andtracking of optical flow vectors for obstacle detection)及Lutzeler所提出的車輛圖像圖騰或邊界組合的對(duì)比(EMS-visionrecognition ofintersections on unmarked road networks)。各種圖像識(shí)別車輛方法的比較如表2。
表2圖像識(shí)別車輛方法



防撞反應(yīng)策略主要是模擬人類在發(fā)生追尾事故前所做的反應(yīng)，一般人類通過(guò)觀察與前車的距離與相對(duì)速度便能憑經(jīng)驗(yàn)與直覺(jué)做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，避免追尾事故的發(fā)生。國(guó)內(nèi)外針對(duì)主動(dòng)式駕駛安全系統(tǒng)所提出的防撞反應(yīng)策略的研究相當(dāng)多。其中，Mar J.所提出的car-following collision preventionsystem(CFCPS)及An ANFIS controller for the car-following collisionprevention system在對(duì)多個(gè)相關(guān)防撞反應(yīng)策略做比較之后，在防撞的表現(xiàn)上已獲得一個(gè)優(yōu)異的成效。CFCPS是以前后車的相對(duì)速度、前后車的距離減去安全距離所得的值為輸入，并以25條模糊規(guī)則為主的模糊推論引擎為計(jì)算核心，最后求得一個(gè)車輛加減速的依據(jù)。另外其在探討為使車輛達(dá)到安全穩(wěn)定，也即此時(shí)前后車輛的距離等于安全距離，以及前車與后車的行駛速度相等，系統(tǒng)所需花費(fèi)的時(shí)間時(shí)提到，CFCPS僅需要7-8秒，同類性質(zhì)的實(shí)驗(yàn)如GM(General Motors)model需10秒，Kikuchi and Chakroborty model則需12-14秒。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在提出一種實(shí)施于全天候障礙物防撞方法及裝置，以使得能在白天和晚上進(jìn)行障礙物識(shí)別，且無(wú)需經(jīng)由復(fù)雜的模糊規(guī)則推論運(yùn)算即可得出一套防撞策略，以供一系統(tǒng)載體的駕駛員作為行車時(shí)的依據(jù)。
本發(fā)明的另一目的在提出一種實(shí)施于全天候障礙物防撞方法及裝置，使圖像傳感器的定位因系統(tǒng)載體受撞擊而改變時(shí)，無(wú)需經(jīng)實(shí)地測(cè)量即可直接自行恢復(fù)其定位。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明揭示一種以視頻感知的障礙物防撞方法，其應(yīng)用于一個(gè)障礙物和一個(gè)移動(dòng)中的系統(tǒng)載體，且一個(gè)圖像傳感器架設(shè)于系統(tǒng)載體。所述障礙物防撞方法包含下列步驟(a)-(f)，其中步驟(a)是檢索系統(tǒng)載體的復(fù)數(shù)個(gè)圖像并進(jìn)行分析；步驟(b)是定位所述圖像傳感器；步驟(c)是執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程；步驟(d)是獲取所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度；步驟(e)是獲取所述系統(tǒng)載體與所述障礙物的一個(gè)相對(duì)距離和一個(gè)相對(duì)速度；以及步驟(f)是執(zhí)行一個(gè)防撞策略。其中步驟(a)于另一實(shí)例中，其所檢索的復(fù)數(shù)個(gè)圖像可位于所述系統(tǒng)載體的前、后、右或右，或者可于時(shí)間的第一與第二時(shí)刻進(jìn)行檢索。
上述的防撞方法可以一個(gè)視頻感知的障礙物防撞裝置加以實(shí)施，其裝設(shè)于一個(gè)系統(tǒng)載體上且主要包含一個(gè)圖像傳感器、一個(gè)運(yùn)算單元和一個(gè)報(bào)警器。所述圖像傳感器用以檢索所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像并得以識(shí)別障礙物，所述運(yùn)算單元可將所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像進(jìn)行分析。若分析結(jié)果認(rèn)為有障礙物存在，則所述報(bào)警器將發(fā)出聲光或產(chǎn)生震動(dòng)以進(jìn)行報(bào)警。


圖1為本發(fā)明的以視頻感知的障礙物防撞裝置示意圖；圖2為本發(fā)明的以視頻感知的障礙物防撞方法的流程圖；圖3為圖2的分析所述障礙物的復(fù)數(shù)個(gè)圖像步驟的流程圖；圖4為深度距離測(cè)量的成像幾何圖；圖5為感光電板的硬件結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為測(cè)量橫向距離的成像幾何圖；圖7為以車輛為實(shí)施例時(shí)的高度測(cè)量(檢測(cè)方形框的像素長(zhǎng)度ldw)圖像示意圖；圖8(a)-(d)為車輛在四種不同深度距離時(shí)在圖像上呈現(xiàn)不同的ldw的示意圖；圖9為定位圖像傳感器的圖像幾何關(guān)系圖；圖10為圖2的提供一個(gè)障礙物識(shí)別流程步驟的流程圖；圖11(a)-(f)例示六種掃描線形態(tài)；圖12為圖2的執(zhí)行一個(gè)防撞策略步驟的流程圖；圖13(a)、13(b)和13(c)例示利用布林變數(shù)所作的障礙物識(shí)別的實(shí)驗(yàn)示意圖；圖14為夜間雨天的路面反光對(duì)障礙物識(shí)別影響圖；和圖15為例示圖像中車輛的外框檢索示意圖。
具體實(shí)施例方式
