列序號(hào)，即RowHigh> RowLow> ColLeft、ColRight,如圖 20 所不。
[0082]S204，根據(jù)四個(gè)邊緣的行序號(hào)、列序號(hào)，分別在兩幅第二圖像中獲取對(duì)應(yīng)的對(duì)方車輛的四個(gè)邊緣的行序號(hào)、列序號(hào)。
[0083]具體地，假定深度圖像的成像配置使得越遠(yuǎn)的事物的深度像素的值越大，將RowHigh, RowLow, ColLeft、ColRight 應(yīng)用到上述 Al、A2 中，如圖 21,22 所示(為了方便，圖中只繪出對(duì)方車輛)。從ColLeft到ColRight之間的范圍內(nèi)，由RowHigh向下查找對(duì)方車輛的上邊緣，上邊緣的特征是該上邊緣之上的屬于路面(或其他更遠(yuǎn)的事物)的深度像素的值明顯大于該上邊緣之下的屬于對(duì)方車輛的深度像素的值。于是，在Al中RowHigh處查找到了對(duì)方車輛的上邊緣，而在A2中RowHigh處未查找到對(duì)方車輛的上邊緣，得RowTopl=RowHigh ;由于深度圖像的成像也符合透視原理，同一事物離攝像機(jī)越遠(yuǎn)則具有圖像越靠上的行序號(hào)，因此對(duì)方車輛在Tl時(shí)刻的距離比在T2時(shí)刻的距離更遠(yuǎn)(若在Al中RowHigh處未查找到對(duì)方車輛的上邊緣，而在A2中RowHigh處查找到了對(duì)方車輛的上邊緣，則對(duì)方車輛在Tl時(shí)刻的距離比在T2時(shí)刻的距離更近)。然后，在A2中RowHigh下方查找到了對(duì)方車輛的上邊緣RowTop2，如圖22所示。
[0084]更具體地，由于RowTopl與RowTop2不在同一行，根據(jù)透視原理可知對(duì)方車輛分別在上述Al、A2中的下邊緣也不在同一行，即RowBottoml不等于RowBottom2。而上述填充網(wǎng)格的多邊形圖框的下邊緣行序號(hào)RowLow必然等于RowBottoml或RowBottom2,并且上述已推理知道對(duì)方車輛在Tl時(shí)間的距離比在T2時(shí)間的距離更遠(yuǎn)，因此推理得知RowLow=RowBottom2,如圖 22 所不。
[0085]進(jìn)一步地，由ColLeft向右查找對(duì)方車輛的左邊緣，左邊緣的特征是該左邊緣之左的屬于路面(或其他更遠(yuǎn)的事物)的深度像素的值明顯大于該左邊緣之右的屬于對(duì)方車輛的深度像素的值。于是，在Al中ColLeft處未查找到對(duì)方車輛的左邊緣，而在A2中ColLeft處查找到了對(duì)方車輛的左邊緣，得ColLeft=ColLeft2。接著，在Al中ColLeft右方查找到了對(duì)方車輛的左邊緣ColLeftl。
[0086]之后，由ColRight向左查找對(duì)方車輛的右邊緣，右邊緣的特征是該右邊緣之右的屬于路面(或其他更遠(yuǎn)的事物)的深度像素的值明顯大于該右邊緣之左的屬于對(duì)方車輛的深度像素的值。于是，在Al中ColRight處未查找到對(duì)方車輛的右邊緣，而在A2中ColRight處查找到了對(duì)方車輛的右邊緣，得ColRight=ColRight2。接著，在Al中ColRight左方查找到了對(duì)方車輛的右邊緣ColRightl。
[0087]在Al中，利用RowTopl和RowLow將ColLeftUColRightl包含的兩列完整的深度像素截成兩線段，分別稱為ColLeftl線段、ColRightl線段。ColLeftl線段、ColRightl線段一部分包含在對(duì)方車輛中，一部分包含在路面上，所以，分別存在像素BL、BR將線段的車輛部分與路面部分分開，因此BL、BR的連線就是對(duì)方車輛的下邊緣。計(jì)算ColLeftl線段上每個(gè)像素的Η)(即該像素的左右相鄰的兩個(gè)像素的值相減的絕對(duì)值)，ColLeftl線段上屬于車輛的像素的H)遠(yuǎn)大于零，ColLeftl線段上屬于路面的像素的H)接近于零，由此可查找到BL。同理也可查找到BR?？扇L或BR所在那一行序號(hào)為RowBottoml。
[0088]由此，RowTopI> RowBottoml、ColLeftl、ColRightl 在 Al 中查找到了，RowTop2、RowBottom2、ColLeft2、ColRight2在A2中查找到了，即在T1、T2時(shí)刻都識(shí)別到了對(duì)方車輛在深度圖像的位置，即實(shí)現(xiàn)了對(duì)對(duì)方車輛的識(shí)別。
[0089]S1042，獲取對(duì)方車輛與本車輛的距離。
