行车预警方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种行车预警方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.现有技术中的车辆全盲区监测系统和方法包括信息采集模块和系统控制模块，信息采集模块包括设置在车辆上的多个采集单元，采集模块与系统控制模块连接；采集单元包括第一采集组件，用于识别车辆周围的交通参与者，并通过系统控制模块判断车辆周围的交通参与者的运动轨迹；第二采集组件，用以监测近距离的障碍物以弥补第一采集组件的盲区；第三采集组件用于监测车辆侧后方的车辆，同时对车辆侧后方的行人与非机动车辆进行识别。上述现有技术存在以下缺陷：在车身周围使用较多的传感器，车上位置有限，因此在布置的过程中对车辆改动的难度大，提高了盲区监测预警的成本。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供了一种行车预警方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术车辆盲区监测预警成本较高和效率较低的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种行车预警方法，所述方法包括以下步骤：
6.根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；
7.从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；
8.确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；
9.根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；
10.根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。
11.可选地，所述根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框的步骤，包括：
12.根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标边界框；
13.确定待检测目标所处的待检测目标框与所述待检测目标边界框的偏移坐标；
14.确定所述待检测目标边界框的目标框坐标；
15.根据所述目标框坐标和所述偏移坐标确定待检测目标框的中心坐标；
16.根据所述中心坐标、偏移坐标和所述目标框坐标确定待检测目标框。
17.可选地，所述根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离的步骤，包括：
18.确定摄像头距离地面的垂直高度；
19.根据所述垂直高度、所述待测点的像素坐标、目标图像的像素坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距确定待检测目标与当前车辆的直线距离。
20.可选地，所述确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角的步骤，包括：
21.根据所述待检测目标的水平像素坐标、待检测目标框的中心坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距通过以下公式计算所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角：
[0022][0023]ay
＝f/dy[0024]
其中，δ用于表征待检测目标与所述当前车辆之间的夹角，u用于表征待检测目标的水平像素坐标，u0用于表征待检测目标框的中心坐标，θ用于表征所述摄像头的俯仰角，f用于表征摄像头的焦距，ay用于表征有效焦距，dy用于表征单个像素的物理大小。
[0025]
可选地，所述根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警的步骤之前，还包括：
[0026]
获取n帧图像中待检测目标的位置坐标，n为大于1的整数；
[0027]
将所述位置坐标映射至世界坐标中，得到n帧图像中待检测目标的世界坐标；
[0028]
根据所述世界坐标确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离；
[0029]
确定待检测目标的相对运动时间；
[0030]
根据所述相对运动距离和所述相对运动时间确定所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度。
[0031]
可选地，所述根据所述世界坐标确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离的步骤，包括：
[0032]
根据所述世界坐标通过以下公式确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离：
[0033][0034]
其中，
△
s用于表征相对运动距离，xi和yi分别用于表征第i帧图像中待检测目标的世界坐标的横坐标和纵坐标，n用于表征采集的图像数量。
[0035]
可选地，所述根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框的步骤之后，还包括：
[0036]
确定待检测目标被探测到的目标探测次数和探测丢失次数；
[0037]