圖1所示為本發(fā)明所揭示的一種以視頻感知的障礙物防撞裝置20，其裝設(shè)于一個(gè)系統(tǒng)載體24上。所述防撞裝置20主要包含一個(gè)圖像傳感器22、一個(gè)運(yùn)算單元26和一個(gè)報(bào)警器25。所述圖像傳感器22可進(jìn)行掃描，并檢索經(jīng)掃描的一個(gè)障礙物21復(fù)數(shù)個(gè)圖像。所述運(yùn)算單元26針對(duì)所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像進(jìn)行分析。若分析結(jié)果認(rèn)為有所述障礙物21存在，則所述報(bào)警器25將發(fā)出聲光或產(chǎn)生震動(dòng)進(jìn)行報(bào)警。所述圖像傳感器22于另一實(shí)施例中，可檢索位于所述系統(tǒng)載體24前、后、右或右的復(fù)數(shù)個(gè)圖像，或者可于時(shí)間的第一與第二時(shí)刻進(jìn)行檢索。
圖2所示為本發(fā)明的以視頻感知的障礙物防撞方法10的流程。其包含以下步驟11-16，其中步驟11為檢索復(fù)數(shù)個(gè)圖像并進(jìn)行分析，步驟12為定位所述圖像傳感器，步驟13為執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程，步驟14為獲取所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度，步驟15為獲取所述系統(tǒng)載體與所述障礙物的一個(gè)相對(duì)距離和一個(gè)相對(duì)速度，以及步驟16為執(zhí)行一個(gè)防撞策略。
以下說(shuō)明上述步驟的詳細(xì)內(nèi)容步驟11是檢索并分析所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像，其包含下列步驟(參圖3)(a)測(cè)量深度距離111(即所述系統(tǒng)載體24與所述障礙物21的相對(duì)距離)深度距離測(cè)量的成像幾何圖形如圖4所示，此圖含括兩個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng)二維圖像平面坐標(biāo)(Xi，Yi)及三維實(shí)際空間坐標(biāo)(Xw，Yw，Zw)。前者的坐標(biāo)原點(diǎn)為圖像平面50中心Oi，后者坐標(biāo)原點(diǎn)Ow為圖像傳感器22鏡頭的物理幾何中心。Hc(height of images ensor)表示Ow到地面的垂直高度，即 f為圖像傳感器22的焦距。圖像傳感器22的光學(xué)軸52以 表示，此射線與地面的交點(diǎn)為C；點(diǎn)A位于一條平行于地面并通過(guò)Ow的射線上。若有一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)D位于F點(diǎn)正前方L距離處，且D點(diǎn)在圖像平面的對(duì)應(yīng)點(diǎn)為E。若l=OiE‾,]]>L1＝FC、θ1＝∠AOwC、θ2＝∠COwD＝∠EOwOi且θ3＝∠KOwD＝∠GOwE?？梢垣@得以下關(guān)系式θ1=tan-1(HCL1)---(1)]]>=tan-1(Δp1*(c-y1)f)---(2)]]>
θ2=tan-1(lf)---(3)]]>L=HCtan(θ1+θ2)---(4)]]>l＝pl×Δpl(5)pl=fΔpl×tan((tan-1HCL-θ1))---(6)]]>此處圖像傳感器22焦距f為已知，c取為圖像縱坐標(biāo)值的一半(240*320的圖像的c值為120)，HC、L1可由實(shí)際測(cè)量獲得，yl代表一條直路盡頭在圖像中的位置，容易由人眼經(jīng)由圖像快速判斷而得知；θ1又稱為圖像傳感器22的俯角(Depression Angle；DA)，是一個(gè)影響坐標(biāo)映射的重要參數(shù)，式(1)及(2)為兩種簡(jiǎn)易圖像校準(zhǔn)方法，可無(wú)需另外由角度測(cè)量?jī)x測(cè)量即可通過(guò)推導(dǎo)得出θ1。式(3)的l可經(jīng)圖像處理及式(5)、(6)獲得，其中pl為像素長(zhǎng)度(pixel length)，表示圖4的 所占的像素量，Δpl為圖像平面上像素間的間距。式(4)求得的L，即為圖像傳感器22與前方障礙物21的真實(shí)距離。
Δpl的測(cè)量牽扯到對(duì)于圖像傳感器22硬件結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)，以CCD攝影機(jī)的感光電板為例，其硬件結(jié)構(gòu)如圖5所示。像素分辨率為640*480(px*py)的感光電板負(fù)責(zé)接收外在的光色彩信號(hào)，圖像傳感器22對(duì)角線的長(zhǎng)度(S)為1/3英寸，因此可由式(7)換算出像素的間距Δpl(厘米)。
Δpl=S×pypx2+py2×1py]]>=13×213×1480=9.77×10-3---(7)]]>另外，Δpl也可由圖像求得，根據(jù)式(1)-(4)可得式(8)。
L=HCtan(θ1+θ2)=Hctan(tan-1(HCL1)+tan-1(pl×Δplf))---(8)]]>當(dāng)圖像傳感器22的焦距f為已知時(shí)，pl可由圖4觀察得知，HC、L1、L可經(jīng)由實(shí)際測(cè)量而得。接著可求出Δpl。為求得較具代表性的Δpl，不同的pl可對(duì)應(yīng)于不同的Δpl，因此可取多點(diǎn)Δpl以獲得多個(gè)Δpl，并求多個(gè)Δpl的平均；或可利用多個(gè)Δpl及f的聯(lián)立方程式求解Δpl。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得Δpl為8.31×10-3(厘米)，準(zhǔn)確率達(dá)85％。
(b)測(cè)量橫向的距離112若將圖4中KG與DE自圖中抽離出來(lái)，其內(nèi)部幾何關(guān)系不變的條件之下，另外參圖6做更清楚的說(shuō)明。圖6表示DK橫向距離測(cè)量的幾何關(guān)系圖，圖中的D點(diǎn)若向負(fù)Xw方向移動(dòng)W距離便可得到K點(diǎn)，實(shí)際空間坐標(biāo)位置為(-W，HC，L)。K點(diǎn)在圖像平面上的成像為G點(diǎn)，平面坐標(biāo)位置為(-w，l)。 表示 的向量； 表示 的向量?？傻藐P(guān)系式(9)及(10)。
