一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法与流程

本发明涉及车辆辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法。

背景技术：

随着科学技术的推进与人民生活水平的提高，交通越来越拥堵，交通事故频繁发生，如果不借助驾驶辅助系统单靠人为地识别、操作，行车的危险性较高。为了更好地做到预防安全事故的发生，驾驶辅助系统能够预测即将发生或可能发生的危险并及时作出警告，这需要驾驶辅助系统对周围的行车、行人或行畜等活动状态做到全面地掌控，但目前的视距采集与还原技术有限，只是采集全景图像并作较高保真度地还原，但未对图像涵盖的内容作出分析，仍然需要人为地观看去挖掘需要的信息，这比人眼直接观看周围环境的优越性仅在于展示了人眼视线盲区，在驾驶员行车过程中受干扰因素本就较多的情况下还要自我分析是否有危险情况的发生，这明显与现代社会智能、精准、便捷的行车理念相违背。

所以，采用的新技术——红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头，再由计算机对其采集到的视距全景图像做评估与预测，结合自身车辆的行车操作(特别是停车、让车、会车或超车)给到一个将能及时的、高效的、准确的也是最简单的操作指示，将极大地减少交通事故的发生，这就是本发明研究的主要内容。

技术实现要素：

本发明提供一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法，解决了采用集成采用红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头于一体的伸缩式视距成像设备采集车身图像，由智能分析模块将其与车辆自身行驶状态信息结合处理得到操作指示的技术问题。

为解决以上技术问题，本发明提供一种高精度的车辆视距采集与处理系统，包括智能分析模块和与所述智能分析模块连接的视距成像模块、自身速度检测模块、自身灯光检测模块、ar显示模块、语音提示模块；

所述视距成像模块，用于获取车身四周的现实全景图像和与所述现实全景图像对应的红外热成像，并发送到所述智能分析模块；

所述自身速度检测模块，用于获取车身实时行驶速度并发送到所述智能分析模块；

所述自身灯光检测模块，用于获取车身实时灯光状态信息并发送到所述智能分析模块；

所述智能分析模块用于接收所述红外热成像，并捕捉所述红外热成像中的障碍物和目标物，做上预设的显示标记后进行持续追踪，并分析得到障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息；

所述智能分析模块还用于接收所述车身实时行驶速度，并结合所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息得到与所述障碍物和目标物相距的障碍物相隔距离和目标物相隔距离，与所述红外热成像对应的现实全景图像、所述显示标记、所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息共同打包为ar全景图像并发送到所述ar显示模块；

所述ar显示模块用于接收并显示所述ar全景图像；

所述智能分析模块还用于接收所述车身实时灯光状态信息分析得到车辆自身行驶状态信息；

所述智能分析模块还用于结合所述车身实时行驶速度、障碍物相隔距离、目标物相隔距离和车辆自身行驶状态信息，生成障碍物回避操作指示和目标物预设动作指示，并生成对应的操作提示语音指令发送到所述语音提示模块；

所述语音提示模块用于接收并解析所述操作提示语音后发出对应的语音提示信息。

具体地，所述视距成像模块设有集成红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头于一体的伸缩式视距成像设备。

具体地，所述伸缩式视距成像设备安装于车壳顶面，工作时伸出并360°旋转，非工作时缩入车壳中。

具体地，所述障碍物为行人、载人非机动车或动物，所述目标物为行驶中的机动车，包括人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车和无人驾驶的非载人机动车。

具体地，所述障碍物实时位移信息包括障碍物移动轨迹与移动速度，所述目标物实时位移及行驶状态信息包括目标物实时位移信息与目标物行驶状态信息；所述目标物实时位移信息包括目标物移动轨迹与移动速度，所述目标物行驶状态信息包括车灯的开闭与闪烁状态组合下对应的车辆现行动作信息与预备动作信息。

