[发明专利]一种基于红外成像的行人预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于红外光谱成像与人工侧线技术的行人目标提示与碰撞预警系统，通过红外组件采集视野场景的动态红外影像，利用Adaboost算法筛选出每一时帧的红外图像中的行人目标，使预警更有针对性，并进一步利用横穿算法和逼近算法从行人目标中筛选出危险目标，辅以人工侧线单元感知危险目标的距离与速度，计算出车辆与危险目标的碰撞时间，当碰撞时间小于指定阈值时，给出碰撞预警提示。本发明尤其适用于商业区、交通路口等人群聚集区，解决了行人特征变动较大，难以检测和预警的问题。

技术领域

本发明属于安全驾驶领域，更具体地，涉及一种基于红外成像的安全预警系统。

背景技术

目前，在安全驾驶，可见光成像技术与计算机视觉技术已经比较成熟，但是由于可见光成像的特点，导致在夜间、雨天、雾霾等恶劣驾驶环境下的成像效果较差，而这些恶劣驾驶环境往往又是危险驾驶环境，因此有必要研发针对夜间等恶劣气候环境的驾驶辅助系统。红外热成像能够在夜间及雾天等环境下提供一个较好的驾驶环境，但是红外热成像存在着无法判断前方行人目标的距离，不能提供准确的报警提示。

随着电子技术的发展，基于图像处理的行人目标检测系统逐渐取代了传统的红外或雷达等方式，基于图像处理的行人目标检测技术具备更高的可靠性、方便性和低成本越来越受到关注，而现有的Adaboost行人目标检测器未考虑视频图像中行人目标存在近大远小的尺度变化，导致检测误差较大，不能对动态的行人目标作出准确预警。目前，国内外通过给水下机器人装载人工侧线系统进行了一系列研究，但还没有人工侧线系统应用于陆地或航空领域的报道。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于红外光谱成像与处理技术的行人目标提示与碰撞预警系统，可实现恶劣天气的准确行人预警。本系统利用Adaboost算法筛选出红外图像中的行人目标，进一步根据目标逼近算法检测出逼近的行人目标，给出行人目标逼近提示，当检测到有行人目标向驾驶方向一侧横穿时，根据行人目标横穿算法判断行人目标状态，并针对不同的危险程度给出不同的横穿预警。

同时，为解决现有技术中红外测距不准确的问题，本发明辅助以人工侧线控制器对前方行人目标进行检测，通过压强变化感知前方行人目标位置和速度，当与前方行人目标的碰撞时间小于指定阈值时，给出提示碰撞报警提示。人工侧线技术是受鱼类侧线系统启发而研制成的一种可以感知周围环境信息的系统。鱼类依靠其自身所具备的侧线系统感知流体特征，能够获知流体的流动方向和水流强度，进而完成捕食、学习、集群等行为。侧线系统以分布在鱼类身体不同部位的神经丘为基础，在鱼类游动过程中，其身体与水流位置产生变化时感知流体运动。本发明首次将人工侧线技术应用于非水下领域，通过机械波信号进行对障碍物的距离于速度进行测试，比通常驾驶预警系统采用的电磁波谱信号更加稳定。

本系统与传统的辅助驾驶系统相比，由于将红外热成像技术与Adboost算法结合，能对恶劣天气下的行人目标作出更准确的检测，有着更好地提示与预警效果。本系统与电磁波谱信号系统相比，辅助安装了接受机械波信号的人工侧线单元，提高了系统的稳定性，使驾驶员作出有效的反应，避免恶劣天气下安全事故的发生。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于红外热成像和人工侧线技术的行人预警方法，运用了红外热成像的方法对驾驶环境的障碍物图像进行采集，利用Adaboost级联分类器检测算法对行人目标进行检测，利用行人目标逼近以及横穿预警算法对行人目标进行逼近判断和横穿判断，并针对不同的行人目标状态做出相应的预警，利用人工侧线技术计算行人目标的相对速度与距离，从而进一步计算出碰撞时间，实现了在夜间等恶劣气候环境对驾驶环境的行人目标的检测与预警。

所述基于红外成像的行人预警方法包括以下步骤：

S1：获取视野场景的动态红外影像，并根据所述动态红外影像获得行人目标及其时帧动态，所述时帧动态为行人目标在所述动态红外影像不同帧中的位置变化及面积变化；

S2：根据行人目标及其时帧动态获得危险目标；