距离检测方法、车辆远光灯控制方法、设备、介质及车辆技术

本发明专利技术属于辅助驾驶领域，具体提供一种距离检测方法、车辆远光灯控制方法、设备、介质及车辆，旨在解决夜晚场景下如何仅通过视觉图像处理，实现车辆距离检测的问题。为此目的，本发明专利技术的方法包括：使用标注有车灯点、车灯点属性、车灯对、车灯对中的车灯点与车载相机之间的距离的样本图像训练距离获取模型，通过已训练的距离获取模型得到车间距离。在本发明专利技术的技术方案中，通过引入预设车灯对距离，可以实现自动计算和标注样本图像中车灯对中的车灯点与车载相机之间的距离，即扩大了样本图像的来源，又降低了标注的工作量。本发明专利技术为夜晚情况下仅通过视觉图像处理实现车间距离检测提供了一种简单、可靠的解决方案，具有较高的实用性。具有较高的实用性。具有较高的实用性。

【技术实现步骤摘要】
距离检测方法、车辆远光灯控制方法、设备、介质及车辆


[0001]本专利技术属于辅助驾驶领域，具体提供一种距离检测方法、电子设备、存储介质及车辆。

技术介绍

[0002]随着计算技术、传感技术等新技术的快速发展，辅助驾驶功能已被众多汽车厂商所重视并开始应用，使驾驶过程变得更加轻松、安全。例如，辅助驾驶中的自动远光灯控制，可以在车辆夜间行车时，根据前方车辆的车间距离自动控制远光灯的开启或关闭，或者提醒本车驾驶员，注意控制远光灯，从而避免远光灯对前方车辆的驾驶员产生干扰，影响前方车辆和本车的行车安全。
[0003]在辅助驾驶的自动远光灯控制中，通常将本车与前方车辆的车间距离作为控制依据。在单目3D视觉方案中，通过激光雷达和视觉的联合标注可以获取图像中障碍物的3D属性，如位置、朝向、长宽高等；然后通过深度学习网络得到目标的距离。然而，对于夜晚场景下，前方车灯开启，无法看到车辆整体目标，只能看到车灯对的光源，如何仅通过视觉图像处理的方法，实现车灯对中的车灯点与成像相机之前的距离检测，从而得到车辆距离的问题。
[0004]相应地，本领域需要一种新的方案来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在解决或部分解决上述技术问题，即，夜晚场景下如何仅通过视觉图像处理的方法，实现车灯对中的车灯点与成像相机之前的距离检测，从而得到车辆距离的问题。
[0006]在第一方面，本专利技术提供一种距离检测方法，所述方法包括：通过车载相机获取车辆图像；基于所述车辆图像，通过已训练的距离获取模型，得到目标车灯点、所述目标车灯点对应的车灯点属性以及所述目标车灯点与所述车载相机之间的距离。
[0007]在上述距离检测方法的一个实施方式中，所述方法还包括：在上述距离检测方法的一个实施方式中，所述方法还包括：获取样本图像，其中所述样本图像被标注有车灯点、所述车灯点对应的所述车灯点属性、车灯对、所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离；使用所述样本图像对所述距离获取模型进行训练，得到所述已训练的距离获取模型；其中，所述车灯点属性包括车灯对点、单车灯点、头车灯点、尾车灯点。
[0008]在上述距离检测方法的一个实施方式中，“获取样本图像，其中所述样本图像被标注有车灯点、所述车灯点对应的所述车灯点属性、车灯对、所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离”包括：
标注所述车灯点；标注所述车灯点属性；标注所述车灯对的车灯对ID，其中同一所述车灯对中的两个所述车灯点具有相同的所述车灯对ID；根据所述车灯对ID，获取所述车灯对与所述车载相机之间的计算距离；根据所述计算距离，标注所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离。
[0009]在上述距离检测方法的一个实施方式中，“根据所述车灯对ID，获取所述车灯对与所述车载相机之间的计算距离”包括：根据具有相同所述车灯对ID的两个所述车灯点，得到车灯对像素级距离w；根据所述车灯对像素级距离w、预设车灯对距离D和相机内参c，得到所述车灯对与所述车载相机之间的所述计算距离d＝(D*w)/c。
[0010]在上述距离检测方法的一个实施方式中，“使用所述样本图像对所述距离获取模型进行训练”包括：基于所述样本图像，通过所述距离获取模型得到第一输出和第二输出；其中，所述第一输出为高斯热图，所述高斯热图包括所述车灯点、所述车灯点属性、所述车灯点对应的车灯点高斯区域；所述第二输出包括所述车灯对中的所述车灯点对应的车灯点高斯区域中每一个像素与所述车载相机之间的预测距离；使用smooth L1损失函数对所述车灯点高斯区域中的每一个像素与所述车载相机之间的所述预测距离进行回归训练。
[0011]在上述距离检测方法的一个实施方式中，所述车灯点高斯区域为矩形区域，所述矩形区域的获取方法包括：根据所述计算距离的不同，设置不同面积的所述矩形区域，其中，所述计算距离越小所述矩形区域的面积越大。