θ3=cos-1n→·a→|n→||a→|---(9)]]>W＝HCcsc(θ1+θ2)tanθ3=w×HC2+L2f2+l2---(10)]]>(c)測(cè)量所述障礙物的高度113圖7說(shuō)明所述障礙物21以車輛為實(shí)施例時(shí)的高度測(cè)量方法。在一臺(tái)車輛所能形成的圖像范圍內(nèi)，如其所示的方形框，其像素長(zhǎng)度ldw(1ength ofdetection window)可由下列式(11)求得。式(11)中的C為圖像橫坐標(biāo)值的一半，對(duì)橫-縱坐標(biāo)為240*320的圖像而言，C取值為240/2＝120。i為車尾在圖像平面的縱坐標(biāo)值，此值由下而上依序遞增其坐標(biāo)值。式(11)的pl′可由式(12)獲得，式中的HV為車輛高度、HC為車輛寬度，L_p為i對(duì)映到實(shí)際空間點(diǎn)的深度。參照?qǐng)D8(a)-(d)所示，對(duì)不同L_p而言，同一輛車會(huì)在圖像上呈現(xiàn)不同的ldw，此時(shí)的圖像傳感器22為固定不動(dòng)的狀態(tài)。L_p可由式(13)獲得，θ1為式(1)的圖像傳感器22的俯角，θ2＝∠COwD＝∠EOwOi(參照?qǐng)D4)。
ldw＝c+pl′-i (11)pl′=fΔpl×tan(θ1+tan-1(HV-HCL_p))---(12)]]>L_p=HCtan(θ1+θ2)---(13)]]>表3為四個(gè)實(shí)施例，其中HV＝134cm，L1＝1836cm，HC＝129cm，用以證明式(11)-(13)是可行的。另外可觀察得知平均誤差率約在7.21％，也即其準(zhǔn)確率達(dá)90％以上，可明顯發(fā)現(xiàn)式(11)-(13)是可實(shí)際應(yīng)用的。
表3 驗(yàn)證式(11)-(13)可行度的統(tǒng)計(jì)表

步驟12為定位所述圖像傳感器，其包含以下各步驟(參圖9)(a)首先，由掃描線linel由下而上每隔約3-5米作橫向掃描，假設(shè)掃描到linel’時(shí)找到具有路面邊線特征的點(diǎn)p(位于道路中央分隔線段32上)、p’(位于道路邊線31上)；(b)由p點(diǎn)沿著圖左邊的道路中央分隔線段32朝上下方尋找出所述道路中央分隔線段32(一般為白色線段)的兩端點(diǎn)，如p1、p2，并據(jù)以分別形成line3和line2，另p1’、p2’是line3、line2各自與圖右邊道路邊線31的交點(diǎn)；(c)找出p1p2(line4)、p1′p2′(line5)兩射線的交點(diǎn)y1；(d)y1代入式(2)，因此圖像傳感器22的俯角θ1可得；(e)另外根據(jù)圖9與式(4)，可推導(dǎo)出式(14)，其中La和La′分別為line3和line2與圖像傳感器22的深度距離；另外參看圖4，θ2、θ2′分別為依據(jù)La、La′所定義的不同的∠COwD。
La=Hctan(θ1+θ2)La′=Hctan(θ1+θ2′)---(14)]]>由式(14)中可得式(15)，其中C1為一路面線段的長(zhǎng)度。
Hc=C1(1tan(θ1+θ2)-1tan(θ1+θ2′))---(15)]]>θ1(圖像傳感器22的俯角)及Hc(圖像傳感器22到地面的高度)求出后，即表示所述圖像傳感器22已被定位。
由于本發(fā)明的障礙物防撞方法及裝置，可由圖像分析直接求得圖像傳感器的俯角與高度，因而即使圖像傳感器的定位因系統(tǒng)載體受撞擊而改變時(shí)，其無(wú)需經(jīng)實(shí)地測(cè)量即可直接自動(dòng)重新定位。
以上θ1及Hc的自動(dòng)求得均需事先已知f(攝影機(jī)鏡頭的焦距)與Δpl(圖像平面上像素間的間距)兩參數(shù)的值，以下另外提出f與Δpl如何經(jīng)由圖像自動(dòng)求得的方法。根據(jù)式(15)可推導(dǎo)出式(16)，同理由式(16)可演繹出式(17)Hc×(tan(θ1+θ2′)-tan(θ1+θ2)tan(θ1+θ2)×tan(θ1+θ2′))=C1---(16)]]>Hc×(tan(θ1+θ2′′)-tan(θ1+θ2)tan(θ1+θ2)×tan(θ1+θ2′′))=C10---(17)]]>式(16)與(17)中，C1為一路面線段的長(zhǎng)度，C10為路面線段的間距，都是已知值。Hc、θ1、θ2、θ2′及θ2″都是f與Δpl的函數(shù)。也即現(xiàn)有f與Δpl兩個(gè)未知數(shù)，并有由f與Δpl兩個(gè)未知參數(shù)建立的式(16)與(17)兩個(gè)恒等式，因此f與Δpl兩參數(shù)可得。
步驟13為執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程，其包含以下步驟(參圖10)(a)設(shè)定一個(gè)掃描線形態(tài)131，所述掃描線形態(tài)選自以下任一個(gè)形態(tài)，如圖11(a)-(f)所示，框中所示即為所得的圖像。
形態(tài)一單線型掃描線，如圖11(a)。
形態(tài)二曲折型掃描線，如圖11(b)，其掃描方式敘述如下兩條邊線33所包圍的范圍是圖像傳感器22位置前方左右共寬約數(shù)米的范圍，掃描寬度視需求而定。掃描線40以曲折的形態(tài)由圖像底部往上對(duì)像素點(diǎn)逐一掃描，每前進(jìn)約數(shù)米的深度距離時(shí)作變向掃描，前進(jìn)的距離也視需求而定。
形態(tài)三三條線型掃描線，如圖11(c)，為三條直線型掃描線40的掃描形態(tài)，其包含的范圍約為圖像傳感器22所在系統(tǒng)載體24正前方左右共寬1.5倍于所述系統(tǒng)載體24的寬度。
形態(tài)四五條線型掃描線，如圖11(d)，其包含的范圍是圖11(c)三條線型掃描線40的再延伸兩條掃描線40。
形態(tài)五轉(zhuǎn)彎型掃描線，如圖11(e)，與圖11(c)的掃描線40最大的不同是本掃描線形態(tài)調(diào)整加大了左右邊掃描線40的范圍，可作為車輛轉(zhuǎn)彎時(shí)的掃描線形態(tài)。
形態(tài)六橫向型掃描線，如圖11(f)。
其中若使用形態(tài)四，則可檢測(cè)到對(duì)向、十字路口突然插入及超車后插入，或急停的障礙物。另外，因?yàn)榭蓹z測(cè)到對(duì)向障礙物，因此夜晚時(shí)可作為自動(dòng)調(diào)整近遠(yuǎn)光燈與調(diào)整會(huì)車速度的依據(jù)，也就是當(dāng)對(duì)向障礙物與系統(tǒng)載體的距離被測(cè)量出小于一個(gè)設(shè)定的距離C13米時(shí)，則可調(diào)整為近燈照明，反之則可調(diào)整為遠(yuǎn)燈照明。