本发明还提供一种高精度的车辆视距采集与处理方法，包括以下步骤：

s1.视距成像模块获取车身四周的现实全景图像和与所述现实全景图像对应的红外热成像，并发送到所述智能分析模块；

s2.智能分析模块接收所述红外热成像，并捕捉所述红外热成像中的障碍物和目标物，做上预设的显示标记后进行持续追踪，并分析得到障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息；

s3.自身速度检测模块获取车身实时行驶速度并发送到所述智能分析模块，所述智能分析模块接收所述车身实时行驶速度；

s4.智能分析模块结合所述车身实时行驶速度、障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息得到与所述障碍物和目标物相距的障碍物相隔距离和目标物相隔距离；

s5.所述智能分析模块将所述障碍物相隔距离和目标物相隔距离与所述红外热成像对应的现实全景图像、所述显示标记、所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息共同打包为ar全景图像并发送到所述ar显示模块；

s6.ar显示模块接收并显示所述ar全景图像；

s7.自身灯光检测模块获取车身实时灯光状态信息并发送到所述智能分析模块，所述智能分析模块接收所述车身实时灯光状态信息分析得到车辆自身行驶状态信息；

s8.所述智能分析模块结合所述现实全景图像、障碍物相隔距离、目标物相隔距离和车辆自身行驶状态信息，生成障碍物回避操作指示和目标物预设动作指示，并生成对应的操作提示语音指令发送到所述语音提示模块；

s9.语音提示模块接收并解析所述操作提示语音后发出对应的语音提示信息。

进一步地，在所述步骤s1中，所述视距成像模块设有集成红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头于一体的伸缩式视距成像设备。

更进一步地，所述伸缩式视距成像设备安装于车壳顶面，工作时伸出并360°旋转，非工作时缩入车壳中。

进一步地，在所述步骤s2中，所述障碍物为行人、载人非机动车或动物，所述目标物为行驶中的机动车，包括人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车和无人驾驶的非载人机动车。

进一步地，在所述步骤s2中，所述障碍物实时位移信息包括障碍物移动轨迹与移动速度，所述目标物实时位移及行驶状态信息包括目标物实时位移信息与目标物行驶状态信息；所述目标物实时位移信息包括目标物移动轨迹与移动速度，所述目标物行驶状态信息包括车灯的开闭与闪烁状态组合下对应的车辆现行动作信息与预备动作信息。

本发明提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法，采用先进的伸缩式视距成像设备，同时采集相同视频内容的现实全景图像、红外热成像，极大地减轻了环境温度、环境光亮、环境可见度等对图像质量的影响，保证了图像的清晰、真实、可靠；智能分析模块能够分辨出现实全景图像、红外热成像中的障碍物和目标物，并及时分析出障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息，不管障碍物是行人、载人非机动车或动物，还是目标物是人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车和无人驾驶的非载人机动车，都能做到准确追踪与行动预测，不需要人为地识别、操作，极大地提高了行车的安全性；智能分析模块将现实全景图像、红外热成像与车辆自身行驶状态信息(停车、让车、会车或超车等)结合处理得到对应的操作指示，及时、高效且准确，保证了行车的智能、精准、便捷。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统的模块结构图；

图2是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理方法的步骤流程图；

图3-1是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法的全景显示部分的重要信息处理图；

图3-2是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法的语音提示部分的重要信息处理图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。以下仅为较佳实施例，不构成对本发明保护范围的限制。

参见图1，是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统的模块结构图。在本实施例中，所述的一种高精度的车辆视距采集与处理系统，包括智能分析模块10和与所述智能分析模块10连接的视距成像模块20、自身速度检测模块30、自身灯光检测模块40、ar显示模块50、语音提示模块60。

所述视距成像模块20，设有集成红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头于一体的伸缩式视距成像设备，用于获取车身四周的现实全景图像和与所述现实全景图像对应的红外热成像，并发送到所述智能分析模块10；所述伸缩式视距成像设备安装于车壳顶面，工作时伸出并360°旋转，非工作时缩入车壳中，并且该设备表面采用耐高温、防腐蚀、防水的轻型材料，质量可靠。

