專利名稱：一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)用新型涉及交通信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置。
技術(shù)背景汽車工業(yè)已經(jīng)從傳統(tǒng)機(jī)械制造轉(zhuǎn)向利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的完整策略，以提升汽車的品質(zhì)、可靠性與安全性。而將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用到汽車本身作為其功能的擴(kuò)展，受限于成本目前僅僅限于高端的轎車。未來(lái)新一代的汽車將配備范圍廣闊的各種傳感器，使它們能夠“看見(jiàn)”前方的路況。配備攝像頭，可大大提高駕駛的舒適性，安全性，以提供更加人性化的駕駛環(huán)境。二十一世紀(jì)的汽車應(yīng)是逐步智能化的汽車，具有越來(lái)越完善的功能并為汽車提供日益成熟的安全輔助駕駛功能、以增強(qiáng)駕駛者和車輛的智能安全性，已成為汽車技術(shù)發(fā)展的 方向，連接攝像頭的視頻影像處理系統(tǒng)可識(shí)別交通燈信號(hào)，這就給駕駛員帶來(lái)了便利。駕駛員，特別是新手駕駛員或者初到一個(gè)城市的駕駛員，往往由于對(duì)路況不熟悉疏忽前方的紅綠燈，特別是在非十字路口的區(qū)域，他們會(huì)不留神地忽視前方紅燈，給道路行人車輛帶來(lái)不安全因素，駕駛員也會(huì)因?yàn)殛J紅燈而受到懲罰。目前市面上的智能車載視覺(jué)系統(tǒng)由于剛起步，在這方面的研究成果還比較欠缺
實(shí)用新型內(nèi)容
本實(shí)用新型的目的是提供一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置，它可以方便地嵌入到汽車?yán)铮蔀轳{駛員行車時(shí)交通信號(hào)燈探測(cè)的輔助探測(cè)器。為了以上這一目的，本實(shí)用新型是采用以下技術(shù)方案它包括一個(gè)車載攝像頭、操作單元、實(shí)時(shí)顯示單元、警報(bào)器和嵌入式控制單元，其中嵌入式控制單元與他們各個(gè)相連，所有信息的交換在嵌入式控制單元內(nèi)進(jìn)行。在嵌入式控制單元中主要的技術(shù)模塊至少含有車載攝像頭視頻圖像數(shù)據(jù)采集模塊，還包括視頻分析模塊和交通燈檢測(cè)結(jié)果處理模塊。嵌入式控制單元首先通過(guò)攝像頭連線的數(shù)據(jù)傳送協(xié)議將其視頻信息實(shí)時(shí)傳到內(nèi)部存儲(chǔ)器，再用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測(cè)分類器對(duì)視頻進(jìn)行交通燈的檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)結(jié)果做處理。在本實(shí)用新型中，嵌入式控制單元接受操作單元的參數(shù)輸入，以控制檢測(cè)的精度、時(shí)間以及結(jié)果處理方式等數(shù)據(jù)。視頻分析模塊采用了機(jī)器訓(xùn)練的技術(shù)流程，通過(guò)標(biāo)定含有和不含有交通燈的靜態(tài)圖像作為正負(fù)樣本，對(duì)其進(jìn)行Haar特征提取，再放置如Adboost的機(jī)器訓(xùn)練器里，根據(jù)弱學(xué)習(xí)的反饋適應(yīng)性地(adaptively)調(diào)整假設(shè)的錯(cuò)誤率，制作出分類器模型；視頻信號(hào)到達(dá)嵌入式控制單元時(shí)，交通燈檢測(cè)器通過(guò)該分類器模型對(duì)視頻信號(hào)的每一幀進(jìn)行甄別，如果探測(cè)到交通燈，便輸出真實(shí)信息到實(shí)時(shí)顯示單元和警報(bào)器。因此，本實(shí)用新型帶來(lái)的好處是成本低，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，盡管前期有機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間開銷，在實(shí)際使用時(shí)可直接調(diào)用訓(xùn)練好的分類器模型，高效實(shí)時(shí)地在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行；性能穩(wěn)定無(wú)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，并可預(yù)留各種升級(jí)空間。

圖I是本實(shí)用新型的裝置結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是圖I所示實(shí)用新型中嵌入式控制單元的功能模塊示意圖；圖3是圖2所示實(shí)用新型中嵌入式控制單元的技術(shù)流程具體實(shí)施方式