(b)提供一個(gè)邊緣點(diǎn)鑒定132，詳述如下計(jì)算掃描線上相鄰像素在色階上的歐幾里德距離(Euclidean distance)。若所述圖像為彩色圖像，以E(k)表示第k與第k+1個(gè)像素之間的歐幾里德距離，則E(k)被定義為(Rk+1-Rk)2+(Gk+1-Gk)2+(Bk+1-Bk)23.]]>若所述E(k)大于C2，則所述第k像素被視為一個(gè)邊緣點(diǎn)。其中Rk、Gk、Bk分別表示第k個(gè)像素點(diǎn)的紅綠藍(lán)三色的色階值，C2為一個(gè)臨界常數(shù)，可由經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定。若所述圖像為黑白灰階圖像，則E(k)被定義為Grayk+1-Grayk，且若所述E(k)大于C3，則所述第k像素被視為一個(gè)邊緣點(diǎn)。其中Grayk表示第k個(gè)像素點(diǎn)的灰階色階值，C3為一個(gè)臨界常數(shù)。
(c)設(shè)定一個(gè)掃描方式133，所述掃描方式可選自以下任一方式(c.1)檢測(cè)區(qū)間式的掃描方式由下而上掃描，當(dāng)找到邊緣點(diǎn)時(shí)，會(huì)假設(shè)所述點(diǎn)是車尾在圖像中的位置而據(jù)以設(shè)立一個(gè)檢測(cè)區(qū)間，進(jìn)而分析所述檢測(cè)區(qū)間內(nèi)掃描線的像素?cái)?shù)據(jù)。障礙物21在離圖像傳感器22不同的深度距離時(shí)，檢測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度ldw會(huì)有所不同。圖8(a)-(d)是以一個(gè)汽車為例，當(dāng)汽車在不同深度距離時(shí)會(huì)有所不同的檢測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度ldw。本掃描方式的掃描線終點(diǎn)，以所要識(shí)別汽車為例，為圖8(a)圖像中車尾在i＝0時(shí)的ldw(即ldw_m)，其中l(wèi)dw＝ldw_m-i，ldw_m代表當(dāng)前車車尾的圖像位置在i＝0(即圖像最底部)時(shí)所形成的檢測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度)。
(c.2)逐步式的掃描方式掃描方式由下而上對(duì)圖像像素點(diǎn)逐步作掃描分析，并不設(shè)立檢測(cè)區(qū)間。掃描終點(diǎn)一般是路的終點(diǎn)的圖像位置。
(d)提供兩個(gè)布林變數(shù)的真假值134，方法如下(d.1)利用障礙物21底部存在陰影的特性。因?yàn)榱Ⅲw物會(huì)產(chǎn)生陰影，路面的標(biāo)線等非立體物無(wú)法產(chǎn)生陰影，因而所述陰影可作為分辨障礙物21的依據(jù)。提供一個(gè)布林變數(shù)a，則a的真假由式(18)和(19)來(lái)決定，若Nshadow_pixelldw≥C4]]>成立，則a為真 (18)若Nshadow_pixelldw<C4]]>成立，則a為假 (19)其中l(wèi)dw為檢測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度。Nshadow_pixel是指符合陰影特征的像素量，通常取所述檢測(cè)區(qū)間底部約C5×ldw長(zhǎng)的像素?cái)?shù)據(jù)。C4、C5為一個(gè)常數(shù)值。
另外車輛底部的陰影(shadow-pixel)應(yīng)該符合下式(20)的關(guān)系shadow_pixel=R≤C6×RrGray≤C7×Grayr---(20)]]>式(20)中各符號(hào)說(shuō)明如下，分析彩色圖像時(shí)，R分別代表像素?cái)?shù)據(jù)的紅色的色階值，Rr分別代表灰色道路的紅綠藍(lán)的色階值；分析黑白灰階圖像時(shí)，Gray代表像素?cái)?shù)據(jù)的色階值，Grayr代表道路的色階值。而在灰色道路的顏色色階值攫取上，通常是取圖像上較符合灰色特性的像素群，并求所述像素群的顏色平均值，其中C6、C7為一個(gè)常數(shù)值。另外，可通過(guò)所述像素群的顏色平均值進(jìn)而得以判斷系統(tǒng)載體24所在位置的天候亮度，并作為自動(dòng)調(diào)整車燈亮度的依據(jù)，也就是當(dāng)天候亮度越亮則車燈亮度可調(diào)暗，反之當(dāng)天候亮度越暗則車燈亮度可調(diào)亮。
(d.2)利用障礙物21所投射或反射的光具有亮度遞減效應(yīng)的特性。一般天候較暗時(shí)，大多如夜晚時(shí)的圖像識(shí)別，可以光亮度來(lái)判斷出障礙物在圖像中的位置。因光亮度呈多色階分布，若僅通過(guò)計(jì)算光亮度的分布作為識(shí)別的障礙物的依據(jù)則消耗計(jì)算性能，且找出的位置也并非是精確的障礙物位置。在此提供一個(gè)布林變數(shù)b，作為判斷是否為所述障礙物21的依據(jù)，則b的真假由式(21)來(lái)決定，若R≥C8或Gray≥C9成立，則b為真，否則為假 (21)其中R代表分析彩色圖像時(shí)，像素群數(shù)據(jù)的紅色的色階值；Gray代表分析黑白灰階圖像時(shí)，像素?cái)?shù)據(jù)的灰階色階值。通過(guò)分析多張彩色或黑白灰階圖像，當(dāng)像素群的R或Gray等色階值提升或遞減到C8、C9值(臨界常數(shù))時(shí)，則一般多是障礙物在圖像中的位置。
(e)判定所述障礙物種類135，其中關(guān)于障礙物陰影特性、障礙物投射或反射光的亮度遞減特性的兩個(gè)布林變數(shù)分別以a、b表示。白天識(shí)別與夜間識(shí)別的識(shí)別法則不同，其中運(yùn)用白天或夜間識(shí)別法則的轉(zhuǎn)換時(shí)間(經(jīng)過(guò)所述轉(zhuǎn)換時(shí)間后則轉(zhuǎn)換識(shí)別法則)是由設(shè)置于運(yùn)算單元內(nèi)的系統(tǒng)時(shí)間決定。所述識(shí)別法則包含以下的判別步驟(i)白天識(shí)別時(shí)若a為真，則障礙物被識(shí)別為一汽車、一機(jī)車、一腳踏車等路上交通工具，其底部具黑影像素的障礙物；(ii)白天識(shí)別時(shí)若a為假，則障礙物被識(shí)別為一路面標(biāo)線、一樹(shù)影、一護(hù)欄、一山壁、一房子、一分隔島、一人等底部不具黑影像素的障礙物；(iii)夜間識(shí)別時(shí)若b為真，則障礙物被識(shí)別為一汽機(jī)車、一護(hù)欄、一山壁、一房子、一分隔島、一人等立體障礙物；以及(iv)夜間識(shí)別時(shí)若b為假，則障礙物被識(shí)別為一路上標(biāo)線或無(wú)障礙物。