在所述目标探测次数小于预设探测阈值时，判定所述待检测目标为无效目标；
[0038]
在所述探测丢失次数大于预设探测丢失阈值时，判定所述待检测目标为无效目标。
[0039]
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种行车预警装置，所述装置包括：
[0040]
待检测目标框确定模块，用于根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；
[0041]
直线距离确定模块，用于从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；
[0042]
夹角确定模块，用于确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；
[0043]
纵向距离确定模块，用于根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；
[0044]
碰撞时间确定模块，用于根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。
[0045]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种行车预警设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的行车预警程序，所述行车预警程序配置为实现如上文所述的行车预警方法的步骤。
[0046]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有行车预警程序，所述行车预警程序被处理器执行时实现如上文所述的行车预警方法的步骤。
[0047]
本发明根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。相对于现有的对车辆进行改进，在车身周围使用的较多的传感器识别车辆周围障碍物的方式，本发明上述方式能够提高车辆预警效率。
附图说明
[0048]
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的行车预警设备的结构示意图；
[0049]
图2为本发明行车预警方法第一实施例的流程示意图；
[0050]
图3为本发明行车预警方法第二实施例的流程示意图；
[0051]
图4为本发明行车预警方法第三实施例的流程示意图；
[0052]
图5为本发明行车预警装置第一实施例的结构框图。
[0053]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0054]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0055]
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的行车预警设备结构示意图。
[0056]
如图1所示，该行车预警设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0057]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对行车预警设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0058]
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及行车预警程序。
[0059]
在图1所示的行车预警设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明行车预警设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在行车预警设备中，所述行车预警设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的行车预警程序，并执行本发明实施例提供的行车预警方法。
[0060]
基于上述行车预警设备，本发明实施例提供了一种行车预警方法，参照图2，图2为本发明行车预警方法第一实施例的流程示意图。
[0061]
本实施例中，所述行车预警方法包括以下步骤：
[0062]
步骤s10：根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框。
[0063]
需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如手机、平板电脑、个人电脑等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备或行车预警设备。以下以所述行车预警设备为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。
[0064]
需要说明的是，所述摄像头可以是安装在车辆后视镜鼓包处用于获取车辆周围盲区信息的融合摄像头，车辆上还安装有毫米波雷达，报警显示屏，声光报警器，报警控制器等用于行车预警的装置。所述待检测目标框可以是根据摄像头采集到的环境图像进行目标标定，得到的环境图像中的待检测目标所处的图像框。
[0065]
