[发明专利]一种基于V2V的智能车辆前方道路环境透视感知方法

说明书

本发明提供一种基于V2V的智能车辆前方道路环境透视感知方法，包括以下步骤：获得道路上行驶的前车和后车，前车和后车通过合作通信协议建立连接；后车获得前车的前方视频数据，建立前车视频图像；后车对道路目标进行实时检测，获得检测到的道路目标的定位参数；后车利用时间标签根据后车的前方视频数据建立后车视频图像，并同步前车视频图像和后车视频图像；后车采用SIFT算法提取前车视频图像和后车视频图像中的SIFT特征点，获得匹配点；建立3D透视模型；对匹配点进行优化筛选；计算仿射变换参数；后车将前车视频图像中的道路目标融合到后车视频图像中，获得后车对前方道路的透视感知图像。本发明能够有效增强车辆道路环境的感知能力。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于V2V(Vehicle-to-vehicle，汽车-汽车)的智能车辆前方道路环境透视感知方法。

背景技术

近年来，随着车辆拥有量的逐年增加，交通事故率也逐年上升。根据WHO组织2016年的全球道路事故统计报告显示，大约每年有125万人死于交通事故，有2～5千万人因交通事故受伤，造成经济损失上千亿。预防和减少交通事故的发生已经成为我国乃至全世界在发展智能交通系统中的热点课题。而发展具有主动安全技术的智能车辆成为各国政府、研究机构和汽车制造商的共同目标，智能车辆主动安全技术的研究重点技术之一是道路环境感知技术。

根据美国的国家交通安全报告统计显示，交通事故中有31％来自前后车辆相撞，比如当前车突然减速或者停车时，后车驾驶员来不及反应而容易导致追尾事故，还有一种事故是当后车准备超越前车时，与从前车前方突然进入道路的车辆或者行人相撞而导致严重的交通事故。这几种前后相撞的事故都是由于后车对于前方车辆前面的道路状况无法了解所导致的，而目前智能车辆的道路感知系统都只能够感知到“可见”范围内的道路环境和道路目标，而对于被遮挡的道路目标则无法感知到。

随着车联网技术的发展，使得实现道路上行驶的车辆之间的信息和数据共享成为可能，目前国内有70％左右的车辆已经配有行车记录仪，如果基于车联网技术能够实现车辆之间的视频或者图像数据的共享则可以大大拓宽车辆对道路环境的感知能力。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种能够增强车辆道路感知能力的基于V2V的智能车辆前方道路环境透视感知方法。

一种基于V2V的智能车辆前方道路环境透视感知方法，包括以下步骤：

S101，获得道路上行驶的两辆车，两辆车分为前车和后车，后车位于前车的后方，前车和后车通过合作通信协议建立连接；

S102，后车获得前车的前方视频数据，然后根据前车的前方视频数据建立前车视频图像；

S103，后车的一视频数据处理单元根据前车的前方视频数据对道路目标进行实时检测，获得检测到的道路目标的定位参数；

S104，后车利用时间标签根据后车的前方视频数据建立后车视频图像，并同步前车视频图像和后车视频图像；

S105，后车采用SIFT算法提取前车视频图像和后车视频图像中的SIFT特征点，然后利用模式匹配算法对SIFT特征点进行模式匹配，获得匹配点；

S106，后车根据匹配点建立前车视频图像和后车视频图像的3D透视模型；

S107，后车基于步骤S106中的3D透视模型，采用RANSAC算法对匹配点进行优化筛选；

S108，根据优化筛选后的匹配点计算前车视频图像和后车视频图像之间的仿射变换参数；

S109，根据仿射变换参数将前车视频图像中的道路目标融合到后车视频图像中，获得后车对前方道路的透视感知图像。

进一步地，步骤S101中，前车和后车建立连接的具体过程为：