[实用新型]一种基于车载视觉的行人综合判断系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种基于车载视觉的行人综合判断系统。 

背景技术

随着汽车保有量的不断增加，道路交通事故和因车祸伤亡的人数居高不下。为满足人们对汽车安全性能要求的日益提高，越来越多的先进技术被应用到汽车主动安全领域。在道路交通事故中，主要的受害群体是参与交通系统中的行人和骑自行车的人等。据美国高速公路安全管理局(NHTSA)的资料显示，2008年美国由于交通事故导致69000个行人死亡或者受伤、4378个行人死亡，行人死亡人数占全年交通事故死亡总人数的11.7％。2007年我国因交通事故导致行人死亡的人数为21106人，占交通事故死亡总人数的25.9％，行人受伤人数为70838人，占交通事故受伤总人数的18.6％.与一些发达国家相比，由于我国的交通模式主要是混合交通模式，导致交通事故死亡原因和伤害模式与发达国家不同。 

当前我国在解决上述问题的研究方向是从统计学习角度出发，从大量的训练样本中抽取特征，建立人体模型，把行人检测化为一个模式分类的问题。其优点是可以从样本集中学习人体的不同变化，具有较好的鲁棒性，而且合理的选择训练样本和特征，结合结构合理的分类算法，可以较好的克服许多不利条件，如行人多样性、场景多样性、光照环境多样性等的影响。但其不足在于算法的复杂程度较高，对单帧图像的检测识别行人时耗时较多，以至于不适合对多帧实时检测。 

实用新型内容

本实用新型的目的在于针对上述缺陷，提供了一种基于车载视觉的行人综 合判断系统。 

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是： 

一种基于车载视觉的行人综合判断系统，包括视频采集系统、视频信号处理器、视觉综合系统、环境模块、视频图像处理系统、报警系统；所述视频采集系统的输出端连接所述视频信号处理器的输入端、所述视频信号处理器的输出端连接所述视觉综合系统的输入端，所述环境模块的信息输入所述视觉综合系统，所述视觉综合系统的输出端与所述视频图像处理系统的输入端相连，所述报警系统的输入端与所述视频图像处理系统的输出端相连。 

所述视频采集系统包括摄像机、红外线监视器。 

所述视频信号处理器包括视频放大系统。 

所述视觉综合系统包括行人检测模块，历史跟踪模块，该系统通过输入单帧图像检测出行人的数量并对其定位，将结果输出保存在历史跟踪模块，历史跟踪模块再根据当前帧的信息结合前面帧的结果预测出下一帧的行人信息。 

所述行人检测模块是基于haar+adaboost的检测模块。 

所述历史跟踪模块是基于将卡尔曼滤波与扩大扫描窗口作为感兴趣区域的方法相结合的跟踪模块。 

所述外部环境模块包括画面的能见度识别模块、路况识别模块、天气状况识别模块。 

本实用新型的有益效果是：本实用新型判断精度高、安全有效、易于操作处理。 

附图说明

图1是本实用新型的实施例示意图之一； 

图2是本实用新型的实施例示意图之二； 

图3是本实用新型的实施例示意图之三。 

具体实施方式

实施例， 

如图1所示，一种基于车载视觉的行人综合判断系统，包括视频采集系统、视频信号处理器、视觉综合系统、环境模块、视频图像处理系统、报警系统；所述视频采集系统的输出端连接所述视频信号处理器的输入端、所述视频信号处理器的输出端连接所述视觉综合系统的输入端，所述环境模块的信息输入所述视觉综合系统，所述视觉综合系统的输出端与所述视频图像处理系统的输入端相连，所述报警系统的输入端与所述视频图像处理系统的输出端相连。 

所述视频采集系统包括摄像机、红外线监视器。 

所述视频信号处理器包括视频放大系统。 

所述视觉综合系统包括行人检测模块，历史跟踪模块，该系统通过输入单帧图像检测出行人的数量并对其定位，将结果输出保存在历史跟踪模块，历史跟踪模块再根据当前帧的信息结合前面帧的结果预测出下一帧的行人信息。 

所述行人检测模块是基于haar+adaboost的检测模块。 

所述历史跟踪模块是基于将卡尔曼滤波与扩大扫描窗口作为感兴趣区域的方法相结合的跟踪模块。 

所述外部环境模块包括画面的能见度识别模块、路况识别模块、天气状况识别模块。