[发明专利]一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车雷达技术领域，具体涉及一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法。

背景技术

汽车追尾事故是公路交通中最多发也是车辆运行过程中最危险的事故之一，其中91％的追尾事故是由于驾驶员注意力分散(打盹、打电话等)引起的，如果提前0.5s提醒驾驶员采取措施，60％的追尾事故可以避免,而如果提前1s提醒驾驶员则追尾事故避免率则可高达90％。

以毫米波雷达为例，毫米波雷达是工作在毫米波波段(millimeter wave)探测的雷达。通常毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)，具有良好的目标检测能力。而图像传感器作用距离近，远距离存在盲区，使用单一的传感器实现防撞系统的方法受到信息量少，算法复杂的制约，很难满足复杂的公路环境。因而，利用单一传感器进行汽车前方行驶区域的危险目标检测常常面临误检率，漏检率较高的问题，对雷达和机器视觉获取的驾驶环境信息进行融合，并应用于汽车的危险目标规避和识别，能够极大的提升系统对危险目标检测及判断的准确性。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术存在的上述问题，从而提供一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，旨在提升汽车行驶时系统对危险目标检测及判断的准确性。

本发明的解决方案为：一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，包括以下步骤，(1)处理器接收雷达设备的雷达数据，并对雷达数据进行预处理，同时，处理器接收视频设备的视频数据，并对视频数据进行预处理，(2)对雷达数据进行分析处理，判断雷达所探测的目标是否为障碍物，若识别为障碍物，提取障碍物信息，(3)将雷达所探测的障碍物信息和视频数据进行空间同步，(4)对视频数据进行分析处理，标定感兴趣区域，(5)若雷达所探测的障碍物不在感兴趣区域中，则识别为非危险目标，若在感兴趣区域中，对视频数据中对雷达识别为障碍物的位置进行再次识别判断，若该障碍物依旧存在，则识别为危险目标，若不存在，则识别为非危险目标。

进一步地，上述一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，其中：所述步骤(3)中具体步骤为，将雷达坐标与图像坐标之间进行转换，按照右手原则建立坐标系，由以下公式确定坐标系之间空间位置关系，将世界坐标系中的点(X_W,Y_W,Z_W,1)变换到图像像素坐标(u,v)：

式中(X_W,Y_W,Z_W,1)^T是点的世界坐标系，与其对应的摄像机齐次坐标是(X_C,Y_C,Z_C,1)^T，dx,dy分别表示每个像素在横纵轴上的物理单位下的大小，f是摄像机的焦距，s’表示因摄像机成像平面坐标轴相互不正交引出的倾斜因子，R代表一个3×3的正交单位矩阵，t表示平移向量，I是元素全为1的单位矩阵，O＝(0,0,0)T，R1为障碍物中心点到雷达扫射平面的相对雷达的距离R1，α为障碍物中心点到雷达扫射平面的偏转角度。

进一步地，上述一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，其中：所述步骤(4)中感兴趣区域划分方法如下，基于车辆常用外形投影在像素平面上，根据以下公式建立可根据距离变化的动态感兴趣区域，

式中，h表示划分的感兴趣区域的在像素平面的高度；(x_lu，y_lu)，(x_rd，y_rd)分别为动态感兴趣区域的左上角点和右下角点的像素坐标，(x，y)为车辆形心点的像素坐标，W/H为障碍物宽高比，f为摄像机焦距，为摄像头固定参数。H的取值暂定为一般大型客车的高度。

更进一步地，上述一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，其中：所述雷达设备为毫米波雷达，所述视频设备为ADVS视频设备

更进一步地，上述一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法，其中：所述步骤(1)中雷达数据预处理包括以下步骤，根据车道宽度设置横向宽度阈值来对目标所处车道进行分类，根据目标相对速度和本车速度以及车辆未来的状态信息确定一段时间内最危险的目标，跟踪此目标、保留其解算的相对速度，角度及距离信息，并获得目标的世界坐标。