所述自身速度检测模块30，用于获取车身实时行驶速度并发送到所述智能分析模块10，该设备可直接采用原车载装置中的比较成熟的测速装置，不用再新增装置，节省资源。

所述自身灯光检测模块40，用于获取车身实时灯光状态信息并发送到所述智能分析模块10，同理，该设备可直接采用原车载装置中的比较成熟的灯光检测装置，不用再新增装置，节省资源。所述车身实时灯光状态信息，主要是针对该车可能会采取的操作如停车、转弯、掉头、让车、会车或超车等用到的灯光操作，比如正常行驶中，转弯或超车都会用到转向灯，对于具体是转弯还是超车需要结合下面会说明的其他因素进行综合分析。

所述智能分析模块10用于接收所述红外热成像，该像并未显示出来，在后台的程序中自行处理，根据程序预设算法对采集到的图像中的不同热力值的波长的判断，捕捉所述红外热成像中的障碍物和目标物，得出周围环境中存在的特别是运动着的障碍物和目标物，该障碍物为行人、载人非机动车(包括自行车、摩托车与电动平衡车等)或动物(城市中主要是各种宠物，农村里主要是各种牲畜，野外主要是考虑野生动物)，所述目标物为行驶中的机动车，包括人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车和无人驾驶的非载人机动车，其中人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车因为都是人与车的组合即归为一种，而随着科技进步，未来无人驾驶的载人机动车也能安全上路的这种情况必须考虑，所以归为另一种。而且所述红外热成像不受光照的限制，在夜间行车中作用更为明显，而超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头是防眩光效果及黑夜识别效果极佳的红外镜头，在不同温度情况下通过不同温折变材料自适应调整光学系统的成像性能，实现光学无热化，并且结构轻便、美观，是一种高精度的监控镜头。

归类完毕后，做上预设的显示标记后进行持续追踪，并分析得到障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息；所述障碍物实时位移信息包括障碍物移动轨迹与移动速度，所述目标物实时位移及行驶状态信息包括目标物实时位移信息与目标物行驶状态信息；所述目标物实时位移信息包括目标物移动轨迹与移动速度，所述目标物行驶状态信息包括车灯的开闭与闪烁状态组合下对应的车辆现行动作信息(比如启动了刹车时的后两个灯无规律的闪灭)，与预备动作信息(比如转向灯)。

所述智能分析模块10此时接收所述车身实时行驶速度，并结合所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息得到与所述障碍物和目标物相距的障碍物相隔距离和目标物相隔距离，与所述红外热成像对应的现实全景图像、所述显示标记、所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息共同打包为ar全景图像并发送到所述ar显示模块50；该图像即是在原现实全景图像上的对应的位置标上后续处理生成的虚拟信息(虚拟部分)，而显示标记、所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息都是虚拟生成的，与原现实全景图像(现实部分)一起共同构成ar(增强现实)现实全景图像。

所述ar显示模块50用于接收并显示所述ar全景图像，同理，该设备可直接采用原车载装置中的比较成熟的显示装置，不用再新增装置，节省资源；这里处理后的虚拟部分，并不需要借助vr眼睛也可以清晰可见，比如晚上车辆开在乡间小路上，图中现实路边一只狗正以距离该车100米的左前方以60km/h的速度奔跑，且逼近道路中央，此时图中一只伴随着该动物的即为距离、速度等实时变换的虚拟数据。这只是全景显示部分，并且也只是针对车身周围环境做出的加工后的显示，是一种客观的信息展示。

因为全景显示部分需要驾驶员视线发生转移，而往往正是因为极短时间比如一个视线的转移就来不及注意到即将发生的危险并采取有效防止措施，所以，设计了语音提示部分，驾驶员只需要耳朵听到，结合视线的配合可以及时作出应对。

所述智能分析模块10还接收所述车身实时灯光状态信息分析得到车辆自身行驶状态信息；所述智能分析模块10结合所述车辆自身行驶状态信息、车身实时行驶速度、障碍物相隔距离、目标物相隔距离，生成障碍物回避操作指示和目标物预设动作指示，并生成对应的操作提示语音指令发送到所述语音提示模块60。所述语音提示模块60用于接收并解析所述操作提示语音后发出对应的语音提示信息，同理，该设备可直接采用原车载装置中的比较成熟的语音装置，不用再新增装置，节省资源。