进一步的，在探测区域内的目标并不都是车辆或是对本车辆具有潜在碰撞危险的障碍物或人。除了需要探测的具有潜在碰撞危险的目标外，还会出现噪声目标、静止目标、非危险目标这三类探测目标。这些目标的存在会加大计算量，同时会对真实存在的、需对其持续探测和跟踪的危险目标造成干扰，产生不必要的误报警或误执行，降低了行车的舒适性，甚至引起安全隐患。因此，所述步骤s10之后，还包括：确定待检测目标被探测到的目标探测次数和探测丢失次数；在所述目标探测次数小于预设探测阈值时，判定所述待检测目标为无效目标；在所述探测丢失次数大于预设探测丢失阈值时，判定所述待检测目标为无效目标。
[0066]
需要说明的是，所述待检测目标可以是通过对摄像头采集到的环境图像进行目标识别得到的具有潜在碰撞危险的目标，或者是车辆上的雷达探测器探测到的具有潜在碰撞危险的目标，所述噪声目标出现的特征是一闪而过，持续时间短，连续出现次数少，因此，可通过设定探测有效目标的生命周期方法，使用出现、持续、消失三个阶段来划分，并设定如下参数：
[0067]
detect time：目标被探测到的次数即所述目标探测次数；
[0068]
lost time：目标连续丢失的次数即所述探测丢失次数。
[0069]
其中，同一目标每被探测到一次，detect time加1，同一目标每丢失一次，lost time加1，lost time增加的原因主要有三种：(1)由于路面起伏或车辆颠簸而造成前方车辆目标短暂离开探测区域；(2)由于毫米波雷达工作不稳定而导致前方车辆目标在瞬时内未检测到；(3)由于前方车辆运动状态改变或被其他物体遮挡而暂时未被检测到。
[0070]
设sd、s
l
分别为待检测目标被累计探测到的预设探测阈值和目标连续丢失的预设探测丢失阈值，可将其设置为5和30。通过设置雷达探测目标的生命周期，对于无效目标，由于其短时内出现次数少，用sd抑制其出现；对于有效目标，通过s
l
防止其因为上述中提到的三种原因而导致的短时丢失。从而将无效目标进行过滤，同时增加有效目标探测的稳定性。
[0071]
其次，对于第二类静止目标，目标多为道路环境中的树木、护栏等固定物体，通过试验发现，由于形状、体积、材料等的不同，这些静止目标的反射截面积和信噪比与车辆有较大差别。树木、护栏等物体的反射截面积明显小于车辆尾部，同时由于车辆表面有较好的平整度和光洁度，且质地坚硬，对毫米波雷达有较强的回波反射能力，其信噪比较高。因此，可通过设置反射截面积和信噪比阈值来初步过滤掉行车环境中的静止目标。例如，当待检测目标的反射截面积和信噪比均大于预设反射截面积阈值和信噪比阈值时，判定所述待检测目标为无效目标。
[0072]
最后，对于第三类非危险目标，可通过目标横向距离进行过滤。通过毫米波雷达可测得待检测目标的径向距离r及方位角α雷达安装方位角为θ，可计算出待检测目标与当前车辆之间的横向距离range：
[0073]
range＝rcos(α-θ)
[0074]
判断待检测目标是否位于具有潜在碰撞的危险车道中，需要对当前车辆的横向距离设置阈值：
[0075]
range≤r0[0076]
其中，r0为预设的当前车辆与待检测目标的横向距离阈值，由我国行车道路标准宽度为3.75m，考虑到当前车辆在自身车道的横向移动距离，可选取横向距离阈值r0为5m。
[0077]
对于远离当前车辆的待检测目标，通过设置相对速度阈值v0进行过滤。雷达传感器探测到的目标速度为相对运动速度，当待检测目标靠近雷达传感器时，目标速度值为正值，当待检测目标远离雷达传感器时，目标速度值为负值。因此，可将相对速度阈值v0设定为-2m/s，即当待检测目标以大于7.2km/h的速度远离本车时，毫米波雷达不再对其进行探测与跟踪。其中，相对速度阈值、横向距离阈值等预设值可以根据实际情况自适应设置，本实施例在此不加以限制。毫米波雷达可向后方预警区域发射调制波，能够同时测距和测速。通过发射频率随时间线性上升或下降的特性，对差频信号进行分析便可得到多待检测目标的距离和速度信息。可设置车头纵向20m为盲区区域，20m-90m处为预警区域。对于雷达探测到的目标，变道系统仅在显示屏上显示目标物接近的距离、速度以及预计碰撞时间等信息。给驾驶员提供接近预警监测。当目标物驶入盲区区域时，变道系统再做进一步的预警。
[0078]
步骤s20：从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离。
[0079]
需要说明的是，所述待测点可以是从所述待检测目标框中随机选取的一个点，用于计算待检测目标与当前车辆的直线距离。所述根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离可以是根据相对位置间的几何关系推测出待测点与当前车辆的直线距离，即待检测目标与当前车辆的直线距离。
[0080]
进一步的，为了准确的获得待检测目标与当前车辆的距离，所述步骤s20，可包括：确定摄像头距离地面的垂直高度；根据所述垂直高度、所述待测点的像素坐标、目标图像的像素坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距确定待检测目标与当前车辆的直线距离。
[0081]
需要说明的是，所述根据所述垂直高度、所述待测点的像素坐标、目标图像的像素坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距确定待检测目标与当前车辆的直线距离可以是通过以下公式确定待检测目标与当前车辆的直线距离：
[0082][0083]ay
＝f/dy[0084]
其中，d用于表征待检测目标与当前车辆的直线距离，h用于表征摄像头距离地面的垂直高度，ay用于表征有效焦距，dy用于表征单个像素的物理大小，f用于表征摄像头的焦距，θ用于表征摄像头的俯仰角，v用于表征所述待测点的纵向像素坐标，v0用于表征目标图像的像素坐标的中心坐标，θ用于表征所述摄像头的俯仰角。
