一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判斷方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理領(lǐng)域，更具體地說，設(shè)及一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn) 向判斷方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會的不斷發(fā)展，汽車越來越受到大眾的歡迎，越來越多的人擁有汽車。但 是，由于汽車事故的頻繁發(fā)生，汽車的行駛安全卻成為當(dāng)今社會不可忽略的關(guān)鍵問題。汽車 事故往往發(fā)生在轉(zhuǎn)彎處，當(dāng)行記錄儀監(jiān)測到車輛轉(zhuǎn)彎并且速度過快時需要產(chǎn)生報警，W對 駕駛員進(jìn)行安全提示，特別是對便攜式后裝導(dǎo)航儀器來說，由于無法像車輛原裝設(shè)備一樣 方便的獲取汽車方向盤信號、輪軸轉(zhuǎn)向信號等，往往會增加判斷時長而因此來不及躲避危 險，所W如何快速實時地判斷汽車是否處于轉(zhuǎn)彎狀態(tài)是一個非常重要的問題。
[0003] 傳統(tǒng)方法檢測汽車是否處于轉(zhuǎn)彎狀態(tài)主要由W下幾種；1、依靠檢測轉(zhuǎn)向燈電平判 斷，但是該種方法無法應(yīng)對駕駛?cè)藛T不打轉(zhuǎn)向燈轉(zhuǎn)彎的情況；2、依靠檢測方向盤或車輪轉(zhuǎn) 向器信號來檢測到輪胎的轉(zhuǎn)向，但是該種方法需要對原車電路進(jìn)行改造和外接，往往要對 原車電路進(jìn)行破線安裝才能獲得信號，不利于車輛保養(yǎng)和后裝便攜式導(dǎo)航儀器的使用；3、 利用GI^S信號與巧螺儀進(jìn)行轉(zhuǎn)彎判斷，但是該種方法不僅易受衛(wèi)星信號影響而且還需要加 裝比較昂貴的巧螺儀，會增加使用成本。
[0004] 由于普通行駛記錄儀或行駛記錄儀導(dǎo)航一體機(jī)都帶有視頻記錄攝像頭，所W利用 攝像頭采集到的圖像信息進(jìn)行快速的車輛轉(zhuǎn)彎狀態(tài)判斷，是一個理想的解決途徑。目前存 在的相關(guān)技術(shù)，例如，2013年3月20日公告的，公告號為101782394的中國發(fā)明《判斷移動 對象轉(zhuǎn)彎的方法及使用該方法的導(dǎo)航裝置》，所述方法包括：根據(jù)一導(dǎo)航裝置上之一 GI^S接 收器取得一移動對象之目前所在位置；判斷該移動對象是否距離一十字路口 一預(yù)設(shè)距離； 當(dāng)移動對象距離該十字路口該預(yù)設(shè)距離時，利用該導(dǎo)航裝置上之一圖像揃取裝置拍攝并取 得一初始路口影像；利用該圖像揃取裝置并每隔一既定時間拍攝并取得多個連續(xù)的路口影 像；根據(jù)該初始路口影像與該多個連續(xù)路口影像計算該對象與該移動對象之移動方向之一 夾角，并且根據(jù)該夾角的變化判斷該移動對象是否完成一轉(zhuǎn)彎操作。該方案必須結(jié)合GPS 與地圖路口信息對采集到的影像進(jìn)行計算來判斷汽車是否轉(zhuǎn)彎，易受衛(wèi)星信號影響和地圖 數(shù)據(jù)實時更新的限制使得判斷結(jié)果不準(zhǔn)確。
[0005] 又如，2012年11月14日公開的，公開號為102774380的中國發(fā)明《一種判斷車輛 行駛狀態(tài)的方法》，所述方法包括，在車載環(huán)視系統(tǒng)的合成圖像中，自動尋找可W追蹤的圖 像特征，并在下一帖中進(jìn)行特征匹配，得到每個特征的移動矢量；通過每個匹配后的特征移 動矢量綜合計算得到車輛位移和旋轉(zhuǎn)方向；通過計算前后帖車輛的位移和旋轉(zhuǎn)角度來判斷 車輛行駛狀態(tài)。該方案通過對車載環(huán)視系統(tǒng)的合成圖像匹配的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)彎狀態(tài)判斷，由 于環(huán)視圖像數(shù)據(jù)量大，匹配算法計算量高，會消耗大量的計算資源和速度，從而導(dǎo)致判斷轉(zhuǎn) 彎狀態(tài)的時間過長，實用性不高。
[0006] ROI (region of interest,感興趣區(qū)域），在機(jī)器視覺、圖像處理中，從被處理的圖 像w方框、圓、楠圓、不規(guī)則多邊形等方式勾勒出需要處理的區(qū)域，稱為感興趣區(qū)域。在圖像 處理領(lǐng)域，感興趣區(qū)域是從圖像中選擇的一個圖像區(qū)域，該個區(qū)域是你的圖像分析所關(guān)注 的重點，圈定該區(qū)域W便進(jìn)行進(jìn)一步處理，該樣可W減少處理時間，增加精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題之一，在于提供一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判 斷方法，根據(jù)車輛轉(zhuǎn)彎時，外側(cè)車輪速度快于內(nèi)側(cè)車輪速度，因此攝像設(shè)備所采集的圖像在 轉(zhuǎn)彎外側(cè)區(qū)域像素模糊度要大于轉(zhuǎn)彎內(nèi)側(cè)區(qū)域像素模糊度。通過對行駛圖像的左ROI區(qū) 域和右ROI區(qū)域的圖像模糊度進(jìn)行量化與比較，從而判斷車輛是否處于轉(zhuǎn)彎狀態(tài)和轉(zhuǎn)彎方 向。計算量小，能夠?qū)崟r快速地對車輛進(jìn)行轉(zhuǎn)彎狀態(tài)判斷，且不受白天和夜晚條件的限制， 特別適用于后裝便捷式導(dǎo)航產(chǎn)品。