如圖I所示，本實(shí)用新型所提出的一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置包括一個(gè)車載攝像頭11、操作單元12、實(shí)時(shí)顯示單元13、警報(bào)器14和嵌入式控制單元15，其中嵌入式控制單元15與他們各個(gè)相連，所有信息的交換在嵌入式控制單元15內(nèi)進(jìn)行。嵌入式控制單元15采用了三個(gè)核心技術(shù)模塊，如圖2所示，包括模塊21是車載攝像頭11視頻圖像數(shù)據(jù)采集模塊將行車前方視覺(jué)角度內(nèi)的實(shí)時(shí)圖像畫面采集到系統(tǒng)中；模塊22是視頻分析模塊對(duì)實(shí)時(shí)視頻畫面進(jìn)行計(jì)算機(jī)分析，判定是否存在交通信號(hào)燈;模塊23為交通燈檢測(cè)結(jié)果處理模塊，是模塊22判定結(jié)果的信息處理相應(yīng)模塊，并提供數(shù)據(jù)給實(shí)時(shí)顯示單元13。嵌入式控制單元15首先通過(guò)攝像頭連線的數(shù)據(jù)傳送協(xié)議將其視頻信息實(shí)時(shí)傳到內(nèi)部存儲(chǔ)器，再用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測(cè)分類器對(duì)視頻進(jìn)行交通燈的檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)結(jié)果做處理。在本實(shí)用新型中，嵌入式控制單元14接受操作單元的參數(shù)輸入12，以控制檢測(cè)的精度、時(shí)間以及結(jié)果處理方式等數(shù)據(jù)。視頻分析模塊采用了機(jī)器訓(xùn)練的技術(shù)流程，通過(guò)標(biāo)定含有和不含有交通燈的靜態(tài)圖像作為正負(fù)樣本，對(duì)其進(jìn)行Haar特征提取，再放置入Adboost的機(jī)器訓(xùn)練器里，根據(jù)弱學(xué)習(xí)的反饋適應(yīng)性地(adaptively)調(diào)整假設(shè)的錯(cuò)誤率，制作出分類器模型；視頻信號(hào)到達(dá)嵌入式控制單元時(shí)，交通燈檢測(cè)器通過(guò)該分類器模型對(duì)視頻信號(hào)的每一幀進(jìn)行甄別，如果探測(cè)到交通燈，便輸出真實(shí)信息到實(shí)時(shí)顯示單元和警報(bào)器。具體來(lái)講交通信號(hào)燈檢測(cè)的機(jī)器訓(xùn)練技術(shù)流程含有以下步驟(參照?qǐng)D3)步驟31 :標(biāo)定含有和不含有交通燈的靜態(tài)圖像作為正負(fù)樣本正樣本即只含有交通信號(hào)燈影像的圖像；負(fù)樣本即不含有任何交通信號(hào)燈的影像。一般采用的負(fù)樣本圖像文件分辨率普遍較大，并且在接下來(lái)的Adboost機(jī)器學(xué)習(xí)中將從負(fù)樣本圖像中不同尺度、不同位置截圖像作為負(fù)樣本，所以負(fù)樣本的數(shù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正樣本數(shù)量的，以滿足弱學(xué)習(xí)到強(qiáng)學(xué)習(xí)提升的要求。步驟32 Haar特征提取采用Haar矩形特征是通過(guò)，使用簡(jiǎn)單矩形組合作為特征模板，具體地說(shuō)是由兩個(gè)或多個(gè)全等的矩形相鄰組合而成，特征模板內(nèi)有白色和黑色兩種矩形。用此類模板對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行大量積分，可求的目標(biāo)形態(tài)上的一些特征。積分圖(integral image)為對(duì)于圖像內(nèi)一點(diǎn)(X，y)，ii (X，y)為定義其積分圖
權(quán)利要求1.一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置，其特征在于包括一個(gè)車載攝像頭、操作單元、實(shí)時(shí)顯示單元、警報(bào)器和嵌入式控制單元，其中嵌入式控制單元與他們各個(gè)相連，所有信息的交換在嵌入式控制單元內(nèi)進(jìn)行。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置，其特征在于嵌入式控制單元至少含有車載攝像頭視頻圖像數(shù)據(jù)采集模塊。
專利摘要一種車載視覺(jué)的交通信號(hào)燈智能探測(cè)裝置，它涉及交通信息技術(shù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)基于車載視覺(jué)系統(tǒng)的前方交通信號(hào)燈自動(dòng)報(bào)警的裝置。它包括一個(gè)車載攝像頭、操作單元、實(shí)時(shí)顯示單元、警報(bào)器和嵌入式控制單元，其中嵌入式控制單元與他們各個(gè)相連，所有信息的交換在嵌入式控制單元內(nèi)進(jìn)行。在嵌入式控制單元中主要的技術(shù)模塊有車載攝像頭視頻圖像數(shù)據(jù)采集模塊、視頻分析模塊和交通燈檢測(cè)結(jié)果處理模塊。視頻分析模塊采用了機(jī)器訓(xùn)練的技術(shù)流程，通過(guò)標(biāo)定正負(fù)樣本，提取Haar特征，用Adboost機(jī)器訓(xùn)練器得到分類器模型；嵌入式系統(tǒng)通過(guò)該分類器模型對(duì)視頻信號(hào)的每一幀進(jìn)行探測(cè)是否含有交通信號(hào)燈。本實(shí)用新型成本低，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，能高效實(shí)時(shí)地在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行。
文檔編號(hào)G08G1/0962GK202694585SQ20122012996
公開日2013年1月23日 申請(qǐng)日期2012年3月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月26日
發(fā)明者傅凌進(jìn), 禹果 申請(qǐng)人:傅凌進(jìn)