[0085]
步骤s30：确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角。
[0086]
应理解的是，计算的待检测目标与当前车辆的直线距离忽略了水平方向坐标点对测距精确度的影响，待检测目标和当前车辆偏移车道中心愈大则误差也愈大，因此，还需要根据所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角确定待检测目标与所述当前车辆的纵向距离。所述确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角的步骤，包括：根据所述待检测目标的水平像素坐标、待检测目标框的中心坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距通过以下公式计算所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角：
[0087][0088]ay
＝f/dy[0089]
其中，δ用于表征待检测目标与所述当前车辆之间的夹角，即待测点与所述当前车辆之间的夹角，u用于表征待检测目标的水平像素坐标，即待测点在像素坐标下的水平像素坐标，u0用于表征待检测目标框的中心坐标，即待检测目标框的像素坐标中的中心坐标，θ用于表征所述摄像头的俯仰角，f用于表征摄像头的焦距，ay用于表征有效焦距，dy用于表征单个像素的物理大小。
[0090]
步骤s40：根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离。
[0091]
需要说明的是，所述根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离可以是通过以下公式确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离：
[0092][0093]
其中，rd用于表征待检测目标与所述当前车辆的纵向距离，d用于表征待检测目标与当前车辆的直线距离，h用于表征摄像头距离地面的垂直高度，δ用于表征待检测目标与所述当前车辆之间的夹角。
[0094]
步骤s50：根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。
[0095]
需要说明的是，所述根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间可以是根据所述纵向距离除以所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度得到碰撞时间。所述根据所述碰撞时间进行行车预警可以是当碰撞时间大于8s时，系统不发出任何提醒；当碰撞时间等于8s时，预警指示灯常亮，并且驾驶室内的显示屏上显示后方快速移动待检测目标、到达车门附近倒计时等信息。提示驾驶员注意侧后方
车辆；当碰撞时间小于8s且驾驶员往相应一侧存在变道意图时，预警指示灯闪烁并带有蜂鸣并且驾驶室内的显示屏上显示后方快速移动目标物、到达车门附近倒计时等信息。提示驾驶员注意侧方变道碰撞风险。其中，提示时间8s可以根据需要自定义设置，本实施例在此不加以限制。
[0096]
本实施例根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。相对于现有的对车辆进行改进，在车身周围使用的较多的传感器识别车辆周围障碍物的方式，本实施例上述方式能够提高车辆预警效率。
[0097]
参考图3，图3为本发明行车预警方法第二实施例的流程示意图。
[0098]
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s10包括：
[0099]
步骤s101：根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标边界框。
[0100]
需要说明的是，所述根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标边界框可以是通过yolov3目标识别算法对环境图像进行目标标定，获得可能存在待检测目标的待检测目标边界框。
[0101]
步骤s102：确定待检测目标所处的待检测目标框与所述待检测目标边界框的偏移坐标。
[0102]
需要说明的是，所述待检测目标框属于所述待检测目标边界框，为了得到更精确的包括待检测目标的目标框，需要对待检测目标边界框进行进一步的标定，进而从待检测目标边界框中提取包含待检测目标的待检测目标框。
[0103]
所述偏移坐标可以包括待检测目标框与所述待检测目标边界框的水平偏移量、纵向偏移量、宽度伸缩度和高度伸缩度。
[0104]
步骤s103：确定所述待检测目标边界框的目标框坐标。
[0105]
需要说明的是，所述待检测目标边界框的目标框坐标可以是所述待检测目标边界框的左上角坐标。
[0106]
步骤s104：根据所述目标框坐标和所述偏移坐标确定待检测目标框的中心坐标。
[0107]
需要说明的是，所述根据所述目标框坐标和所述偏移坐标确定待检测目标框的中心坐标可以是通过以下公式确定待检测目标框的中心坐标：
[0108]bx
＝σ(t
x
)+c
x
[0109]by
＝σ(ty)+cy[0110]
其中，(b
x
，by)用于表征待检测目标框的中心坐标，σ()为logisticsigmoid函数，用于将所有数据归拢到0和1之间。(c
x