比如，在前述的车辆——甲车开在乡间小路上的情况中，路边一只狗正以距离该车100米的左前方以60km/h的速度奔跑，且逼近道路中央，此时系统发出语音提示：“前方有高速移动的动物，请减速或及时停车”，驾驶员打算避及该狗，打算减速，与之伴随的刹车灯亮起，但此时路的后方有一车辆——乙车开启了转向灯，意图超车，乙车看到前方的刹车灯后以为是甲车在进行减速避让，但因为甲车的遮挡，乙车并未有窥及狗的可能性，所以乙车打算加速超车，因为甲车采用了本发明的提供的系统，该系统对狗和乙车的状态已经作了分析，并得出结论，发出语音提示，如：“后方有预备超车的车辆，但有可能撞上前方动物，请打开左转向灯”(因为乙车打算从左方超车)，乙车看到甲车的左转向灯行为后便会停止此次超车的行为。

参见图2，是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理方法的步骤流程图。在本实施中，本发明还提供一种高精度的车辆视距采集与处理方法，该方法与所述的一种高精度的车辆视距采集与处理系统相对应，包括以下步骤：

s1.视距成像模块20获取车身四周的现实全景图像和与所述现实全景图像对应的红外热成像，并发送到所述智能分析模块10；

s2.智能分析模块10接收所述红外热成像，并捕捉所述红外热成像中的障碍物和目标物，做上预设的显示标记后进行持续追踪，并分析得到障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息；

s3.自身速度检测模块30获取车身实时行驶速度并发送到所述智能分析模块10，所述智能分析模块10接收所述车身实时行驶速度；

s4.智能分析模块10结合所述车身实时行驶速度、障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息得到与所述障碍物和目标物相距的障碍物相隔距离和目标物相隔距离；

s5.所述智能分析模块10将所述障碍物相隔距离和目标物相隔距离与所述红外热成像对应的现实全景图像、所述显示标记、所述障碍物实时位移信息和目标物实时位移及行驶状态信息共同打包为ar全景图像并发送到所述ar显示模块50；

s6.ar显示模块50接收并显示所述ar全景图像；

s7.自身灯光检测模块40获取车身实时灯光状态信息并发送到所述智能分析模块10，所述智能分析模块10接收所述车身实时灯光状态信息分析得到车辆自身行驶状态信息；

s8.所述智能分析模块10结合所述现实全景图像、障碍物相隔距离、目标物相隔距离和车辆自身行驶状态信息，生成障碍物回避操作指示和目标物预设动作指示，并生成对应的操作提示语音指令发送到所述语音提示模块60；

s9.语音提示模块60接收并解析所述操作提示语音后发出对应的语音提示信息。

在所述步骤s1中，所述视距成像模块20设有集成红外热成像镜头和超远视距防眩光干扰长波红外光学无热化车载镜头于一体的伸缩式视距成像设备。所述伸缩式视距成像设备安装于车壳顶面，工作时伸出并360°旋转，非工作时缩入车壳中。

在所述步骤s2中，所述障碍物为行人、载人非机动车或动物，所述目标物为行驶中的机动车，包括人为驾驶的机动车、无人驾驶的载人机动车和无人驾驶的非载人机动车。

在所述步骤s2中，所述障碍物实时位移信息包括障碍物移动轨迹与移动速度，所述目标物实时位移及行驶状态信息包括目标物实时位移信息与目标物行驶状态信息；所述目标物实时位移信息包括目标物移动轨迹与移动速度，所述目标物行驶状态信息包括车灯的开闭与闪烁状态组合下对应的车辆现行动作信息与预备动作信息。

需要说明的是，对图1中的一种高精度的车辆视距采集与处理系统的所有文字说明同样适用于图2中的一种高精度的车辆视距采集与处理方法，此处便不再赘述，但为了更清晰的展现整个系统或方法中各种信息的获取、分析、与处理过程，参见图3-1、3-2，图3-1是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法的全景显示部分的重要信息处理图，图3-2是本发明实施例提供的一种高精度的车辆视距采集与处理系统及方法的语音提示部分的重要信息处理图。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。