[发明专利]盲区车辆检测方法、系统、车辆变道预警方法及系统

摘要

本发明提供一种盲区车辆检测方法，包括以下步骤S1、采集包含车辆后视镜盲区的图像；S2、使用基于特征的车辆识别方法在上述图像中选取可能存在车辆的图像感兴趣区域；S3、使用Adaboost算法在上述图像感兴趣区域内进行扫描匹配以检测车辆。根据本发明的盲区车辆检测方法，在采集包含车辆后视镜盲区的图像后，先使用基于特征的车辆识别方法在上述图像中选取可能存在车辆的图像感兴趣区域，然后使用Adaboost算法对感兴趣区域进行扫描匹配以检测车辆，这样，盲区图像上除图像感兴趣区域之外的区域无需进行扫描匹配检测，大大减小匹配次数，降低了系统的计算量、计算时间，提高了系统实时性，最终提升了车辆的安全性。

主权项

一种车辆变道预警方法，其特征在于，包括如下步骤：根据盲区车辆检测方法检测车辆后视镜盲区内的车辆；所述盲区车辆检测方法包括以下步骤：S1、采集包含车辆后视镜盲区的图像；S2、使用基于特征的车辆识别方法在上述图像中选取可能存在车辆的图像感兴趣区域；步骤S2具体为：获取上述采集的包含车辆后视镜盲区的图像的灰度直方图，依据车辆灰度值和道路灰度值的不连续性初步选取可能存在车辆的矩形的图像感兴趣区域；若选取的图像感兴趣区域远离本车，则进一步利用车辆灰度水平对称特性对上述矩形的图像感兴趣区域进行验证；若验证通过，则选取得到图像感兴趣区域；若验证不通过，则重新依据车辆灰度值和道路灰度值的不连续性初步选取可能存在车辆的矩形的图像感兴趣区域；S3、使用Adaboost算法在上述图像感兴趣区域内进行扫描匹配以检测车辆；实时跟踪上述的盲区车辆检测方法检测到的车辆，以检测跟踪车辆的形状、尺寸、移动速度、移动方向及当前位置；具体为，通过所述盲区车辆检测方法检测到的车辆前一帧的检测结果来预测车辆在下一帧图像中的位置和尺寸，然后使用Adaboost算法对图像感兴趣区域进行扫描匹配，即检测得到跟踪车辆的形状、尺寸、移动速度、移动方向及当前位置，比较检测出的车辆和预测车辆的位置和尺寸，判断两者的误差是否在合理范围内，若是则以同样的方式继续跟踪车辆；若否，则跟踪结束；车辆跟踪算法具体为，假定侧方车辆的速度或者加速度不变，定义车辆边界框的中心点为(x,y)，Pt为时刻t车辆边界框中心点的位置，Pt‑1和Pt‑2分别为t‑1和t‑2时刻车辆边界框中心点的位置，Pt+1为下一帧所预测的车辆边界框中心点的位置，由公式确定下一帧所预测的车辆边界框中心点的位置Pt+1；然后，根据得到的下一帧所预测的车辆边界框中心点的位置Pt+1，在当前车辆周围继续进行车辆的跟踪；在假定侧方车辆的速度或者加速度不变的情况下，侧方跟踪车辆的检测区域由公式Range(P,W,h)表示；当侧方跟踪车辆正在进行超车行为并且快速接近本车时，扩大侧方跟踪车辆的检测区域，扩大后的侧方跟踪车辆的检测区域由公式Range(Pt+1,aWt,aht)表示；式中Pt+1为下一帧所预测的车辆边界框中心点的位置，Wt和ht分别为前一帧车辆边界框的宽度和高度，a为下一帧车辆边界扩展的倍数；根据检测到的车辆的形状、尺寸、移动速度、移动方向及当前位置进行逻辑判断，确定驾驶员当前变道行为是否需要预警；在确定需要预警的情况下，以声和/或光的形式预警。