基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，首先通过对视频图像的比对，分析车辆周围场景的变化，从而预知车辆可能发生的意外情况，然后在分析车辆的控制状态，避免对驾车者的主动操作进行误报警，最后在确认驾车者没有主动操作的情况下启动预警策略，车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作，由此可以避免发生安全事故。应用了能够执行该行车预警方法的系统的车辆安全系数更高，更加适合在高速公路进行长途驾驶，可以有效防止由于长时间驾驶使驾车者注意力不集中甚至疲劳驾驶导致的交通意外。

【技术实现步骤摘要】
基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法
本专利技术涉及车辆智能控制领域，特别涉及基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法。
技术介绍
在现今社会中，汽车已经成为不可或缺的交通工具，并随着现代电子技术的发展及其在汽车系统中的应用，汽车的性能已经得到了很大的提高，同时基于现代电子技术产生的各种电子产品也逐渐实现了现代驾车人员对汽车各方面的要求。车载摄像装置在各种汽车上得到了广泛的应用。在此基础上出现了对视频图像进行分析得到模糊评价系统。目前有一些基于模糊评价的驾驶员自动评价模型。但该模型仅在一些地区的汽车驾驶考试过程中使用，因为该考试过程相对简单固定，环节易于量化，所以驾驶员评价模型相对简单，容易实现。但其评价指标仅仅考虑到驾驶行为的违规与否，无法准确对车辆驾驶状态做出判断。在车辆的实际驾驶时，对比如抢道、越线等等具有危险隐患的行为很难及时提醒。在长途驾驶中，驾驶员无意识但具有潜在危险的不良驾驶行为往往会产生严重后果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法。根据本专利技术的一个方面，提供了基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，包括以下步骤：S1、利用车载摄像头采集车辆侧面的视频图像，并将该视频图像储存在存储装置中；S2、将车载摄像头采集的视频图像与存储装置存储的视频图像进行比对，确定车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中是否相似，如果相似则继续进行S1，如果不相似则进行S3；S3、对驾车者的驾驶状态进行判断，确定特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中不相似是否为驾车者主动操作所致，如果是则继续进行S1，如果不是则进行S4；S4、启动预警策略，对车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作以避免发生安全事故。采用以上技术方案的行车预警方法，首先通过对视频图像的比对，分析车辆周围场景的变化，从而预知车辆可能发生的意外情况，然后在分析车辆的控制状态，避免对驾车者的主动操作进行误报警，最后在确认驾车者没有主动操作的情况下启动预警策略，车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作，由此可以避免发生安全事故。应用了能够执行该行车预警方法的系统的车辆安全系数更高，更加适合在高速公路进行长途驾驶，可以有效防止由于长时间驾驶使驾车者注意力不集中甚至疲劳驾驶导致的交通意外。在一些实施方式中，S2包括以下步骤：S21、在存储装置中连续的视频图像中找出特定物体的影像；S22、对视频图像中特定物体的影像进行分析，确定特定物体的位置，再通过软件程序进行仿真处理，拟合出特定物体的运动轨迹；S23、运用软件程序通过拟合出的特定物体的运动轨迹预判下一时间节点时特定物体的影像在视频图像中应该出现的位置；S24、判断车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像位置与预判的位置是否重合，如果重合则判定车辆为正常驾驶状态，继续进行S1，如果不重合则判定车辆为非正常驾驶状态，进行S3。这里的特定物体为车辆行驶的车道两侧的连续性的物体，包括花基或者护栏或者边沿或者双实线。对特定物体的影像进行分析，不仅可以减少分析工作，提高系统的分析速度，而且可以将特定物体的影像从整个视频图像中剥离，最大程度上减少环境的影响，提高分析结果的准确性。由此可以又快又准的拟合出的特定物体的运动轨迹，并通过运动轨迹预判车辆可能发生的意外情况。在一些实施方式中，S3包括以下步骤：S31、通过声音、震动或者可视图像投放等方式提醒或警告驾车者；S32、侦测驾车者是否采取有效的规避性操作以消除车辆的非正常驾驶状态，如果采取则解除警报，继续进行S1，如果未采取则认为车辆即将处于危险境地，进行S4。如果驾车者只是注意力分散，通过提醒可以是其很快反应过来，控制车辆使之采取规避，如果通过提醒驾车者无反应，此时驾车者可能由于疲劳驾驶打瞌睡，系统可以采取主动手段，避免发生危险。在一些实施方式中，S4包括以下步骤：S41、暂时锁定车辆可能加深其危险程度的转向操作；S42、在单个车轮施加制动力，从而产生一附加横摆调节力矩，辅助车辆回到正确的方向；S43、逐渐减速，最终停车。在一些实施方式中，S1还包括：S11、对车载摄像头采集的视频图像处理，包括对图像信息进行像素化、锐化和降噪处理。由此可以提高特定物体识别的准确性。在一些实施方式中，S2还包括：D、对车辆方向盘的动作进行侦测，判断在一段时间内驾车者是否操作过方向盘，如果操作过则认为驾车者主观上已知晓车辆的行驶状态，继续进行S1，如果未操作过则认为驾车者有可能不知晓车辆的行驶状态，进行S23。由此在市内道路等复杂路况下，可以避免系统发出无意义的警报。在一些实施方式中，S2还包括：E、对驾车者的脸部进行识别，判断驾车者是否处于疲劳状态，如果未处于疲劳状态则认为驾车者主观上已知晓车辆的行驶状态，继续进行S1，如果处于疲劳状态则认为驾车者有可能不知晓车辆的行驶状态，进行S23。现在有技术中有很多基于对驾车者的脸部进行识别来判断他是否处于疲劳状态的方法。在一些实施方式中，S2还包括：F、对车辆的行驶速度进行侦测，判断车辆时速是否大于25公里，如果时速小于25公里，车辆处于低速行驶状态，有可能是在市区等复杂或者拥挤路况下行驶，车辆危险程度较低，继续进行S1，如果时速大于25公里，车辆处于低速行驶状态，危险程度较高，进行S23。在一些实施方式中，S22为在视频图像中通过灰度找出特定物体的影像的边界从而确定特定物体的影像。在一些实施方式中，特定物体道路上常见的连续性的物体，包括花基或者护栏或者边沿或者双实线。附图说明图1为本专利技术一种实施方式的基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法的流程示意图。图2为图1所示基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法的具体流程示意图。图3为采用图1所示基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法识别出的行车记录仪拍摄的位于车辆左侧的双实线的示意图。图4为采用图1所示基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法所示的采用以上技术方案的行车预警方法对双实线的预判位置与实际位置进行比对的三种结果的示意图。图5为本专利技术另一种实施方式的基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法的具体流程示意图。具体实施方式下面结合附图对专利技术作进一步详细的说明。实施例1图1至图2示意性地显示了根据本专利技术的一种实施方式的基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法。如图所示，行车预警方法以下步骤：S1、利用车载摄像头采集车辆侧面的视频图像，并将该视频图像储存在存储装置中。S11、对车载摄像头采集的视频图像处理，包括对图像信息进行像素化、锐化和降噪处理以提高特定物体识别的准确性。在实际中，可以每间隔0.3秒调取一帧视频图像处理进行处理。S2、将车载摄像头采集的视频图像与存储装置存储的视频图像进行比对，确定车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中是否相似，如果相似则继续进行S1，如果不相似则进行S3。S3、对驾车者的驾驶状态进行判断，确定特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中不相似是否为驾车者主动操作所致，如果是则继续进行S1，如果不是则进行S4。S4、启动预警策略，对车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作以避免发生安全事故。S2包括以下步骤：S本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用车载摄像头采集车辆侧面的视频图像，并将该视频图像储存在存储装置中；S2、将车载摄像头采集的视频图像到与存储装置存储的视频图像进行比对，确定车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中是否相似，如果相似则继续进行S1，如果不相似则进行S3；S3、对驾车者的驾驶状态进行判断，确定特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中不相似是否为驾车者主动操作所致，如果是则继续进行S1，如果不是则进行S4；S4、启动预警策略，对车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作以避免发生安全事故。

