[发明专利]一种基于尾灯识别的前车驾驶意图分析方法

说明书

本发明公开了一种基于尾灯识别的前车驾驶意图分析方法，其包括如下步骤：步骤一、对前方车辆定位检测；步骤二、对步骤一中确认位置的前方车辆的车辆尾灯位置定位检测：提取RGB颜色空间和CMY颜色空间中和车尾灯主颜色相匹配的分量来检测车尾灯区域，并采用其对称性验证检测的正确性；步骤三、对步骤二中确认的车尾灯区域进行灯语识别：采用RGB颜色空间和CMY颜色空间中的相应通道值检测相应车尾灯区域的颜色和亮灭情况，通过车尾灯区域的灯语识别前车驾驶意图；本发明在车辆检测的基础上，对尾灯进行检测，针对车辆在城市道路上正常行驶时常用的刹车灯、转向灯和应急灯，构建灯语判别机制，通过对前方车辆的灯语进行分析，对前车驾驶意图进行预测。

技术领域

本发明涉及一种基于尾灯识别的前车驾驶意图分析方法，其属于数字图像处理领域。

背景技术

前方车辆驾驶意图分析是主动安全驾驶领域的重要研究方向，也是智能辅助驾驶系统中的重要组成部分。针对前方车辆的驾驶意图分析是主动安全驾驶领域的重要研究方向。

现有的研究分析主要是通过雷达或红外传感器，与机器视觉的结合进行的前车运动状态检测，或基于驾驶者本人的驾驶动作和身体状态做出的驾驶意图研究，而国内针对基于尾灯检测和灯语识别技术进行前方车辆驾驶意图分析的研究不多。而灯语作为车辆间交流的重要途径，在车辆检测和尾灯检测的基础之上，通过对前方车辆的灯语进行分析，构建灯语识别规则，可对前车驾驶意图进行预测，并为驾驶者的行为决策提供必要的数据支持，增加驾驶者的反应时间，降低驾驶者变道的频率，从而提高驾驶者的驾驶流畅性和安全性，并可以保持道路交通的流畅度和减少交通拥堵情况的发生。

传统的尾灯检测方法大多数是针对夜间情况下的检测识别，由于夜间车辆尾灯区域较为明亮，与周围环境差异较大，显眼的前车尾灯是夜间车辆最显著的特征。而白天场景下，针对前车尾灯检测的研究则相对较少。

有学者提出利用尾灯对的对称性特点，设计了使用位置和面积约束条件进行尾灯配对验证的方法，利用帧之间车尾灯区域的位置信息进行尾灯的关联，实现对车尾灯稳定有效的检测，但是这种方法所需识别时间较长，并且白天车尾灯区域在HSV空间的颜色阈值会随着具体车型尾灯配置的不同而有所变化，会影响拟合出最佳的颜色分割阈值。

也有学者利用车辆尾灯的镜像特征设计车尾灯对匹配算法，并通过其与车底阴影之间的位置关系来检测车尾灯对以及辅助定位车辆位置，但是该方法缺乏考虑加入车辆识别的方法，以提高刹车灯和转向灯检测率与识别率。

也有学者把白天和夜间的算法统一起来，从而避免了昼夜算法切换时间点的选择问题，但这种方法在不同类型的公路和不同的气象条件下，并不稳定，夜间时由于饱和度问题可能造成检测系统的失效。

还有学者提出了24小时的前车尾灯检测和定位的方法，但其只能够通过亮度级不同检测出刹车灯与转向灯两种车灯状态。

此外的国内外多数实验和研究只用于前车尾灯区域检测与跟踪定位，对于灯语识别领域尚未做过深入研究。

灯语是道路环境中车辆间进行信息交互最直接和有效的方式之一，尤其在高速行车道路上，简明高效的灯语信息对于驾驶者本人和其他驾驶人的行驶安全更为重要。基于车辆之间的交流在城市交通环境中的安全驾驶领域起的作用越来越大，对前方车辆驾驶意图的研究也必将是安全驾驶研究的一个热点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供了一种对不同光照环境下的车尾灯状态均能够识别且检测正确率较高的基于尾灯识别的前车驾驶意图分析方法。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种基于尾灯识别的前车驾驶意图分析方法，其包括如下步骤：

步骤一、对前方车辆进行定位检测；

步骤二、对步骤一中确认位置的前方车辆的车辆尾灯位置进行定位检测：