[发明专利]对陷阱和行人进行前部碰撞警告的先进警告系统

说明书

本发明涉及使用可装在机动车中的摄像机对陷阱和行人进行前部碰撞警告的先进警告系统和方法。该方法按已知间隔获得图像帧。可在至少一个图像帧中选择斑块。可跟踪斑块的多个图像点的图像帧之间的光流。可将图像点拟合到至少一个模型。基于图像点与至少一个模型的拟合，若预期有碰撞，可确定碰撞时间(TTC)。图像点可拟合到路面模型且其部分被建模为成像自路面。基于图像点与路面模型的拟合确定预期不会有碰撞。至少一个模型还可包括混合模型，图像点第一部分可建模为成像自路面，其第二部分可建模为成像自实质上垂直对象。图像点可拟合到垂直表面模型，图像点部分可建模为成像自垂直对象。可基于图像点与垂直表面模型的拟合确定TTC。

本申请是申请日为2011年12月7日，申请号为201110404574.1，发明名称为“对陷阱和行人进行前部碰撞警告的先进警告系统”的申请的分案申请。

背景

1.技术背景

本发明涉及提供前部碰撞警告的驾驶员辅助系统。

2.相关技术的描述

近几年来以摄像机为基础的驾驶员辅助系统(driver assistance system，DAS)已经进入市场；该驾驶员辅助系统包括车道偏离警告(lane departure warning，LDW)、自动远光控制(Automatic High-beam Control，AHC)、行人识别和前部碰撞警告(forwardcollision warning，FCW)。

车道偏离警告(LDW)系统被设计用于在非故意的车道偏离的情况下发出警告。当车辆通过或即将通过车道标志时发出警告。基于转向信号的使用，方向盘的角度的改变、车辆速度和刹车激活来确定驾驶员意图。

在图像处理中，Moravec角点检测算法可能是最早的角点检测算法之一并定义角点是具有较低自相似性的点。Moravec算法通过考虑集中在像素上的斑块(patch)与附近大部分重叠的斑块有多么相似，测试图像中的每一像素来看角点是否存在。通过采用两个斑块之间的平方差和(sum of squared difference，SSD)测量相似性。数字越小说明相似性越大。可选的检测图像中的角点的方法基于由Harris和Stephens提出的方法，该方法是对由Moravec提出的方法的改进。Harris和Stephens通过考虑直接与方向相关的角点分数的微分而非使用Moravec邻近斑块，对Moravec的角点检测算法做了改进。

在计算机视觉中，用于光流估计的广泛使用的微分方法是由Bruce D.Lucas和Takeo Kanade开发的。Lucas-Kanade方法假设光流在考虑中的像素的局部邻域中基本上是不变的，且通过最小二乘准则对该邻域中的所有像素求解基本光流方程。通过综合来自几个邻近像素的信息，Lucas-Kanade方法一般能够解决光流方程的固有二义性。与逐点方法相比，该方法对图像噪声也是不敏感的。另一方面，因为该方法是纯局部方法，所以它不能够提供图像的内部统一区域中的流信息。

概述

根据本发明的特征，提供了用于发出前部碰撞警告信号的不同方法，所述方法使用可安装在机动车中的摄像机。按已知的时间间隔获得多个图像帧。可在至少一个图像帧中选择图像斑块。可在图像帧之间跟踪斑块的多个图像点的光流。图像点可拟合到至少一个模型。基于图像点的拟合，可以确定是否预期有碰撞，以及如果预期有的话，可以确定碰撞时间(TTC)。图像点可拟合到路面模型，且图像点的一部分可建模为如成像自路面。可基于图像点与路面模型的拟合确定预期不会有碰撞。图像点可拟合到垂直表面模型，其中图像点的一部分可建模为成像自垂直对象。可基于图像点与垂直表面模型的拟合确定碰撞时间TTC。图像点可拟合到混合模型，其中图像点的第一部分可建模为成像自路面，且图像点的第二部分可建模为成像自实质上垂直的或直立的对象而非横放路面中的对象。