基于全景攝像技術(shù)的山區(qū)公路彎道盲區(qū)會(huì)車預(yù)警技術(shù)

邢亞山，魏敬東

（長(zhǎng)安大學(xué) 汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

基于全景攝像技術(shù)的山區(qū)公路彎道盲區(qū)會(huì)車預(yù)警技術(shù)

邢亞山，魏敬東

（長(zhǎng)安大學(xué) 汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

基于全景攝像技術(shù)的山區(qū)公路彎道盲區(qū)會(huì)車預(yù)警系統(tǒng)，其包括圖像獲取模塊，圖像處理模塊，車輛檢測(cè)與識(shí)別模塊，控制單元，信號(hào)輸出單元。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)U形彎道內(nèi)的交通信息，利用圖像拼接技術(shù)，將獲取的圖像進(jìn)行處理，然后對(duì)圖像內(nèi)的車輛信息進(jìn)行識(shí)別，從而能夠給即將進(jìn)入U(xiǎn)形彎道的駕駛員提供預(yù)警提示，提高行車的安全性。

全景攝像；山區(qū)彎道；圖像拼接；車輛識(shí)別

CLC NO.:U467.4 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)15-101-03

引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，道路基礎(chǔ)設(shè)施的完善，加之我國(guó)幅員遼闊，地形復(fù)雜多樣，山區(qū)公路眾多，導(dǎo)致我國(guó)公路交通系統(tǒng)非常多的存在具有行車視野盲區(qū)的U形上下坡彎道，這些U型彎道是交通事故高發(fā)區(qū)。因此，公路彎道盲區(qū)車輛會(huì)車預(yù)警，成為降低交通事故發(fā)生幾率的重要手段。

隨著車輛檢測(cè)和道路交通安全技術(shù)的發(fā)展，用于車輛行駛安全的輔助設(shè)備越來(lái)越多，現(xiàn)行的彎道行車安全預(yù)警措施主要有：（1）在彎道處豎立凸面鏡，但凸面鏡作用距離有限且易受雪霧等惡劣天氣影響，而且在夜晚行車時(shí)，凸面鏡的反射燈光可能使對(duì)向來(lái)車駕駛員感到目眩。（2）基于雷達(dá)的車載防撞安全預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)對(duì)于直線道路上行駛的車輛預(yù)警效果較好，而對(duì)于彎道處特別是有山體遮擋盲區(qū)的彎道處車輛防撞預(yù)警效果很有限的。（3）基于地磁傳感器或激光傳感器的彎道車輛預(yù)警裝置，該系統(tǒng)雖然能夠?qū)澋缹?duì)向來(lái)車進(jìn)行很好的提前預(yù)警，但當(dāng)彎道內(nèi)有車輛停留或發(fā)生車禍時(shí)，則不能對(duì)彎道兩側(cè)來(lái)車進(jìn)行預(yù)警。還有學(xué)者提出基于車聯(lián)網(wǎng)，車-車通信技術(shù)，使彎道兩側(cè)來(lái)車及時(shí)進(jìn)行通信，以達(dá)到相互預(yù)警的目的，但這種方式無(wú)疑會(huì)增加車輛成本，而且目前技術(shù)還不成熟。

本文提出的基于全景攝像技術(shù)的山區(qū)公路彎道盲區(qū)會(huì)車提示系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確可靠地檢測(cè)對(duì)面來(lái)車情況，在兩車距離較遠(yuǎn)時(shí)就起到預(yù)警效果，預(yù)警提示清晰醒目，且受氣候影響較小，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)彎道內(nèi)是否有車輛停留或有車禍發(fā)生。

1 硬件系統(tǒng)

基于全景攝像技術(shù)的山區(qū)公路彎道盲區(qū)會(huì)車預(yù)警系統(tǒng)，其各個(gè)單元的連接情況如圖1所示。圖像獲取模塊，用于實(shí)時(shí)采集U形彎道左右入口附近一定距離和U形彎道內(nèi)的圖像，并將采集到的上述三種圖像信號(hào)輸入圖像處理模塊，用于接收所述圖像獲取模塊采集到的上述三種圖像信號(hào)，并將所述三種圖像信號(hào)分別進(jìn)行預(yù)處理后轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，再對(duì)其進(jìn)行全景拼接處理，經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)運(yùn)算后再將經(jīng)全景拼接處理后的數(shù)字信號(hào)還原為全景圖像信號(hào)后輸入車輛檢測(cè)與識(shí)別模塊對(duì)上述全景圖像中的車輛進(jìn)行識(shí)別，并判斷其運(yùn)動(dòng)方向；控制單元與所述車輛檢測(cè)與識(shí)別單元相連，用于根據(jù)車輛檢測(cè)與識(shí)別單元的輸出結(jié)果，控制單元輸出相應(yīng)的控制指令，用以控制信號(hào)輸出單元輸出特定的圖像信息。