[0090]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，獲取對(duì)方車輛與本車輛的距離具體包括:分別在兩幅第二圖像中獲取對(duì)方車輛包含的兩組像素值；分別獲取兩組像素值中的最小值，最小值分別為兩個(gè)不同時(shí)刻對(duì)應(yīng)的對(duì)方車輛與本車輛的第一距離和第二距離。在此需要說(shuō)明的是，此處通過選取最小值來(lái)獲取對(duì)方車輛與本車輛的距離是基于一個(gè)假設(shè)條件的，即假設(shè)對(duì)方車輛包含的兩組像素值中的像素值越小，對(duì)方車輛距離本車輛越近。當(dāng)然，該假設(shè)條件也可以取反向關(guān)系，對(duì)應(yīng)的最小值就要換成最大值。
[0091]具體地，由于深度圖像中的對(duì)方車輛包含的像素的值就代表對(duì)方車輛與本車輛Carl之間的距離，因此，可以查找上述圖像Al、Α2中對(duì)方車輛包含的像素的值中的最小值(對(duì)方車輛距離Carl的最近部位處的深度值)分別作為該對(duì)方車輛在Tl、Τ2時(shí)刻與Carl的距離值D1、D2。
[0092]然而，仍然存在本車輛Carl與對(duì)方車輛的距離保持不變的時(shí)刻。例如，在Tl和T2時(shí)刻已經(jīng)依據(jù)上述說(shuō)明的方法識(shí)別得到對(duì)方車輛與本車輛的距離信息Dl和D2，但在更晚的T3時(shí)刻本車輛Carl與對(duì)方車輛的距離保持不變，即在T2和T3時(shí)刻識(shí)別的對(duì)方車輛的上、下邊緣行序號(hào) RowTop2=RowTop3 或 RowBottom2=RowBottom3,則令 D3=D2 即可。
[0093]由此，基于不同時(shí)刻拍攝的兩幅深度圖像和車輛識(shí)別范圍來(lái)創(chuàng)建關(guān)于對(duì)方車輛的時(shí)間微分深度圖像，基于該創(chuàng)建的時(shí)間微分深度圖像來(lái)查找該對(duì)方車輛在該不同時(shí)刻拍攝的兩幅深度圖像中的邊緣從而識(shí)別該對(duì)方車輛的位置，基于識(shí)別的該拍攝時(shí)刻對(duì)方車輛的包含的深度像素的值來(lái)查找到該對(duì)方車輛與本車輛之間的距離。
[0094]S1043，根據(jù)對(duì)方車輛與本車輛的距離獲取對(duì)方車輛與本車輛之間的相對(duì)速度。
[0095]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)對(duì)方車輛與本車輛的距離獲取對(duì)方車輛與本車輛之間的相對(duì)速度具體包括:根據(jù)第一距離、第二距離和兩個(gè)不同時(shí)刻獲取對(duì)方車輛與本車輛之間的相對(duì)速度，其中兩個(gè)不同時(shí)刻為第一時(shí)刻和第二時(shí)刻，且第一時(shí)刻早于第二時(shí)刻，第一時(shí)刻對(duì)應(yīng)第一距離，第二時(shí)刻對(duì)應(yīng)第二距離。
[0096]具體地，在S1042中已經(jīng)獲得了在Tl、T2時(shí)刻對(duì)方車輛與本車輛Carl的距離值D1、D2，那么，在T2時(shí)刻本車輛Carl與對(duì)方車輛的相對(duì)速度關(guān)系為:V= (D2-D1) / (T2-T1)。
[0097]S1044，根據(jù)對(duì)方車輛與本車輛的距離和相對(duì)速度獲取對(duì)方車輛與本車輛的碰撞時(shí)間。
[0098]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)第二距離和相對(duì)速度獲取對(duì)方車輛與本車輛的碰撞時(shí)間。
[0099]具體地，在T2時(shí)刻，本車輛Carl與對(duì)方車輛的碰撞時(shí)間TC為:
[0100]TC=D2/IVI =D2* I (T2-T1) / (D2-D1) I，其中，計(jì)算碰撞時(shí)間過程中相對(duì)速度V取絕對(duì)值。
[0101]S1045，根據(jù)對(duì)方車輛與本車輛的距離、相對(duì)速度和碰撞時(shí)間生成指示信息和/或報(bào)警信息。
[0102]具體地，在之前的步驟中已計(jì)算得到本車輛Carl與對(duì)方車輛的距離、相對(duì)速度以及碰撞時(shí)間，那么可以將這些信息生成指示信息和/或報(bào)警信息。然后，根據(jù)所述指示信息和/或報(bào)警信息對(duì)駕駛員進(jìn)行警示。
[0103]具體地，指示信息和/或報(bào)警信息可以通過本車輛Carl的顯示設(shè)備(例如儀表設(shè)備、顯示器等)直接用來(lái)指示本車輛駕駛員注意保持與對(duì)方車輛的安全距離、保持安全車速甚至降低車速等。
