基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像和视频处理技术领域，具体讲是一种基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法。
【背景技术】
[0002]目前，在汽车前撞报警系统中，主要采用两种方案，一种是采用单摄像头的方案，一种是采用双摄像头的方案。但是，这两种方案存在以下的缺点:
[0003]1)对于前者，由于单摄像头只能提供一种数据，并没有立体的三维信息，因此，系统中的控制部分的算法精度很低，并且控制系统的鲁棒性受到限制(所谓的鲁棒性，是指控制系统在一定的参数摄动下，维持某些性能的特性，这些参数包括结构、大小等等);
[0004]2)对于后者，由于控制系统通常采用的是原理简单的三维重建算法，因此，计算量非常大，从而造成成本高，这样就很难在廉价的民用系统中得到实现。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺陷，提供一种有较高的计算精度和鲁棒性，并且又没有过大的计算量，从而成本低的汽车前撞报警系统中基于双摄像头的信息融合方法及装置。
[0006]为解决上述技术问题，本发明提供的基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法，它包括以下的步骤:
[0007]1)在汽车本体的左右前方各安装左摄像头和右摄像头；
[0008]2)通过左摄像头获取前方的汽车或其他障碍物的一幅图像；
[0009]3)通过霍夫变换提取车道线；
[0010]4)用边缘检测算法提取出图像的横向边缘和竖向边缘；
[0011]5)按行对竖向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；按列对横向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；
[0012]6)每对行峰值和列峰值决定一个点，在这个点的左上角、右上角、左下角和右下角把边缘图像跟汽车模板进行对比，看是否吻合；
[0013]7)把上述一系列对比得到的一系列分数值跟一个已经确定好的阈值进行对比，如果高于阈值，就说明初步检测到了汽车或相似大小和形状的障碍物；
[0014]8)设定路面情况为水平状态，利用三角函数关系估算出本汽车本体离前方汽车或其他障碍物的距离；
[0015]9)利用步骤8)的结果估算出前方汽车或其他障碍物在右摄像头图像中的位置；
[0016]10)在这个位置附近对左右图像通过计算获取平移信息；
[0017]11)对这一系列的平移信息作线性拟合，从而得到一个倾角；
[0018]12)当线性拟合所得到的倾角的绝对值小于阈值时，就判断出所检测到的物体为垂直于路面的汽车或其他障碍物。
[0019]所述的步骤10)中，对左右图像通过计算获取平移信息中的计算采用的是快速傅里叶算法。
[0020]采用以上结构后，本发明与现有技术相比，具有以下优点:本发明并没有象现有技术中双摄像头视频运用计算量很大的三维重建算法，而是利用单摄像头视频的结果以及路面水平的假定状态来简化针对局部障碍物的三维重建算法，因此，即具有较高的计算精度和鲁棒性，并且又没有过大的计算量，从而降低汽车前撞报警系统的成本。
【具体实施方式】
[0021]下面结合【具体实施方式】对本发明作进一步详细地说明。
[0022]一种基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法，它包括以下的步骤:
[0023]1)在汽车本体的左右前方各安装左摄像头和右摄像头；
[0024]2)通过左摄像头获取前方的汽车或其他障碍物的一幅图像；
[0025]3)通过霍夫变换提取车道线；
[0026]4)用边缘检测算法提取出图像的横向边缘和竖向边缘；
[0027]5)按行对竖向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；按列对横向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；
[0028]6)每对行峰值和列峰值决定一个点，在这个点的左上角、右上角、左下角和右下角把边缘图像跟汽车模板进行对比，看是否吻合；
[0029]7)把上述一系列对比得到的一系列分数值跟一个已经确定好的阈值进行对比，如果高于阈值，就说明初步检测到了汽车或相似大小和形状的障碍物；
[0030]8)设定路面情况为水平状态，利用三角函数关系估算出本汽车本体离前方汽车或其他障碍物的距离；
[0031]9)利用步骤8)的结果估算出前方汽车或其他障碍物在右摄像头图像中的位置；
[0032]10)在这个位置附近对左右图像通过计算获取平移信息；
[0033]11)对这一系列的平移信息作线性拟合，从而得到一个倾角；
[0034]12)当线性拟合所得到的倾角的绝对值小于阈值时，就判断出所检测到的物体为垂直于路面的汽车或其他障碍物。
[0035]所述的步骤10)中，对左右图像通过计算获取平移信息中的计算采用的是快速傅里叶算法。
【主权项】
1.一种基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法，其特征在于:它包括以下的步骤: 1)在汽车本体的左右前方各安装左摄像头和右摄像头； 2)通过左摄像头获取前方的汽车或其他障碍物的一幅图像； 3)通过霍夫变换提取车道线； 4)用边缘检测算法提取出图像的横向边缘和竖向边缘； 5)按行对竖向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；按列对横向边缘求直方图，得到若干个峰值位置； 6)每对行峰值和列峰值决定一个点，在这个点的左上角、右上角、左下角和右下角把边缘图像跟汽车模板进行对比，看是否吻合； 7)把上述一系列对比得到的一系列分数值跟一个已经确定好的阈值进行对比，如果高于阈值，就说明初步检测到了汽车或相似大小和形状的障碍物； 8)设定路面情况为水平状态，利用三角函数关系估算出本汽车本体离前方汽车或其他障碍物的距离； 9)利用步骤8)的结果估算出前方汽车或其他障碍物在右摄像头图像中的位置； 10)在这个位置附近对左右图像通过计算获取平移信息； 11)对这一系列的平移信息作线性拟合，从而得到一个倾角； 12)当线性拟合所得到的倾角的绝对值小于阈值时，就判断出所检测到的物体为垂直于路面的汽车或其他障碍物。2.根据权利要求1所述的基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法，其特征在于:所述的步骤10)中，对左右图像通过计算获取平移信息中的计算采用的是快速傅里叶算法。
【专利摘要】本发明基于单双摄像头信息融合的汽车及障碍物检测方法，它包括在汽车本体的左右前方各安装左摄像头和右摄像头；左摄像头获取前方的汽车或其他障碍物的一幅图像；霍夫变换提取车道线；用边缘检测算法提取出图像的横向边缘和竖向边缘；按行对竖向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；按列对横向边缘求直方图，得到若干个峰值位置；每对行峰值和列峰值决定一个点，在这个点的左上角、右上角、左下角和右下角把边缘图像跟汽车模板进行对比；把上述一系列对比得到的一系列分数值跟一个已经确定好的阈值进行对比，分析检测到了汽车或相似大小和形状的障碍物；具有较高的计算精度和鲁棒性，并且又没有过大的计算量，从而降低汽车前撞报警系统的成本。
【IPC分类】G06T7/00, G06K9/00
【公开号】CN105279760
【申请号】CN201510700177
【发明人】潘钰华
【申请人】宁波裕兰信息科技有限公司
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年10月26日