【技术特征摘要】
1.基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用车载摄像头采集车辆侧面的视频图像，并将该视频图像储存在存储装置中；S2、将车载摄像头采集的视频图像与存储装置存储的视频图像进行比对，确定车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中是否相似，如果相似则继续进行S1，如果不相似则进行S3；S3、对驾车者的驾驶状态进行判断，确定特定物体的影像与存储装置存储的视频图像中不相似是否为驾车者主动操作所致，如果是则继续进行S1，如果不是则进行S4；S4、启动预警策略，对车辆采取安全管理措施，限制车辆的部分操作以避免发生安全事故;所述S2包括以下步骤：S21、在存储装置中连续的视频图像中找出特定物体的影像；S22、对视频图像中特定物体的影像进行分析，确定特定物体的位置，再通过软件程序进行仿真处理，拟合出特定物体的运动轨迹；S23、运用软件程序通过拟合出的特定物体的运动轨迹预判下一时间节点时特定物体的影像在视频图像中应该出现的位置；S24、判断车载摄像头采集的视频图像中特定物体的影像位置与预判的位置是否重合，如果重合则判定车辆为正常驾驶状态，继续进行S1，如果不重合则判定车辆为非正常驾驶状态，进行S3。2.根据权利要求1所述的基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：S31、通过声音、震动或者可视图像投放提醒或警告驾车者；S32、侦测驾车者是否采取有效的规避性操作以消除车辆的非正常驾驶状态，如果采取则解除警报，继续进行S1，如果未采取则认为车辆即将处于危险境地，进行S4。3.根据权利要求1所述的基于视频图像中特定物体影像分析的行车预警方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：S41、暂时锁定车辆可能加深其危险程度的转向操作；S42、在单...

【专利技术属性】
技术研发人员：何灌昌，
申请(专利权)人：何灌昌，
类型：发明
国别省市：广东;44