圖1 整體結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)的安裝示意圖如圖2所示。在山區(qū)的U型彎道的出入口處，分別安裝有一對(duì)地磁傳感器，用來(lái)識(shí)別車輛的入彎和出彎情況。在U型彎道外緣處設(shè)置三個(gè)具有紅外夜視功能的紅外攝像頭，分別用于實(shí)時(shí)獲取U形彎道左側(cè)路段、中部路段和右側(cè)路段三個(gè)位置的圖像和車輛信息。在U型彎道兩端的出入口處均安裝有顯示器，用來(lái)顯示彎道另一側(cè)的車輛信息，從而達(dá)到對(duì)即將入彎的車輛預(yù)警提示的目的。

圖2 安裝位置示意圖

2 控制策略

具體的控制策略可以用圖3的控制流程圖表示。

圖3 控制流程圖

如圖所示，當(dāng)有車輛經(jīng)過(guò)彎道，首先利用地磁傳感器對(duì)車輛的行駛方向進(jìn)行判斷，從而判斷出車輛是否為進(jìn)入彎道。彎道兩側(cè)均有車輛經(jīng)過(guò)時(shí)，判斷兩車的行駛方向是否一致，如果為相向會(huì)車，則會(huì)啟動(dòng)聲光預(yù)警系統(tǒng)。對(duì)車輛的判斷主要是基于圖像處理模塊和車輛識(shí)別模塊。圖像處理模塊會(huì)對(duì)三個(gè)攝像頭所采集到的圖像首先進(jìn)行灰度化處理后轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，然后對(duì)其進(jìn)行全景拼接處理，得到彎道的全景圖像，然后經(jīng)過(guò)圖像增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)運(yùn)算后再將全景拼接后的數(shù)字信號(hào)還原為模擬信號(hào)，利用車輛識(shí)別對(duì)全景圖像中的車輛進(jìn)行識(shí)別，并判斷其運(yùn)動(dòng)速度、方向和彎道內(nèi)車輛的數(shù)量。根據(jù)車輛的行駛狀態(tài)判斷是否需要啟動(dòng)預(yù)警報(bào)警系統(tǒng)。

3 圖像拼接算法

本系統(tǒng)采用一種改進(jìn)的SIFT特征點(diǎn)匹配圖像拼接算法對(duì)圖像進(jìn)行拼接處理。

首先該算法在特征提取的過(guò)程中加入 Harris角點(diǎn)算子，篩選出魯棒性較強(qiáng)的點(diǎn)；其次借助匹配特征點(diǎn)對(duì)之間的幾何一致性來(lái)對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行粗提純，提高算法運(yùn)行效率；最后采用重疊區(qū)域線性過(guò)渡融合算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑過(guò)渡，消除拼接縫隙。

通過(guò)計(jì)算特征點(diǎn)的幅值和方向，使每一個(gè)特征點(diǎn)都包含有位置、尺度、方向的信息。假如總共提取了有n個(gè)特征點(diǎn)，每個(gè)特征點(diǎn)的信息可以表示為I（xn，yn，σn，θn）。xn，yn是特征點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，σn為特征點(diǎn)的尺度，θn為特征點(diǎn)的方向。Harris角點(diǎn)檢測(cè)的自相關(guān)矩陣可以表示為：

式（1）中，Ix，Iy表示圖像在x方向和y方向的偏導(dǎo)數(shù)，w(x，y)是以(xn，yn)為中心的高斯加權(quán)窗口函數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差為σn特征點(diǎn)的尺度．設(shè)λ1，λ2為自相關(guān)矩陣M的兩個(gè)特征值，使用如下函數(shù)來(lái)判斷角點(diǎn)：

式（2）中，k是一個(gè)常數(shù)，取值為0.04～0.06，det(M)是矩陣M的行列式，trace(M)為矩陣M的跡也為矩陣M的兩個(gè)特征值之和。然后設(shè)定一個(gè)閾值T，當(dāng)角點(diǎn)量R大于T時(shí)，則判定此點(diǎn)是候選角點(diǎn)，否則就不是候選角點(diǎn)，閾值T的計(jì)算公式如公式（3）所示：