[000引本發(fā)明之一是該樣實現(xiàn)的；一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判斷方法，所述 方法包括；圖像采集過程、圖像分割過程、模糊度計算過程、模糊度統(tǒng)計過程和轉(zhuǎn)向判斷過 程：
[0009] 所述圖像采集過程；攝像設(shè)備實時采集車輛每個時刻的行駛圖像；
[0010] 所述圖像分割過程；接收所述行駛圖像并將所述行駛圖像分割為復(fù)數(shù)個子圖像， 刪除其中灰度和色階變化平緩的子圖像，從而提取出灰度和色階變化敏感的子圖像組成 ROI區(qū)域；
[0011] 所述模糊度計算過程：將得到的所述行駛圖像的ROI區(qū)域?qū)ΨQ分為左ROI區(qū)域和 右ROI區(qū)域，采用橫向灰度平均梯度算法分別計算得到左ROI區(qū)域的圖像模糊度和右ROI 區(qū)域的圖像模糊度；
[0012] 所述模糊度統(tǒng)計過程；結(jié)合車輛的速度信息，分別統(tǒng)計出與不同速度對應(yīng)的至少 300幅所述行駛圖像的左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值，再由各差值計算得 到相應(yīng)速度下左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值的均值與方差并保存在本地 實時更新；
[0013] 所述轉(zhuǎn)向判斷過程；由車輛當(dāng)前時刻速度下左ROI區(qū)域和右ROI區(qū)域之間圖像模 糊度的差值，W及保存的該速度下左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值的均值 與方差，判斷車輛當(dāng)前是否處于轉(zhuǎn)彎狀態(tài)W及轉(zhuǎn)彎方向，并輸出相應(yīng)的轉(zhuǎn)彎信號。
[0014] 較佳的，所述攝像設(shè)備置于汽車前擋風(fēng)玻璃的正中間處。
[0015] 較佳的，所述圖像分割過程進(jìn)一步具體為：
[0016] 步驟10、將接收的所述行駛圖像分割為連續(xù)不重疊的N*N像素的子圖像；所述N 為正整數(shù)且由攝像設(shè)備的分辨率決定；分辨率越高，N越?。?br>[0017] 步驟11、分別計算每一個子圖像的滴值，并分別將各子圖像的滴值與第一闊值進(jìn) 行比較；若滴值大于第一闊值，則表示該子圖像的灰度和色階變化敏感；若滴值小于第一 闊值，則表示該子圖像的灰度和色階變化平緩；所述第一闊值是由實驗獲得的經(jīng)驗值；
[0018] 步驟12、刪除灰度和色階變化平緩的子圖像，提取出各灰度和色階變化敏感的子 圖像組成ROI區(qū)域。
[0019] 較佳的，所述橫向灰度平均梯度算法的公式如下：
[0020]
【主權(quán)項】
1. 一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判斷方法，其特征在于：所述方法包括：圖像 采集過程、圖像分割過程、模糊度計算過程、模糊度統(tǒng)計過程和轉(zhuǎn)向判斷過程： 所述圖像采集過程：攝像設(shè)備實時采集車輛每個時刻的行駛圖像； 所述圖像分割過程：接收所述行駛圖像并將所述行駛圖像分割為復(fù)數(shù)個子圖像，刪除 其中灰度和色階變化平緩的子圖像，從而提取出灰度和色階變化敏感的子圖像組成ROI區(qū) 域； 所述模糊度計算過程：將得到的所述行駛圖像的ROI區(qū)域?qū)ΨQ分為左ROI區(qū)域和右 ROI區(qū)域，采用橫向灰度平均梯度算法分別計算得到左ROI區(qū)域的圖像模糊度和右ROI區(qū)域 的圖像模糊度； 所述模糊度統(tǒng)計過程：結(jié)合車輛的速度信息，分別統(tǒng)計出與不同速度對應(yīng)的至少300 幅所述行駛圖像的左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值，再由各差值計算得到 相應(yīng)速度下左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值的均值與方差并保存在本地實 時更新； 所述轉(zhuǎn)向判斷過程：由車輛當(dāng)前時刻速度下左ROI區(qū)域和右ROI區(qū)域之間圖像模糊度 的差值，以及保存的該速度下左ROI區(qū)域與右ROI區(qū)域之間圖像模糊度的差值的均值與方 差，判斷車輛當(dāng)前是否處于轉(zhuǎn)彎狀態(tài)以及轉(zhuǎn)彎方向，并輸出相應(yīng)的轉(zhuǎn)彎信號。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判斷方法，其特征在 于：所述攝像設(shè)備置于汽車前擋風(fēng)玻璃的正中間處。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像模糊度比較的車輛轉(zhuǎn)向判斷方法，其特征在 于：所述圖像分割過程進(jìn)一步具體為： 步驟10、將接收的所述