圖13(a)、13(b)和13(c)包含(a)-(q)等17幅子圖，其例示利用判定所述障礙物種類135所述的識(shí)別法則所作的識(shí)別示意圖。在此使用單線型形態(tài)的掃描線作掃描識(shí)別，以路上的障礙物為主要所要識(shí)別的障礙物目標(biāo)，驗(yàn)證障礙物識(shí)別法則的可行性，并將所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)整理于表4。
圖13(a)、13(b)和13(c)中的子圖(a)-(k)為運(yùn)用于白天時(shí)的障礙物識(shí)別示意圖，主要是以布林變數(shù)a作為識(shí)別法則。子圖(1)-(q)為運(yùn)用于夜間的障礙物識(shí)別示意圖，主要是以布林變數(shù)b作為識(shí)別法則。
圖13(a)、13(b)和13(c)中的子圖(a)-(q)中L1代表單線型掃描線所掃描的范圍；L2代表的是依經(jīng)驗(yàn)給定內(nèi)定的邊界閾值(L1與L2的水平坐標(biāo)距離在此設(shè)為25)，凡是掃描線L1上相鄰像素在色階上的歐幾里德距離大于上述內(nèi)定的邊界閾值被視為真正的邊界；白天識(shí)別時(shí)，主要是依據(jù)布林變數(shù)a作判斷，L3是判斷出屬于汽機(jī)車等底部具黑影像素的像素的障礙物的位置，在此將其歸類為o1類障礙物。L4標(biāo)示的則是底部不具黑影像素的像素，且距離系統(tǒng)載體24最近的真正邊界的位置，如路上標(biāo)線、樹(shù)影、護(hù)欄、山壁、房子、分隔島、人等障礙物，在此將其歸類為o2類障礙物。夜間識(shí)別時(shí)，主要是依據(jù)布林變數(shù)b作判斷，L5則是汽機(jī)車、護(hù)欄、山壁、房子、分隔島、人等立體障礙物的位置，所述立體障礙物具發(fā)射或反射光源的功能或特性，在此將其歸類為o3類障礙物。
表4白天與夜間時(shí)的識(shí)別法則與所依據(jù)的示意圖

由以上表4與圖13(a)、13(b)和13(c)的子圖(a)-(q)顯示，利用布林變數(shù)a、b可精確且穩(wěn)定地全天候識(shí)別多種可能會(huì)影響交通安全的障礙物。
但在夜間雨天的情況下仍可能造成識(shí)別上的誤判。圖14上的區(qū)塊A、B、C，乃是街燈A、剎車燈B、車燈C照射于路面積水(圖未示)后的反射光位置，而區(qū)塊A、B、C內(nèi)像素群的R、G、B色階值大致是以下分布特性區(qū)塊AR200-250；G170-220；B70-140區(qū)塊BR160-220；G0-20；B0-40區(qū)塊CR195-242；G120-230；B120-21因此，若根據(jù)式(21)的邏輯判斷，則區(qū)塊A、B、C將極有可能被判斷為障礙物，但這與事實(shí)是相違背的。
要解決圖14中區(qū)塊A、B、C被誤判為障礙物的問(wèn)題，可在系統(tǒng)載體上裝設(shè)一個(gè)有強(qiáng)化藍(lán)光色階亮度的車燈，隨后的識(shí)別流程將可克服路面反光所造成誤判的不良因素，所述夜間雨天識(shí)別法則的流程詳述如下(a)掃描線由下而上當(dāng)掃描到區(qū)塊A或B或C時(shí)，先將式(21)修正為式(22)作為障礙物識(shí)別的法則。
若B≥C11或Gray≥C12成立，則b為真，否則為假 (22)其中B代表分析彩色圖像時(shí)，像素?cái)?shù)據(jù)的藍(lán)色的色階值；Gray代表分析黑白灰階圖像時(shí)，像素?cái)?shù)據(jù)的灰階色階值；通過(guò)分析多張彩色或黑白灰階圖像，當(dāng)像素群的R或Gray等色階值提升或遞減到C11、C12值(臨界常數(shù))時(shí)，則一般多是障礙物在圖像中的位置。
(a)以圖14為例，區(qū)塊A、B將不被視為障礙物。
(b)以圖14為例，區(qū)塊B被識(shí)別為障礙物。
(c)夜間雨天識(shí)別法則是利用一汗染裝設(shè)在所述系統(tǒng)載體24的強(qiáng)化藍(lán)光色階亮度車燈的燈光，將燈光照射到所述障礙物，若所述障礙物的反射燈光達(dá)到一定的藍(lán)色光色階值的特性，則可判定為立體障礙物的反光，否則可視為街燈照射于路面積水的反光。路面積水的有無(wú)可作為判斷天候是否為雨天的依據(jù)。以圖14為例，區(qū)塊A被識(shí)別為非障礙物，并需據(jù)以判斷系統(tǒng)載體所在天候是否為雨天。
(d)以圖14為例，區(qū)塊C雖被識(shí)別為一個(gè)障礙物，但與系統(tǒng)載體并非屬于同一車道，所述障礙物實(shí)體C與系統(tǒng)載體上攝影機(jī)的真實(shí)距離(障礙物距離)，依據(jù)幾何原理推論如式(23)所示。
障礙物距離＝圖14中區(qū)塊C的距離×(車燈的高度+攝影機(jī)的置高)/攝影機(jī)的置高 (23)；若區(qū)塊C與系統(tǒng)載體為同一個(gè)車道，則障礙物距離等于其與圖14中區(qū)塊C的距離。
請(qǐng)參看圖9，步驟14為獲取所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度，詳述如下(a)從圖9中的p1點(diǎn)找出之后，p1點(diǎn)為所述道路中央分隔線段32的端點(diǎn)，接著再找出下一張圖像所述p1點(diǎn)的位置。在此假設(shè)所述道路中央分隔線段32是一個(gè)白色線段。
(b)下一張圖像的p1點(diǎn)通常距離更近，因此可將圖9中的line1掃描線往下依序隔3-5米作橫向掃描，或依圖9中p1p2的斜率往下尋找有白色線段的端點(diǎn)。
(c)對(duì)比前后兩張圖像，所述白色線段端點(diǎn)p1的位置變化便可推得其實(shí)際移動(dòng)距離，而這段距離就是圖像傳感器22所在系統(tǒng)載體24移動(dòng)的距離，若再除以前后張圖像的檢索時(shí)間差，可得出所述系統(tǒng)載體24的絕對(duì)速度。
另外，所述系統(tǒng)載體24的絕對(duì)速度也可經(jīng)由一模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器直接自所述系統(tǒng)載體24上的速度表取得。
