[发明专利]一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警系统，其特征在于，包括微处理器、内存、DDR储存器、显示屏、CAN应用接口、刹车执行机构、LVDS接口和摄像系统；所述微处理器分别与所述显示屏、CAN应用接口、刹车执行机构、内存、DDR储存器和摄像系统进行信号连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警系统，其特征在于，所述摄像系统通过所述LVDS接口与所述微处理器信号连接；所述摄像系统包括前摄像头、后摄像头、左前摄像头、左后摄像头、右前摄像头和右后摄像头。

3.根据权利要求2所述的一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警系统，其特征在于，所述前摄像头、后摄像头、左前摄像头、左后摄像头、右前摄像头和右后摄像头均带红外补光。

4.一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警方法，其特征在于，其方法如下：

通过CAN应用接口采集车辆数据，经微处理器进行数据检验及判断线程状态；

摄像头进行图像采集，放入DDR储存器缓存，由微处理器根据算法进行图像预处理，识别危险目标，并判断危险目标碰撞危险；

若判断有危险，则通过刹车执行机构进行刹车处理，并进行预警。

5.根据权利要求4所述的一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警方法，其特征在于，算法包括车道线检测算法和模式识别算法。

6.根据权利要求5所述的一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警方法，其特征在于，车道线检测算法；

对图像先进行预处理，将彩色图像灰度化和滤波，去掉车辆抖动、周围环境变化带来的图像噪声；再取相应的需监测感兴趣区域(ROI)，进而减少计算量；使用Canny算子对灰度图像进行边缘检测，利用改进的Hough变换进行道路边缘的检测；

高斯滤波：

滤波后图像：

O(x，y)＝f(x，y)*H(x，y)；

得到去完噪声的图像后进行Canny边缘检测，得出绘图图像的边缘轮廓图。

7.根据权利要求5所述的一种基于全景视觉分析的车辆主动安全预警方法，其特征在于，模式识别算法；

主要识别的目标包括车辆、人、电动车、自行车、停车位等，算法采用HOG特征提取和SVM分类器结合的方式；

采用归一化处理，降低图像局部阴影和光照变化；

获得图像横纵坐标的梯度值和梯度方向；

梯度值：

g_x(x，y)＝H(x+1，y)-H(x-1，y)

g_y(x，y)＝H(x，y+1)-H(x，y-1)

梯度方向和梯度幅值：

细胞单元构建和细胞块；

SVM分类器：

假设训练样本数据的集合为，分别可能属于类别或者，选用线性判别函数：

g(x)＝w^Tx+w₀

α_i≥0，i＝1，2，...n。