一种前方车辆单目视觉测距系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种前方车辆单目视觉测距系统及方法，通过构建基于计算中心、中继站和车辆端的前方车辆单目视觉测距系统，在车辆搭载的单目视觉摄像机采集前进方向图像后，利用计算中心识别和提取前方车辆信息，并结合中继站提供的车道线信息和交通标志信息辅助单目视觉前方车辆测距；本发明专利技术系统结构简单，方法充分利用了车联网的信息交互优势，在单目视觉测距基础上，利用前方车辆尾部信息，在车道线和交通标志信息辅助下实现前方车辆测距，测距精度高，计算量小，可靠性好。

【技术实现步骤摘要】
一种前方车辆单目视觉测距系统及方法
本专利技术属于汽车驾驶领域，具体涉及了一种前方车辆单目视觉测距系统与方法。
技术介绍
安全车距是指后方车辆为了避免与前方车辆发生意外碰撞，在行驶中与前车所保持的必要间隔距离。目前，驾驶员通常通过观察间接判断同前车的距离。随着计算机技术、电子技术不断发展，车辆驾驶辅助系统综合应用视觉传感器、雷达、激光雷达等传感器，可以自主发现并警惕道路的危险状况。其中，视觉传感器信息感知、目标识别能力更强，已在部分ADAS中实现了行人检测、交通标志检测、车道偏离预警等功能。然而，相比于毫米波雷达，视觉传感器尚未在前方车辆测距中应用，主要原因是双目视觉测距远距离目标测距精度不高，且立体匹配算法运算量大，实时性不强；单目视觉在无空间中无几何尺度约束下，仅可以确定目标的方位。近年来，前方车辆视觉测距得到了相关领域科研人员广泛关注，开展了基于机器视觉的前方车辆检测与测距研究。例如，佟卓远(学位论文《基于机器视觉的前方车辆检测与测距系统设计》[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2015.)利用前方车辆阴影宽度、车道线分界线、摄像头外参数及内参数等几何约束，计算前方车辆距离。然而，现有技术主要依赖车辆自身感知的行车环境信息，且车载计算机的计算处理能力有限，辨识的速度和精度难以达到高速运动车辆测距的要求。伴随以车联网、云计算为主要特征的智能交通系统技术的发展，使单目视觉应用于前方车辆测距成为可能：依托智能识别技术，车辆可以准确识别前方车辆车型与道路标志类型；依托车联网技术，车辆有望实时从交通数据中心获得丰富的道路标志几何尺度信息；基于图像视觉处理方法，根据车尾特征在图像中精确定位车辆位置，在道路ROI区域提取车道线。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种测距精度更高，计算量更低，可靠性更高的前方车辆单目视觉测距系统及方法。本专利技术的目的是这样实现的，一种前方车辆单目视觉测距系统，包括：计算中心、中继站、车辆端；计算中心收集中继站转发的车辆运动状态，向中继站发送服务响应；中继站与车辆端及计算中心通信；车辆端向中继站发送交通信息、车辆导航信息。通信方式包括互联网、无线网络、移动通信网络、卫星通信；计算中心包括三个模块层：云层、通信层和客户端层；云层包括基础设施即服务模块、平台即服务模块、软件即服务模块和数据中心；其中，软件即服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；通信层包括：互联网模块、无线网络模块、移动通信模块、卫星通信模块；客户端层包括：中继站管理模块、中继站响应模块、车载终端管理模块和车载终端响应模块；中继站包括三个模块层：本地云层、本地通信层和本地客户端层；本地云层包括本地数据中心和本地软件服务模块；本地软件服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；本地通信层包括：互联网模块、无线网络模块、移动通信模块、卫星通信模块；本地客户端层包括：车载终端管理模块和车载终端响应模块；车辆端包括：车辆通信层和车辆客户端层；车辆通信层包括无线网络模块、移动通信模块、卫星通信模块；车辆客户端层包括人机交互模块、车辆软件服务模块和车载智能设备；车辆软件服务模块包括：车辆跟踪模块、车道线提取模块、交通标志提取模块、车辆提取模块、单目视觉解算模块和ADAS辅助模块；车载智能设备包括车载电脑终端、智能手机、车载卫星定位系统和摄像头。本专利技术目的的实现，还包括一种基于前方车辆单目视觉测距系统的方法，包括如下步骤：步骤一：初始化，车辆端分别建立与计算中心、中继站的通信；由计算中心分配计算任务，其中计算中心执行行驶环境特征分析、车辆目标检测；中继站执行车道线、交通标志识别功能；车辆端执行车道线识别与距离解算功能；步骤二：车辆前进，车载摄像头拍摄车辆前进方向图片，车辆通信层将图片上传至计算中心、中继站；计算中心和中继站通过分析图片中的行驶环境特征，确定视觉测量策略，返回尺度信息；步骤三：车辆端运行视觉算法，提取行驶环境特征坐标，结合尺度信息，完成前方车辆单目视觉测距；进一步地，步骤二所述确定视觉测量策略并返回尺度信息的步骤为：计算中心通过分析图片中的行驶环境特征，对视觉测距可用信息进行判定：若图片视野内仅车辆尾部清晰，执行依据车辆尾部信