步驟15為獲取所述系統(tǒng)載體與所述障礙物的一個(gè)相對(duì)距離和一個(gè)相對(duì)速度，詳述如下識(shí)別出所述障礙物21在圖像中的位置后，根據(jù)式(1)-(6)便可獲取所述系統(tǒng)載體24與所述障礙物21的相對(duì)距離L，如下式(24)所示。
L=Hctan(θ1+tan-1(pl×Δplf))---(24)]]>其中，圖像傳感器22的高度HC、俯角θ1、焦距f、像素之間的間距Δpl為已知，pl可由車輛的圖像位置求得。而所述系統(tǒng)載體24與所述障礙物21的相對(duì)速度(Relative Velocity；RV)可根據(jù)下式(25)求得。
RV=ΔL(t)Δt---(25)]]>Δt、ΔL(t)各別代表前后張圖像檢索的時(shí)間差及車輛被識(shí)別出來(lái)的距離差。
步驟16為執(zhí)行一個(gè)防撞策略，其包含以下步驟(參看圖12)(a)提供一個(gè)等效速度161。所述等效速度大小定義為所述系統(tǒng)載體24的絕對(duì)速度和所述系統(tǒng)載體24與所述障礙物21相互逼近的相對(duì)速度中的較大的一個(gè)；(b)提供一個(gè)安全距離(safe distance)162。所述安全距離的大小大約介于所述等效速度的兩千分的一到兩千分的一加上10米之間。一優(yōu)選實(shí)施例中，所述安全距離的定義為以每小時(shí)公里為單位的所述等效速度數(shù)值大小的一半加上五，且所述安全距離的單位為米；(c)提供一個(gè)安全系數(shù)(safe coefficient)163。所述安全系數(shù)大小定義為所述相對(duì)距離與所述安全距離的比值，且所述安全系數(shù)的大小位于0和1之間；(d)提供一個(gè)報(bào)警程度164。所述報(bào)警程度大小定義為1減去所述安全系數(shù)；(e)發(fā)出聲光或產(chǎn)生震動(dòng)165。根據(jù)所述報(bào)警程度的大小，用所述報(bào)警器25發(fā)出聲光或產(chǎn)生震動(dòng)向所述系統(tǒng)載體24的駕駛員報(bào)警，且可以聲光向所述系統(tǒng)載體24周圍的人報(bào)警；(f)提供一個(gè)圖像中所述障礙物21的外框檢索與顯示166。參圖15，所述外框的寬度為wa；白天時(shí)，即為測(cè)量出的車輛底部陰影的寬度wb；夜間識(shí)別時(shí)，即為車輛尾部反射光的寬度wc；所述外框的高度ha為如式(11)所述的ldw。
(g)提供一次絕對(duì)速度167，所述次絕對(duì)速度的定義為所述系統(tǒng)載體24目前的絕對(duì)速度與所述安全系數(shù)的乘積；以及(h)提供一個(gè)錄像功能168。于一優(yōu)選實(shí)施例中，所述錄像功能可在所述安全系數(shù)小于某一經(jīng)驗(yàn)常數(shù)值時(shí)(例如，0.8)才開(kāi)啟，以記錄危害發(fā)生前的情景，而不需長(zhǎng)時(shí)間開(kāi)啟錄像功能。
以上所述的實(shí)施例雖為汽車，但凡是具有邊緣特征的障礙物均可利用本發(fā)明所揭示的方法加以識(shí)別，因而本發(fā)明所言的障礙物可包含汽車、機(jī)車、卡車、貨車、火車、人、狗、護(hù)欄、分隔島及房屋等。
以上所述系統(tǒng)載體24是以汽車為例進(jìn)行說(shuō)明，但實(shí)際的應(yīng)用卻不限于汽車，即所述系統(tǒng)載體24可為機(jī)踏車、卡車、貨車等任一種交通工具。
以上所述的實(shí)施例中，凡是可檢索圖像的裝置均可作為所述圖像傳感器22，因而所述圖像傳感器22可為電荷耦合元件(Charge Coupled Device；CCD)或互補(bǔ)式金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)元件攝影機(jī)、數(shù)碼相機(jī)、單條條狀攝影機(jī)、手持式設(shè)備上的數(shù)碼相機(jī)等任一裝置。
本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容及技術(shù)特點(diǎn)已在上文得以揭示，然而所屬領(lǐng)域技術(shù)人員仍可能基于本發(fā)明的教示及揭示而作種種不背離本發(fā)明精神的替換及修正。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)不限于實(shí)施例所揭示的內(nèi)容，而應(yīng)包括各種不背離本發(fā)明的替換及修正，并為前述權(quán)利要求所涵蓋。
權(quán)利要求
1.一種以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于可應(yīng)用于一個(gè)系統(tǒng)載體，且一個(gè)圖像傳感器被架設(shè)于所述系統(tǒng)載體，所述防撞方法包含下列步驟檢索并分析復(fù)數(shù)個(gè)圖像；定位所述圖像傳感器；執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程；獲取所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度；獲取所述系統(tǒng)載體與一個(gè)障礙物的一個(gè)相對(duì)距離和一個(gè)相對(duì)速度；和執(zhí)行一個(gè)防撞策略。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述定位圖像傳感器的步驟為用以獲得所述圖像傳感器的俯角、所述圖像傳感器與地面的距離、所述圖像傳感器鏡頭的焦距和圖像平面上像素間的間距。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器的俯角及所述圖像傳感器與地面的距離的獲得包含以下步驟將一個(gè)水平掃描線由下而上每間隔作橫向掃描；識(shí)別出具有路面邊線特征的一個(gè)特征點(diǎn)；識(shí)別出所述特征點(diǎn)所在的一個(gè)特征線段的兩個(gè)第一端點(diǎn)；將所述兩個(gè)第一端點(diǎn)經(jīng)水平掃描得兩條水平線，所述兩條水平線分別交于另一特征線段于兩個(gè)第二端點(diǎn)；識(shí)別所述兩個(gè)第一端點(diǎn)連線與所述兩個(gè)第二端點(diǎn)連線的交點(diǎn)；求出所述圖像傳感器的俯角；和求出所述圖像傳感器到地面的距離。