[0012]在第二方面，本专利技术提供一种车辆远光灯控制方法，所述方法包括：根据上述任一项方案所述的距离检测方法得到目标车灯点、所述目标车灯点对应的车灯点属性以及所述目标车灯点与所述车载相机之间的距离，其中所述车灯点属性包括车灯对点、单车灯点、头车灯点、尾车灯点；所述车载相机被设置在第一车辆上，所述目标车灯点位于第二车辆上，所述目标车灯点与所述车载相机之间的距离即为所述第一车辆与所述第二车辆之间的车间距离；当所述目标车灯点的所述车灯点属性为所述车灯对点，且为所述头车灯点时，如果所述车间距离小于第一车距阈值，则关闭所述第一车辆的车辆远光灯和/或发出第一提示信息；当所述目标车灯点的所述车灯点属性为所述车灯对点，且为所述尾车灯点时，如果所述车间距离小于第二车距阈值，则关闭所述第一车辆的车辆远光灯和/或发出第二提示信息；其中，所述第一车距阈值大于所述第二车距阈值。
[0013]在第三方面，本专利技术提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述
存储器适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项方案所述的距离检测方法或车辆远光灯控制方法。
[0014]在第四方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项方案所述的距离检测方法或车辆远光灯控制方法。
[0015]在第五方面，本专利技术提供一种车辆，所述车辆包括上述的电子设备。
[0016]本专利技术通过使用标注有车灯点、车灯点属性、车灯对、车灯对中的车灯点与车载相机之间的距离的样本图像训练距离获取模型，通过已训练的距离获取模型检测夜间车辆图像中的车灯对中的车灯点与车载相机之间的距离，从而得到两车之间的车间距离。在本专利技术的技术方案中，通过引入预设车灯对距离，可以根据已标注的车灯对中的两个车灯点，自动计算和标注样本图像中车灯对中的车灯点与车载相机之间的距离，无需再人工的，去实测车灯对与车载相机的距离，并人工记录和标注，可以大大节省人力和物力；通过样本数量的增加，经大量样本训练的距离检测模型通常将具有更高的检测准确性和泛化能力。因此，本专利技术为夜晚情况下仅通过视觉图像处理进行车间距离检测提供了一种简单、可靠的解决方案，且具有较高的实用性。
附图说明
[0017]下面结合附图来描述本专利技术的优选实施方式，附图中：
[0018]图1是本专利技术的实施例的距离检测方法的主要步骤流程图。
[0019]图2是本专利技术的实施例的样本图像的示意图。
[0020]图3是本专利技术的实施例的样本图像标注过程的主要步骤流程图。
[0021]图4是本专利技术的实施例的车灯对与车载相机之间的距离计算原理的示意图。
具体实施方式
[0022]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将参照附图，对本专利技术实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.距离检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过车载相机获取车辆图像；基于所述车辆图像，通过已训练的距离获取模型，得到目标车灯点、所述目标车灯点对应的车灯点属性以及所述目标车灯点与所述车载相机之间的距离。2.根据权利要求1所述的距离检测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本图像，其中所述样本图像被标注有车灯点、所述车灯点对应的所述车灯点属性、车灯对、所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离；使用所述样本图像对所述距离获取模型进行训练，得到所述已训练的距离获取模型；其中，所述车灯点属性包括车灯对点、单车灯点、头车灯点、尾车灯点。3.根据权利要求2所述的距离检测方法，其特征在于，“获取样本图像，其中所述样本图像被标注有车灯点、所述车灯点对应的所述车灯点属性、车灯对、所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离”包括：标注所述车灯点；标注所述车灯点属性；标注所述车灯对的车灯对ID，其中同一所述车灯对中的两个所述车灯点具有相同的所述车灯对ID；根据所述车灯对ID，获取所述车灯对与所述车载相机之间的计算距离；根据所述计算距离，标注所述车灯对中的所述车灯点与所述车载相机之间的距离。4.根据权利要求3所述的距离检测方法，其特征在于，“根据所述车灯对ID，获取所述车灯对与所述车载相机之间的计算距离”包括：根据具有相同所述车灯对ID的两个所述车灯点，得到车灯对像素级距离w；根据所述车灯对像素级距离w、预设车灯对距离D和相机内参c，得到所述车灯对与所述车载相机之间的所述计算距离d＝(D*w)/c。5.根据权利要求2所述的距离检测方法，其特征在于，“使用所述样本图像对所述距离获取模型进行训练”包括：基于所述样本图像，通过所述距离获取模型得到第一输出和第二输出；其中，所述第一输出为高斯热图，所述高斯热图包括所述车灯点、所述车灯点属性、所述车灯点对应的车灯点高斯区域；所述第二输出包括所述车灯对中的所述车灯点对应的车灯...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦欢，曹鑫坤，
申请(专利权)人：安徽蔚来智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：