[0104]此外，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，可以為本車輛Carl與對(duì)方車輛的距離D、相對(duì)速度V以及碰撞時(shí)間TC設(shè)定多個(gè)閾值，然后根據(jù)D或V或TC超過閾值的情況生成不同等級(jí)的指示信息和/或報(bào)警信息。例如，當(dāng)TC小于第一時(shí)間閾值時(shí)，生成第一等級(jí)的指示信息和/或報(bào)警信息，當(dāng)TC小于第二時(shí)間閾值時(shí)(第二時(shí)間閾值小于第一時(shí)間閾值)，生成第二等級(jí)的指示信息和/或報(bào)警信息，其中，第二等級(jí)的指示信息和/或報(bào)警信息比第一等級(jí)的指示信息和/或報(bào)警信息更加緊急。
[0105]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)指示信息和/或報(bào)警信息對(duì)駕駛員進(jìn)行警示，可以通過本車輛Carl上的多種設(shè)備或部件實(shí)現(xiàn)。例如，可通過本車輛Carl的儀表設(shè)備、顯示器、聲音設(shè)備、振動(dòng)設(shè)備、空調(diào)吹風(fēng)設(shè)備等執(zhí)行有區(qū)別的操作警示本車輛駕駛員注意保持與對(duì)方車輛的安全距離、保持安全車速甚至降低車速等。又例如，指示信息和/或報(bào)警信息還可以被本車輛Carl的前大燈、尾燈或喇叭控制設(shè)備用來(lái)執(zhí)行燈光閃爍、鳴笛等操作警示對(duì)方車輛的駕駛員注意保持與本車輛的安全距離、保持安全車速甚至降低車速等。由于本車輛Carl的電子設(shè)備的反應(yīng)速度總是快于駕駛員的反應(yīng)速度，因此這樣的警示操作將無(wú)疑為本車輛或?qū)Ψ杰囕v的駕駛員贏得寶貴的制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間，進(jìn)一步提升駕駛安全性。
[0106]本發(fā)明實(shí)施例的車輛識(shí)別方法，具有以下有益效果:(1)因?yàn)槔玫纳疃葓D像和彩色圖像的成像元器件為同一封裝芯片、可以使用同一組光學(xué)鏡片，相比深度圖像和彩色圖像的成像元器件分開封裝、使用不同一組光學(xué)鏡片的情況減小了識(shí)別盲區(qū)，省略了兩種分開封裝之間的機(jī)械校正工序。并且根據(jù)半導(dǎo)體工業(yè)的摩爾定律，本發(fā)明利用的CMOS的TOF傳感器和圖像傳感器交織陣列芯片在有限時(shí)期內(nèi)將具備足夠低的生產(chǎn)成本；(2)即使由于白天、夜晚自然光照變化對(duì)彩色圖像或亮度圖像發(fā)生劇烈變化而不利于車輛識(shí)別，因?yàn)槔昧松疃葓D像的成像使得自然光照對(duì)車輛識(shí)別影響小，不需使用復(fù)雜的計(jì)算量大的模式識(shí)別方法，車輛的識(shí)別計(jì)算相比利用彩色圖像或亮度圖像可以簡(jiǎn)單快速并且精度更高、可以更快地生成警告信息、可使用成本更低的運(yùn)算芯片完成計(jì)算；(3)因?yàn)樯疃葓D像和彩色圖像幾乎同時(shí)拍攝，使得利用彩色圖像識(shí)別的車輛識(shí)別范圍和利用深度圖像識(shí)別的車輛之間完成計(jì)算的時(shí)間誤差很小，保證了識(shí)別準(zhǔn)確度；(4)由于利用了彩色圖像或亮度圖像識(shí)別車道線，限定了車輛的識(shí)別范圍，排除了識(shí)別范圍以外的車輛或物體的識(shí)別干擾，可以使得生成的警告信息準(zhǔn)確而必要，不會(huì)生成多余的警告信息干擾駕駛員的正常行駛；(5)可以快速可靠、以更高精度識(shí)別車輛，并基于識(shí)別的車輛快速可靠地生成警告信息，可以為本車輛或?qū)Ψ杰囕v的駕駛員贏得寶貴的制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間、進(jìn)一步提升駕駛安全性。
[0107]為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明還提出一種車輛識(shí)別裝置。
[0108]圖23是根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的車輛識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0109]如圖23所示，車輛識(shí)別裝置包括:圖像獲取模塊100、車道線獲取模塊200、識(shí)別范圍生成模塊300和識(shí)別模塊400。
[0110]圖像獲取模塊100用于獲取第一圖像和第二圖像，其中，第一圖像為彩色圖像或亮度圖像，第二圖像為深度圖像。
[0111]在本發(fā)明的實(shí)施例中，圖像獲取模塊100通過具有TOF傳感器和圖像傳感器交織陣列芯片的攝像頭獲取第一圖像和第二圖像。
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