[发明专利]一种基于单目视觉的车辆前方障碍物检测方法

说明书

技术领域

本发明属于汽车安全辅助驾驶领域，涉及到一种车辆前方障碍物检测的方法，特别涉及到一种基于单目视觉系统，并能够适应不同光照条件的车辆前方障碍物检测方法。

背景技术

汽车安全辅助驾驶技术作为提高车辆行驶安全性的有效途径，已经成为汽车安全领域的研究重点。在面向车辆前方环境信息获取的汽车安全辅助驾驶领域，主要通过各种传感器获得车辆前方的环境信息，并反馈给智能系统或者驾驶员，以辅助驾驶或者提供警报。而计算机视觉以其探测信息量大、应用范围广、智能化集成度高、易于安装等优点成为了该领域研究的重点。

在基于视觉的车辆前方环境信息获取方面，单目视觉技术具有成本低、结构简单、探测范围广等优点，可被用于前方车辆、行人、道路边界等影响行车安全的目标的检测，涉及到的方法包括模板匹配、分类器训练、运动检测等。在现有的方法中，多数方法只针对环境中的某一单一目标进行二分类识别，如行人或非行人、车辆或非车辆等，无法适应车辆前方环境的多样性。此外，由于视觉传感器受光照变化的影响很大，许多方法只适用于光照条件良好、干扰因素较少的道路，针对复杂的道路状况适应性差。针对上述问题，需要整体考虑车辆前方环境的特点，提高算法对不同障碍物的适应能力，并分析光照变化对图像处理算法的影响，开发适应性高的车辆前方障碍物检测方法。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种可以整体考虑车辆前方环境的特点，提高算法对不同障碍物的适应能力，并分析光照变化对图像处理算法的影响，开发适应性高的基于单目视觉的车辆前方车辆和障碍物检测方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于单目视觉的车辆前方障碍物检测方法，将车辆前方环境划分为影响车辆安全行驶的障碍物和车辆能够安全行驶的自由驾驶空间两类，考虑到障碍物的多样性和相应检测算法的复杂性，首先将特征相对明显，更易于检测的自由驾驶空间作为重点检测对象，然后从非自由驾驶空间中进行车辆类障碍物和非车辆类障碍物的检测。具体包括以下步骤：

A、图像采集与行驶工况分类

A1、将CCD图像传感器采集的原始彩色图像f₀转换为像素为320×240的灰度图像f₁；

A2、截取图像f₁的上部图像、中部图像和下部图像三个部分，分别记为ENVT、ENVM、ENVB；

A3、求取下部图像ENVB的像素均值P_bottom和方差V_bottom，求取上部图像ENVT的像素均值P_top和中部图像ENVM的像素均值P_middle。综合考虑P_bottom、P_top和P_middle对行驶工况进行划分，将行驶工况分为强光照、正常光照、弱光照和夜间四种工况。

B、自由驾驶空间检测

B1、对图像f₁进行Canny边缘提取得到边缘图像f₂，针对不同行驶工况，采用的canny边缘提取的上下阈值参数如表1所示；

表1canny边缘提取上下值选取表