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器的俯角及所述圖像傳感器與地面的距離的獲得進(jìn)一步包含以下步驟求出所述圖像傳感器鏡頭的焦距；和求出所述圖像平面上像素間的間距。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器的俯角是利用所述圖像上像素的間距、圖像的縱向長(zhǎng)度一半的值、圖像傳感器的焦距和所述交點(diǎn)而得。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于圖像傳感器到地面的距離是利用所述圖像傳感器的俯角和所述兩水平線與圖像傳感器的深度距離求得。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器的俯角是根據(jù)下式求得θ1=tan-1(Δpl*(c-y1)f)]]>其中，θ1為所述圖像傳感器的俯角；Δpl為所述圖像上像素的間距；c為圖像的縱向長(zhǎng)度一半的值；y1為所述交點(diǎn)的位置；和f為所述圖像傳感器的焦距。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器到地面的距離是根據(jù)下式求得Hc=C1(1tan(θ1+θ2)-1tan(θ1+θ2′))]]>其中Hc為所述圖像傳感器到地面的距離，C1為一個(gè)路面線段的長(zhǎng)度值；θ1為所述圖像傳感器的俯角；并且θ2、θ2′分別滿足La=Hctan(θ1+θ2),]]>La′=Hctan(θ1+θ2′),]]>其中La與La′分別為兩條水平線到所述圖像傳感器的深度距離。
9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述攝影機(jī)鏡頭的焦距和圖像平面上像素間的間距是根據(jù)下面的兩個(gè)式求得Hc×(tan(θ1+θ2′)-tan(θ1+θ2)tan(θ1+θ2)×tan(θ1+θ2′))=C1]]>Hc×(tan(θ1+θ2′′)-tan(θ1+θ2)tan(θ1+θ2)×tan(θ1+θ2′′))=C10]]>其中，C1為一個(gè)路面線段的長(zhǎng)度，C10為路面線段的間距，Hc為所述圖像傳感器到地面的距離，θ1為所述圖像傳感器的俯角，Hc、θ1、θ2、θ2′及θ2″都是f與Δpl的函數(shù)，f為所述攝影機(jī)鏡頭的焦距，Δpl為圖像平面上像素間的間距，且θ2、θ2′分別滿足La=Hctan(θ1+θ2),]]>La′=Hctan(θ1+θ2′),]]>其中La與La′分別為兩條水平線到所述圖像傳感器的深度距離。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述障礙物識(shí)別流程包含以下步驟設(shè)定一個(gè)掃描線形態(tài)，所述掃描線形態(tài)選自單線型掃描線、曲折型掃描線、三條線型掃描線、五條線型掃描線、轉(zhuǎn)彎型掃描線和橫向型掃描線；提供一個(gè)邊緣點(diǎn)鑒定；設(shè)定一個(gè)掃描方式，所述掃描方式為檢測(cè)區(qū)間式或逐步式；提供至少兩個(gè)布林變數(shù)中的一個(gè)，所述兩個(gè)布林變數(shù)是分別關(guān)于障礙物陰影特性、障礙物投射或反射光的亮度遞減特性；判斷所述布林變數(shù)的真假值；且判定所述障礙物種類。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述邊緣點(diǎn)鑒定包含以下步驟計(jì)算所述水平掃描線上的一個(gè)像素和其相鄰像素在色階上的一個(gè)歐幾里德距離；和若所述歐幾里德距離大于一個(gè)臨界常數(shù)，則所述像素被視為一個(gè)邊緣點(diǎn)。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于關(guān)于障礙物陰影特性的布林變數(shù)的真假值是由下式判斷若Nshadow_pixelldw≥C4]]>成立，則所述布林變數(shù)為真；若Nshadow_pixelldw<C4]]>成立，則所述布林變數(shù)為假；其中C4為一個(gè)常數(shù)值；ldw為檢測(cè)區(qū)間的長(zhǎng)度；和Nshadow_pixel為符合陰影特征的像素量。
13.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于關(guān)于障礙物投射或反射光的亮度遞減特性的布林變數(shù)的真假值是由下式判斷若R≥C8或Gray≥C9成立，所述布林變數(shù)為真，否則為假；其中C8、C9為臨界常數(shù)；R代表分析彩色圖像時(shí)，像素群數(shù)據(jù)的紅色的色階值；Gray代表分析黑白圖像時(shí)，像素群數(shù)據(jù)的灰階色階值。
14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于還包含一個(gè)夜間雨天識(shí)別法則，其利用裝設(shè)于所述系統(tǒng)載體的一個(gè)強(qiáng)化藍(lán)光色階亮度車燈所發(fā)射的燈光照射所述障礙物，依據(jù)所述障礙物反射光的藍(lán)色光色階值的特性，判斷所述障礙物的種類及天候是否為雨天。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于關(guān)于障礙物投射或反射光的亮度遞減特性的布林變數(shù)的真假值是由下式判斷若B≥C11或Gray≥C12成立，則所述布林變數(shù)為真，否則為假；其中C11、C12為臨界常數(shù)；B分別代表分析彩色圖像時(shí)，像素群數(shù)據(jù)的藍(lán)色的色階值；Gray代表分析黑白圖像時(shí)，像素群數(shù)據(jù)的灰階色階值。
16.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于還包含一個(gè)日間和夜間識(shí)別法則轉(zhuǎn)換步驟，其中日間識(shí)別法則是運(yùn)用障礙物陰影特性的布林變數(shù)，夜間識(shí)別法則是運(yùn)用障礙物投射或反射光的亮度遞減特性的布林變數(shù)，所述轉(zhuǎn)換步驟的轉(zhuǎn)換時(shí)間是內(nèi)定于設(shè)置在所述系統(tǒng)載體上的一個(gè)運(yùn)算單元內(nèi)。
