[发明专利]一种车距测量方法、装置及汽车

说明书

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，尤其涉及一种车距测量方法、装置及汽车。

背景技术

随着高速交通运输时代的到来，汽车成为人们生活中不可缺少的常用交通工具，然而，汽车事故也急剧上升，而汽车碰撞事故大多是因为行车速度过快，行车间距过小，刹车不及时造成的，尤其在驾驶过车中，司机如果过度疲劳或者注意力不集中更容易导致已方车辆与前方车辆的距离过近，从而避让不及而导致事故的发生。为了降低此类事故率，可以通过前方车距测量设备测算前方车辆与已方车辆的距离，并在车距过近时对驾驶人员予以警示，提高驾驶人员的警觉性。

目前，用于车辆前方物体测距的主要有超声波、毫米波雷达、激光等技术，然而，现有技术的超声波测量距离较短，毫米波雷达比较容易受到电磁波的干扰，而激光技术的成本又太高，这些因素限制了以上技术的广泛应用，而探索一种测距较远、且性能稳定、成本较低的车辆前方物体测距的方法是亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车距测量方法及装置，旨在解决现有技术的超声波测量距离较短，毫米波雷达比较容易受到电磁波的干扰，而激光技术的成本又太高的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例是这样实现的，一种车距测量方法，所述方法包括：

通过双目视觉系统的两个摄像头，同步采集当前车辆前方景象的图像；

获取每一摄像头采集的图像中的候选车牌区域，并提取每一候选车牌区域对应的特征向量；

判断每一特征向量对应的候选车牌区域是否为真实车牌区域；

计算所述真实车牌区域的中心位置；

根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算当前车辆与前方车辆的距离。

本发明实施例还提供了一种车距测量装置，所述装置包括：

采集单元，用于通过双目视觉系统的两个摄像头，同步采集当前车辆前方景象的图像；

获取单元，用于获取每一摄像头采集的图像中的候选车牌区域，并提取每一候选车牌区域对应的特征向量；

判断单元，用于判断每一特征向量对应的候选车牌区域是否为真实车牌区域；

第一计算单元，用于计算所述真实车牌区域的中心位置；

第二计算单元，用于根据所述中心位置，以及双目立体视觉测量原理，计算当前车辆与前方车辆的距离。

本发明实施例还提供了一种汽车，所述汽车包括所述车距测量装置。

本发明实施例与现有技术相比，有益效果在于：通过在当前车辆前方安置的双目视觉系统同步获取同一时刻的两幅车辆前方图像，并通过图像处理手段得到图像中可能存在车牌的区域，再从这些区域中提取出特征向量，将这些特征向量输入一个预先训练好的人工神经网络分类器以判断其对应的区域是否为真实的车牌区域，进而计算真实车牌区域的中心位置，在分别得到上述两幅车辆前方图像中车牌区域的中心位置后，基于双目立体视觉测量原理计算得到该前方车辆与已方车辆的距离，实现了在复杂背景图像中对汽车牌照进行快速准确的检测定位，并计算当前车辆与摄像头视角范围内的前方车之间的距离，测量范围较大，且测量过程简单、方便、性能稳定。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的车距测量方法的实现的流程图；

图2是本发明实施例一提供的摄像头在车辆上的典型安装位置的示意图；

图3是本发明实施例一提供的双目立体视觉测量系统的示意图；

图4是本发明实施例二提供的车距测量方法的实现的流程图；

图5a是本发明实施例二提供的含有车牌的灰度图像；

图5b是本发明实施例二提供的对灰度图像垂直边缘检测后的边缘图像；

图6是本发明实施例二提供的二值化处理之后的垂直边缘图像；

图7是本发明实施例二提供的对垂直边缘图像进行形态学闭运算后的图像；

图8是本发明实施例二提供的对闭运算后的图像进行形态学开运算的图像；

图9是本发明实施例二提供的候选车牌区域所对应的连通区域的外接矩形的示意图；

图10是本发明实施例三提供的车距测量装置的结构图；

图11是本发明实施例四提供的车距测量装置的结构图。

具体实施方式