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心发送前方车辆的尾部尺度信息至车辆端；若图片视野内车辆尾部清晰且车辆行进方向车道线边界清晰，执行依据车辆尾部信息和车道线信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心输出前方车辆的尾部尺度信息至车辆端；中继站依据车辆位置输出车辆所处交通段的车道线尺度信息，由本地数据中心发送至车辆端；若图片视野内车辆尾部清晰、车辆行进方向车道线边界清晰且视野内出现交通标志，执行依据车辆尾部信息、车道线信息和交通标志信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心输出前方车辆的尾部尺度信息至车辆端；中继站依据车辆位置输出车辆所处交通段的车道线尺度信息、交通标志信息，由本地数据中心输出至车辆端；进一步地，步骤三中车辆端运行视觉算法，具体为：若执行依据车辆尾部信息的距离解算，前方车辆距离D的计算表达式为：式中，S为计算中心向车辆端返回的前方车辆尾部尺度信息；s为前车目标的坐标在图像坐标系下面积；kx,ky是预先标定摄像头参数；若执行依据车辆尾部信息和车道线信息的距离解算，前方车辆距离D的计算方法为：车辆端获取车道分界线的图像坐标(ui,vi)(i＝1,2,3,...,8)，获取车辆尾部平面同道路平面交界线的端点(u10,v10)、(u20,v20)；结合计算中心返回的前方车辆尾部宽度信息L0和中继站返回的车道线尺度信息，设置世界坐标系原点，推算车道线坐标(Xi,Yi,Zi)(i＝1,2,3,...,8)，获得透视参数矩阵m′；根据透视投影关系，建立融合车辆宽度信息的超定方程，通过最小二乘法，解得车辆尾部平面同道路平面交界线的端点坐标X＝[Xw1,Yw1,Xw2,Yw2]T，则前方车辆距离为：若执行依据车辆尾部信息、车道线信息和交通标志信息的距离解算，前方车辆距离D的计算方法为：其中，S1为计算中心向车辆端返回的前方车辆尾部尺度信息，S2为中继站向车辆端返回的交通标志尺度信息；s1、s2分别为前方车辆尾部和交通标志在图片视野中图像坐标系下的面积；进一步地，车辆端安装毫米波雷达，用于检测车辆与前方车辆之间的距离；若车辆与前方车辆之间的距离满足2m＜D≤10m，前方车辆距离D的计算表达式为：式中，S为前方车辆尾部面积信息，由计算中心的数据中心提供；s为前车目标的坐标在图像坐标系下面积；kx,ky是预先标定摄像头参数；若车辆与前方车辆之间的距离满足10m＜D≤30m，前方车辆距离D的计算方法为：车辆端获取车道分界线的图像坐标(ui,vi)(i＝1,2,3,...,8)，获取车辆尾部平面同道路平面交界线的端点(u10,v10)、(u20,v20)；结合计算中心返回的前方车辆尾部宽度信息L0和中继站返回的车道线尺度信息，设置世界坐标系原点，推算车道线坐标(Xi,Yi,Zi)(i＝1,2,3,...,8)，获得透视参数矩阵m′；根据透视投影关系，建立融合车辆宽度信息的超定方程，通过最小二乘法，解得车辆尾部平面同道路平面交界线的端点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种前方车辆单目视觉测距系统，其特征在于，包括:计算中心、中继站、车辆端；计算中心收集中继站转发的车辆运动状态，向中继站发送服务响应；中继站与车辆端及计算中心通信；车辆端向中继站发送交通信息和车辆导航信息，通信方式包括互联网、无线网络、移动通信网络、卫星通信；所述的计算中心包括三个模块层：云层、通信层和客户端层；所述的云层包括基础设施即服务模块、平台即服务模块、软件即服务模块和数据中心；所述的软件即服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；所述的通信层包括互联网模块、无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的客户端层包括中继站管理模块、中继站响应模块、车载终端管理模块和车载终端响应模块；所述的中继站包括三个模块层：本地云层、本地通信层和本地客户端层；所述的本地云层包括本地数据中心和本地软件服务模块；所述的本地软件服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；所述的本地通信层包括互联网模块、无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的本地客户端层包括车载终端管理模块和车载终端响应模块；所述的车辆端包括车辆通信层和车辆客户端层；所述的车辆通信层包括无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的车辆客户端层包括人机交互模块、车辆软件服务模块和车载智能设备，所述的车辆软件服务模块包括车辆跟踪模块、车道线提取模块、交通标志提取模块、车辆提取模块、单目视觉解算模块和ADAS辅助模块，所述的车载智能设备包括车载电脑终端、智能手机、车载卫星定位系统和摄像头。...