，cy)用于表征所述目标框坐标。t
x
用于表征待检测目标框与所述待检测目标边界框的水平偏移量，ty用于表征待检测目标框与所述待检测目标边界框的纵向偏移量
[0111]
步骤s105：根据所述中心坐标、偏移坐标和所述目标框坐标确定待检测目标框。
[0112]
需要说明的是，所述根据所述中心坐标、偏移坐标和所述目标框坐标确定待检测目标框可以是根据以下公式确定待检测目标框的宽度和高度：
[0113][0114][0115]
其中，bw用于表征待检测目标框的宽度，bh用于表征待检测目标框的高度，pw用于表征目标框坐标中待检测目标边界框的宽度，ph用于表征目标框坐标中待检测目标边界框的高度，tw用于表征待检测目标框与所述待检测目标边界框的宽度伸缩度，th用于表征待检测目标框与所述待检测目标边界框的高度伸缩度。
[0116]
本实施例根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标边界框；确定待检测目标所处的待检测目标框与所述待检测目标边界框的偏移坐标；确定所述待检测目标边界框的目标框坐标；根据所述目标框坐标和所述偏移坐标确定待检测目标框的中心坐标；根据所述中心坐标、偏移坐标和所述目标框坐标确定待检测目标框。本实施例能够准确的确定包括待检测目标的待检测目标框。进而确定待检测目标框与当前车辆的距离以及碰撞时间，能够及时的进行行车预警，提高用户体验感。
[0117]
参考图4，图4为本发明行车预警方法第三实施例的流程示意图。
[0118]
基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤s50之前，所述方法还包括：
[0119]
步骤s410：获取n帧图像中待检测目标的位置坐标，n为大于1的整数。
[0120]
需要说明的是，所述n帧图像可以是从摄像头采集到的图像中选取的n帧图像，所述待检测目标的位置坐标可以是所述待检测目标在图像中的中心坐标。
[0121]
步骤s420：将所述位置坐标映射至世界坐标中，得到n帧图像中待检测目标的世界坐标。
[0122]
需要说明的是，所述将所述位置坐标映射至世界坐标中可以是将平面坐标中的待检测目标的位置坐标转换为世界坐标中待检测目标的世界坐标。
[0123]
步骤s430：根据所述世界坐标确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离。
[0124]
在具体实施中，获取n帧图像，假设待检测目标在图像坐标系中位置坐标为：(s1,z1)(s2,z2)...(sn,zn)
[0125]
映射到世界坐标中位置为(x1,y1)(x2,y2)...(xn,yn)。使用相邻帧图像中的世界坐标求解待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离为通过以下公式计算待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离：
[0126][0127]
其中，
△
s用于表征相对运动距离，xi和yi分别用于表征第i帧图像中待检测目标的世界坐标的横坐标和纵坐标，n用于表征采集的图像数量。
[0128]
步骤s440：确定待检测目标的相对运动时间。
[0129]
应理解的是，摄像头采样周期由硬件决定，因此采样周期具有恒定、稳定的特性，在实际应用中可以通过视频帧来计算时间。在测速过程中，假设摄像头采样周期为t，某一时刻的帧号为n，经过一段时间后帧号为n，两个位置点相对应的相对运动时间为
△
t＝t*(n-n)，其中，t为摄像头采样周期。
[0130]
步骤s450：根据所述相对运动距离和所述相对运动时间确定所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度可以是通过以下公式确定所述待检测目标与所述当前车辆的
相对运动速度：
[0131][0132]
其中，rs用于表征待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度，δs1用于表征随机选取的若干帧图像之间的相对运动距离，δt1用于表征δs1对应的选取的图像的采样时间间隔，即δs1对应的图像的相对运动时间。，δs2用于表征随机选取的若干帧图像之间的相对运动距离，δt2用于表征δs2对应的选取的图像的采样时间间隔，即δs2对应的图像的相对运动时间。v1用于表征δs1对应的选取的图像中的待检测目标的相对运动速度。v2用于表征δs2对应的选取的图像中的待检测目标的相对运动速度。
[0133]
本实施例获取n帧图像中待检测目标的位置坐标，n为大于1的整数；将所述位置坐标映射至世界坐标中，得到n帧图像中待检测目标的世界坐标；根据所述世界坐标确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离；确定待检测目标的相对运动时间；根据所述相对运动距离和所述相对运动时间确定所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度。本实施例确定所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度，进而确定待检测目标与所述当前车辆的碰撞时间，能够计时预警车辆碰撞风险，保证车乘人员的安全，提升用户的体验感。
[0134]
参照图5，图5为本发明行车预警装置第一实施例的结构框图。
[0135]
如图5所示，本发明实施例提出的行车预警装置包括：
[0136]
