[发明专利]一种安全性高的无人驾驶汽车系统

权利要求书

1.一种安全性高的无人驾驶汽车系统，其特征在于，包括环境感知子系统、任务子系统、决策子系统和控制子系统，所述环境感知子系统用于对车辆驾驶环境进行采集和识别，并将识别结果传输到决策子系统，所述任务子系统用于确定无人驾驶汽车的驾驶任务，并将驾驶任务传输到决策子系统，所述决策子系统用于根据接收到的环境识别结果和驾驶任务向控制子系统发出控制指令，所述控制子系统用于根据控制指令对无人驾驶汽车进行控制。

2.根据权利要求1所述的安全性高的无人驾驶汽车系统，其特征在于，所述环境感知子系统包括第一图像采集模块、第二图像预处理模块，第三特征提取模块、第四图像分割模块、第五图像评价模块和第六图像识别模块，所述第一图像采集模块用于获取车辆驾驶环境图像并输入到第二图像预处理模块，所述第二图像预处理模块用于对输入图像进行压缩处理，得到压缩图像，所述第三特征提取模块用于获取压缩图像的特征向量，所述第四图像分割模块用于根据获取的特征向量对图像进行分割，所述第五图像评价模块用于对图像分割效果进行评价，所述第六图像识别模块用于根据图像分割结果对图像进行识别。

3.根据权利要求2所述的安全性高的无人驾驶汽车系统，其特征在于，所述第二图像预处理模块用于对输入图像进行压缩处理，具体为：将输入图像分解为N×N的图像块，对每个图像块f(x，y)采用下式进行变换：

EH(u,v)=c(u)c(v)Σx=0N-1Σy=0N-1[f(x,y)cosπ(2x+1)u2Ncosπ(2y+1)v2N]]]>

式中，EH(u，v)表示经过变换后的图像块，u，v＝0，1，…，N-1，

其中，σ表示压缩因子，σ＝N×N；

EH(0，0)为直流系数，用于表示变换域中的低频部分，EH(u，v)为交流系数，用于表示变换域中的高频部分，其中，u，v＝1，…，N-1，将各图像块的EH(0，0)构成压缩图像，采用YCbCr颜色模型表示压缩图像。

4.根据权利要求3所述的安全性高的无人驾驶汽车系统，其特征在于，所述第三特征提取模块包括第一颜色特征提取单元、第二纹理特征提取单元和第三向量构建单元，所述第一颜色特征提取单元用于提取压缩图像的颜色特征，所述第二纹理特征提取单元用于提取压缩图像的纹理特征，所述第三向量构建单元用于获取压缩图像的特征向量。