[发明专利]一种辅助驾驶方法、装置、车载终端及车辆

摘要

本发明公开一种辅助驾驶方法、装置、车载终端及车辆，所述方法包括：获取车辆周围环境的图像序列；确定所述图像序列中的行人位置及行人属性；所述行人属性用于表征行人类别；从所述图像序列中预测行人运动趋势和行人行为；由所述行人运动趋势和所述行人行为预测行人意图；基于所述行人位置、行人属性和行人意图采取对应的警告策略。该方法可以自动获取车辆周围环境的图像序列，根据图像序列获取行人位置、行人属性、行人运动趋势及行人行为，并根据行人运动趋势和行人行为预测行人意图，最后根据行人位置、行人属性和行人意图自动采取对应的警告策略，为驾驶员安全驾驶提供有利辅助，提高车辆行驶的安全性，减少交通事故的发生。

主权项

1.一种辅助驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆周围环境的图像序列；

确定所述图像序列中的行人位置及行人属性；所述行人属性用于表征行人类别；

从所述图像序列中预测行人运动趋势和行人行为；

由所述行人运动趋势和所述行人行为预测行人意图；

基于所述行人位置、行人属性和行人意图采取对应的警告策略。

2.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，确定所述图像序列中行人属性，具体包括：

从所述图像序列中获取行人所占像素的大小；

根据所述行人位置获取行人与车辆的距离信息；

根据所述距离信息以及所述行人所占像素的大小确定所述行人属性。

3.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，从所述图像序列中预测行人运动趋势，具体包括：

从所述图像序列中获取行人运动方向；

从所述图像序列中分别获取多帧图像中行人位置，由所述多帧图像中的行人位置确定行人运动轨迹；

分析所述行人运动方向和行人运动轨迹预测行人运动趋势；

所述行人运动趋势包括：接近车辆、远离车辆和与车辆并行运动。

4.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法，其特征在于，从所述图像序列中预测行人行为，具体包括：

基于所述图像序列的时序信息识别行人行为；

所述行人行为包括关注交通环境行为和非关注交通环境行为；

所述非关注交通环境行为的警告策略高于关注交通环境行为的警告策略。

5.根据权利要求1‑4任一项所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述警告策略的优先级按照所述行人位置、行人属性和行人意图依次递减。

6.根据权利要求1‑4任一项所述的辅助驾驶方法，其特征在于，所述警告策略按照行人位于车辆的以下驾驶区域依次减弱：危险区、警告区和安全区；

所述行人位于的驾驶区域具体以车辆为基准，根据所述行人位置判断行人位于的所述驾驶区域。

7.一种辅助驾驶装置，其特征在于，包括：

图像序列获取单元，用于获取车辆周围环境的图像序列；

行人位置确定单元，用于确定所述图像序列中行人位置；

行人属性确定单元，用于确定所述图像序列中行人属性；所述行人属性用于表征行人类别；

行人运动趋势预测单元，用于预测所述图像序列中行人运动趋势；

行人行为预测单元，用于预测所述图像序列中行人行为；

预测单元，用于由所述行人运动趋势和所述行人行为预测行人意图；

警告单元，用于基于所述行人位置、行人属性和行人意图采取对应的警告策略。

8.根据权利要求7所述的辅助驾驶装置，其特征在于，所述行人属性确定单元，具体包括：

像素获取子单元，用于从所述图像序列中获取行人所占像素的大小；

距离信息获取子单元，用于根据所述行人位置获取行人与车辆的距离信息；

行人属性确定子单元，用于根据所述距离信息以及所述行人所占像素的大小确定所述行人属性。

9.根据权利要求7所述的辅助驾驶装置，其特征在于，所述行人运动趋势预测单元，具体包括：

行人运动方向获取子单元，用于从所述图像序列中获取行人运动方向；

行人运动轨迹确定子单元，用于从所述图像序列中分别获取多帧图像中行人位置，由所述多帧图像中的行人位置确定行人运动轨迹；

行人运动趋势预测子单元，用于分析所述行人运动方向和行人运动轨迹预测行人运动趋势；所述行人运动趋势包括：接近车辆、远离车辆和与车辆并行运动。

10.根据权利要求7所述的辅助驾驶装置，其特征在于，所述行人行为预测单元，具体包括：

识别子单元，用于基于所述图像序列的时序信息识别行人行为；所述行人行为包括关注交通环境行为和非关注交通环境行为；所述非关注交通环境行为的警告策略高于关注交通环境行为的警告策略。