當(dāng)圖像發(fā)生尺度和旋轉(zhuǎn)變化時(shí)，存在正確匹配的特征點(diǎn)尺度的比值近似等于兩幅圖像尺度縮放的比值，正確匹配的特征點(diǎn)主方向角度的差值近似等于兩幅圖像旋轉(zhuǎn)變化的角度的規(guī)律。

由此可借助匹配特征點(diǎn)對(duì)之間的幾何一致性來(lái)對(duì)粗匹配的特征點(diǎn)進(jìn)行粗提純。假設(shè)圖像A和B表示待匹配的圖像，特征點(diǎn)集分別取圖像A和圖像B粗匹配點(diǎn)的集合a=（a1，a2，…，an）和b=（b1，b2，…，bn）。并設(shè)粗匹配點(diǎn)集的尺度比集合和角度差值集合為M、N，則M和N的值如公式（4）、（5）所示：

規(guī)定mσ為計(jì)算出的圖像尺度縮放的比例，nσ為計(jì)算出的圖像旋轉(zhuǎn)的角度。根據(jù)公式（3）選取最合適的閾值，并依次求出和的值如果這兩個(gè)值均少于閾值T，保留此匹配點(diǎn)，否則，剔除此點(diǎn)。

圖像融合過(guò)程中采用重疊區(qū)域線性過(guò)渡融合的方法進(jìn)行圖像拼接。設(shè)過(guò)渡因子σ為0和1之間的一個(gè)數(shù)。若兩幅圖像的重疊區(qū)域在水平軸方向上的最大值和最小值分別是xmax和xmin，那么σ值如公式（6）所示：

令 f1（x，y）、f2（x，y）分別表示待拼接的圖像1、圖像2的灰度值，f3（x，y）表示融合兩幅圖像之后的圖像3的灰度值，則重疊區(qū)域 f3（x，y）的計(jì)算公式（7）為：

由于σ的權(quán)值在不斷的變化，因此上式即可實(shí)現(xiàn)兩幅圖像在重疊區(qū)域的平滑過(guò)渡。

4 結(jié)論

本系統(tǒng)能夠在駕駛員準(zhǔn)備駛?cè)肷絽^(qū)公路U形彎道時(shí)，實(shí)時(shí)提供給駕駛員U形彎道內(nèi)的全景圖像信息，并智能判斷彎道對(duì)向是否有來(lái)車、彎道內(nèi)是否有車輛停留等詳細(xì)交通信息，從而給駕駛員提供參考，有利于駕駛員的安全駕駛，大大降低了因轉(zhuǎn)向盲區(qū)引發(fā)的交通事故發(fā)生的可能。同時(shí)，預(yù)駛?cè)霃澋儡囕v檢測(cè)模塊的設(shè)定，可有效提高系統(tǒng)運(yùn)行效率，并減少系統(tǒng)用電量。

[1] 劉彥輝.山路盲區(qū)彎道會(huì)車提示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].東北農(nóng)業(yè)大學(xué), 2010.

[2] 鄭麗,楊紅平.新型山區(qū)彎道會(huì)車預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表.2016，2：15-17.

[3] 李戰(zhàn)明,施穎迪.基于視頻序列的圖像拼接[J].電子設(shè)計(jì)工程.2015，23（12）:116-119.

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[5] 張勇,王志鋒,馬文.基于改進(jìn)SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2016,33（3）:61-65.

A Warning Technology for Vehicles Meeting on the Mountain Road Based on Panorama Imaging Technology

Xing Yashan, Wei Jingdong
( School of Automobile, Chang’an University, Shaanxi Xi’an 710064 )

The Hint system based on panoramic imaging technology for mountain roads includes an image acquisition module, an image processing module, a vehicle detection and identification module, a control unit and a signal output unit. The system can detect real-time traffic information within the U-shaped curve, with the image mosaic technique, the acquired image is processed. Then the vehicle identifies the information within the image. It is possible to the threshold of the U-shaped bend of the driver to provide prompt warning to improve traffic safety.

Panoramic camera; mountainous corners; image mosaic; vehicle identification

U467.4

A

1671-7988 (2017)15-101-03

邢亞山，就讀于長(zhǎng)安大學(xué)。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.15.037