【技术特征摘要】
1.一种前方车辆单目视觉测距系统，其特征在于，包括:计算中心、中继站、车辆端；计算中心收集中继站转发的车辆运动状态，向中继站发送服务响应；中继站与车辆端及计算中心通信；车辆端向中继站发送交通信息和车辆导航信息，通信方式包括互联网、无线网络、移动通信网络、卫星通信；所述的计算中心包括三个模块层：云层、通信层和客户端层；所述的云层包括基础设施即服务模块、平台即服务模块、软件即服务模块和数据中心；所述的软件即服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；所述的通信层包括互联网模块、无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的客户端层包括中继站管理模块、中继站响应模块、车载终端管理模块和车载终端响应模块；所述的中继站包括三个模块层：本地云层、本地通信层和本地客户端层；所述的本地云层包括本地数据中心和本地软件服务模块；所述的本地软件服务模块包括车型识别模块、交通标志识别模块和辅助功能模块；所述的本地通信层包括互联网模块、无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的本地客户端层包括车载终端管理模块和车载终端响应模块；所述的车辆端包括车辆通信层和车辆客户端层；所述的车辆通信层包括无线网络模块、移动通信模块和卫星通信模块；所述的车辆客户端层包括人机交互模块、车辆软件服务模块和车载智能设备，所述的车辆软件服务模块包括车辆跟踪模块、车道线提取模块、交通标志提取模块、车辆提取模块、单目视觉解算模块和ADAS辅助模块，所述的车载智能设备包括车载电脑终端、智能手机、车载卫星定位系统和摄像头。2.一种如权利要求1所述的基于前方车辆单目视觉测距系统的测距方法，其特征在于，包括如下步骤步骤一：初始化，车辆端分别建立与计算中心、中继站的通信；由计算中心分配计算任务，其中计算中心执行行驶环境特征分析、车辆目标检测；中继站执行车道线、交通标志识别功能；车辆端执行车道线识别与距离解算功能；步骤二：车辆前进，车载摄像头拍摄车辆前进方向图片，车辆通信层将图片上传至计算中心和中继站；计算中心和中继站通过分析图片中的行驶环境特征，确定视觉测量策略并返回尺度信息；其中计算中心按以下步骤通过分析图片中的行驶环境特征，对视觉测距可用信息进行判定：若图片视野内仅车辆尾部清晰，执行依据车辆尾部信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心发送前方车辆的尾部尺度信息至车辆端；若图片视野内车辆尾部清晰且车辆行进方向车道线边界清晰，执行依据车辆尾部信息和车道线信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心输出前方车辆的尾部尺度信息至车辆端；中继站依据车辆位置输出车辆所处交通段的车道线尺度信息，经由本地数据中心发送至车辆端；若图片视野内车辆尾部清晰、车辆行进方向车道线边界清晰且视野内出现交通标志，执行依据车辆尾部信息、车道线信息和交通标志信息的距离解算：由计算中心完成前方车辆的识别，由数据中心输出前...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁宇翔，邹斌，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42