17.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于關(guān)于障礙物陰影特性的布林變數(shù)真假值若為真，則所述障礙物被識(shí)別為一個(gè)底部具黑影像素的物體，否則所述障礙物被識(shí)別為一個(gè)底部不具有黑影像素的物體。
18.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于關(guān)于障礙物投射或反射光的亮度遞減特性的布林變數(shù)真假值若為真，則所述障礙物被識(shí)別為一個(gè)立體障礙物，否則所述障礙物被識(shí)別為無(wú)障礙物。
19.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于還包含一個(gè)近遠(yuǎn)燈自動(dòng)切換步驟，其通過(guò)計(jì)算出的系統(tǒng)載體與對(duì)向障礙物的距離是否小于一個(gè)特定距離作為依據(jù)進(jìn)行切換。
20.根據(jù)權(quán)利要求10所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于還包含一個(gè)車燈亮度自動(dòng)調(diào)節(jié)步驟，其通過(guò)攫取的道路像素并計(jì)算其顏色色階平均值，以判斷所述系統(tǒng)載體所在位置的天候亮度，并作為自動(dòng)調(diào)整車燈亮度的依據(jù)。
21.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度的獲取包含以下步驟識(shí)別一個(gè)特征線段的一個(gè)端點(diǎn)在一個(gè)第一圖像中的位置；識(shí)別所述端點(diǎn)在一個(gè)第二圖像的位置；和將所述兩個(gè)端點(diǎn)的距離除以檢索所述第一和第二圖像的時(shí)間差；其中所述第一和第二圖像包含于所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像，且第二圖像的檢索遲于所述第一圖像的檢索。
22.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述防撞策略包含以下步驟提供一個(gè)等效速度，其選自所述絕對(duì)速度和所述相對(duì)速度的較大的一個(gè)；提供一個(gè)由等效速度決定的安全距離；提供一個(gè)安全系數(shù)，其大小定義為所述相對(duì)距離與所述安全距離的比值，且所述安全系數(shù)的大小位于0和1之間；提供一個(gè)報(bào)警程度，其大小定義為1減去所述安全系數(shù)；根據(jù)所述報(bào)警程度的大小，以聲光或震動(dòng)的方式向所述系統(tǒng)載體的駕駛員報(bào)警或以聲光向所述系統(tǒng)載體周圍的人報(bào)警；提供一個(gè)圖像中所述障礙物的外框檢索與顯示；提供一次絕對(duì)速度，所述次絕對(duì)速度的定義為所述系統(tǒng)載體目前的絕對(duì)速度與所述安全系數(shù)的乘積；并且提供一項(xiàng)錄像功能。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述錄像功能在所述安全系數(shù)小于一個(gè)經(jīng)驗(yàn)常數(shù)值時(shí)開(kāi)啟。
24.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度可直接從所述系統(tǒng)載體的速度表取得。
25.根據(jù)權(quán)利要求1所述的以視頻感知的障礙物防撞方法，其特征在于所述圖像傳感器是選自以下中的一個(gè)一個(gè)電荷耦合元件攝影機(jī)、一個(gè)互補(bǔ)式金屬氧化物半導(dǎo)體元件攝影機(jī)、一個(gè)單條條狀攝影機(jī)和一個(gè)手持式通訊設(shè)備上的攝影機(jī)。
26.一種以視頻感知的障礙物防撞裝置，其特征在于應(yīng)用于系統(tǒng)載體，其包含一個(gè)圖像傳感器，其用以檢索復(fù)數(shù)個(gè)圖像得以識(shí)別障礙物；和一個(gè)運(yùn)算單元，其包含下列功能(a)分析所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像；(b)根據(jù)復(fù)數(shù)個(gè)圖像的分析結(jié)果執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程，以判斷障礙物是否存在；且(c)執(zhí)行一個(gè)防撞策略。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的以視頻感知的障礙物防撞裝置，其特征在于另外包含一個(gè)報(bào)警器，當(dāng)所述復(fù)數(shù)個(gè)圖像經(jīng)分析判定有障礙物時(shí)，所述報(bào)警器將發(fā)出聲光或產(chǎn)生震動(dòng)。
28.根據(jù)權(quán)利要求26所述的以視頻感知的障礙物防撞裝置，其特征在于所述圖像傳感器是選自以下中的一個(gè)一個(gè)電荷耦合元件攝影機(jī)、一個(gè)互補(bǔ)式金屬氧化物半導(dǎo)體元件攝影機(jī)、一個(gè)單條條狀攝影機(jī)和一個(gè)手持式通訊設(shè)備上的攝影機(jī)。
全文摘要
本發(fā)明揭示一種以視頻感知的全天候障礙物防撞裝置及方法，以使得能在白天和晚上進(jìn)行障礙物識(shí)別，且無(wú)需經(jīng)由復(fù)雜的模糊規(guī)則推論運(yùn)算即可得到防撞的性能，以供一系統(tǒng)載體的駕駛員作為行車時(shí)的依據(jù)。所述方法配合一個(gè)障礙物、一個(gè)系統(tǒng)載體和一個(gè)圖像傳感器，其包含下列步驟檢索并分析所述障礙物的復(fù)數(shù)個(gè)圖像；定位所述圖像傳感器；執(zhí)行一個(gè)障礙物識(shí)別流程；獲取所述系統(tǒng)載體的絕對(duì)速度；獲取所述系統(tǒng)載體與所述障礙物的一個(gè)相對(duì)距離和一個(gè)相對(duì)速度；以及執(zhí)行一個(gè)防撞策略。
文檔編號(hào)G01C11/04GK1782668SQ200510073059
公開(kāi)日2006年6月7日 申請(qǐng)日期2005年5月27日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月3日
發(fā)明者曾俊元 申請(qǐng)人:曾俊元