待检测目标框确定模块10，用于根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；
[0137]
直线距离确定模块20，用于从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；
[0138]
夹角确定模块30，用于确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；
[0139]
纵向距离确定模块40，用于根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；
[0140]
碰撞时间确定模块50，用于根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。
[0141]
本实施例根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标框；从所述待检测目标框中选取待测点，并根据所述待测点确定待检测目标与当前车辆的直线距离；确定所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角；根据所述夹角和所述直线距离确定所述待检测目标与所述当前车辆的纵向距离；根据所述纵向距离和所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度确定碰撞时间，并根据所述碰撞时间进行行车预警。相对于现有的对车辆进行改进，在车身周围使用的较多的传感器识别车辆周围障碍物的方式，本实施例上述方式能够提高车辆预警效率。
[0142]
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
[0143]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的行车预警方法，此处不再赘述。
[0144]
基于本发明上述行车预警装置第一实施例，提出本发明行车预警装置的第二实施例。
[0145]
在本实施例中，所述待检测目标框确定模块10，还用于根据摄像头采集到的环境图像确定待检测目标边界框；
[0146]
确定待检测目标所处的待检测目标框与所述待检测目标边界框的偏移坐标；
[0147]
确定所述待检测目标边界框的目标框坐标；
[0148]
根据所述目标框坐标和所述偏移坐标确定待检测目标框的中心坐标；
[0149]
根据所述中心坐标、偏移坐标和所述目标框坐标确定待检测目标框。
[0150]
进一步的，所述直线距离确定模块20，还用于确定摄像头距离地面的垂直高度；
[0151]
根据所述垂直高度、所述待测点的像素坐标、目标图像的像素坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距确定待检测目标与当前车辆的直线距离。
[0152]
进一步的，所述夹角确定模块30，还用于根据所述待检测目标的水平像素坐标、待检测目标框的中心坐标、所述摄像头的俯仰角和焦距通过以下公式计算所述待检测目标与所述当前车辆之间的夹角：
[0153][0154]ay
＝f/dy[0155]
其中，δ用于表征待检测目标与所述当前车辆之间的夹角，u用于表征待检测目标的水平像素坐标，u0用于表征待检测目标框的中心坐标，θ用于表征所述摄像头的俯仰角，f用于表征摄像头的焦距，ay用于表征有效焦距，dy用于表征单个像素的物理大小。
[0156]
进一步的，所述碰撞时间确定模块50，还用于获取n帧图像中待检测目标的位置坐标，n为大于1的整数；
[0157]
将所述位置坐标映射至世界坐标中，得到n帧图像中待检测目标的世界坐标；
[0158]
根据所述世界坐标确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离；
[0159]
确定待检测目标的相对运动时间；
[0160]
根据所述相对运动距离和所述相对运动时间确定所述待检测目标与所述当前车辆的相对运动速度。
[0161]
进一步的，所述碰撞时间确定模块50，还用于根据所述世界坐标通过以下公式确定待检测目标与所述当前车辆的相对运动距离：
[0162][0163]
其中，
△
s用于表征相对运动距离，xi和yi分别用于表征第i帧图像中待检测目标的世界坐标的横坐标和纵坐标，n用于表征采集的图像数量。
[0164]
进一步的，所述待检测目标框确定模块10，还用于确定待检测目标被探测到的目标探测次数和探测丢失次数；
[0165]
在所述目标探测次数小于预设探测阈值时，判定所述待检测目标为无效目标；
[0166]
在所述探测丢失次数大于预设探测丢失阈值时，判定所述待检测目标为无效目标。
[0167]
本发明行车预警装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0168]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有行车预警程序，所述行车预警程序被处理器执行时实现如上文所述的行车预警方法的步骤。
[0169]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0170]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0171]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0172]
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。