基于全景攝像技術的山區公路彎道盲區會車預警技術

邢亞山，魏敬東

（長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064）

基于全景攝像技術的山區公路彎道盲區會車預警技術

邢亞山，魏敬東

（長安大學 汽車學院，陜西 西安 710064）

基于全景攝像技術的山區公路彎道盲區會車預警系統，其包括圖像獲取模塊，圖像處理模塊，車輛檢測與識別模塊，控制單元，信號輸出單元。該系統能夠實時檢測U形彎道內的交通信息，利用圖像拼接技術，將獲取的圖像進行處理，然后對圖像內的車輛信息進行識別，從而能夠給即將進入U形彎道的駕駛員提供預警提示，提高行車的安全性。

全景攝像；山區彎道；圖像拼接；車輛識別

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

引言

隨著我國經濟的快速發展，道路基礎設施的完善，加之我國幅員遼闊，地形復雜多樣，山區公路眾多，導致我國公路交通系統非常多的存在具有行車視野盲區的U形上下坡彎道，這些U型彎道是交通事故高發區。因此，公路彎道盲區車輛會車預警，成為降低交通事故發生幾率的重要手段。

隨著車輛檢測和道路交通安全技術的發展，用于車輛行駛安全的輔助設備越來越多，現行的彎道行車安全預警措施主要有：（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，凸面鏡的反射燈光可能使對向來車駕駛員感到目眩。（2）基于雷達的車載防撞安全預警系統，該系統對于直線道路上行駛的車輛預警效果較好，而對于彎道處特別是有山體遮擋盲區的彎道處車輛防撞預警效果很有限的。（3）基于地磁傳感器或激光傳感器的彎道車輛預警裝置，該系統雖然能夠對彎道對向來車進行很好的提前預警，但當彎道內有車輛停留或發生車禍時，則不能對彎道兩側來車進行預警。還有學者提出基于車聯網，車-車通信技術，使彎道兩側來車及時進行通信，以達到相互預警的目的，但這種方式無疑會增加車輛成本，而且目前技術還不成熟。

本文提出的基于全景攝像技術的山區公路彎道盲區會車提示系統，能夠準確可靠地檢測對面來車情況，在兩車距離較遠時就起到預警效果，預警提示清晰醒目，且受氣候影響較小，能夠實時檢測彎道內是否有車輛停留或有車禍發生。

1 硬件系統

基于全景攝像技術的山區公路彎道盲區會車預警系統，其各個單元的連接情況如圖1所示。圖像獲取模塊，用于實時采集U形彎道左右入口附近一定距離和U形彎道內的圖像，并將采集到的上述三種圖像信號輸入圖像處理模塊，用于接收所述圖像獲取模塊采集到的上述三種圖像信號，并將所述三種圖像信號分別進行預處理后轉換為數字信號，再對其進行全景拼接處理，經過圖像增強和形態學運算后再將經全景拼接處理后的數字信號還原為全景圖像信號后輸入車輛檢測與識別模塊對上述全景圖像中的車輛進行識別，并判斷其運動方向；控制單元與所述車輛檢測與識別單元相連，用于根據車輛檢測與識別單元的輸出結果，控制單元輸出相應的控制指令，用以控制信號輸出單元輸出特定的圖像信息。

圖1 整體結構圖

系統的安裝示意圖如圖2所示。在山區的U型彎道的出入口處，分別安裝有一對地磁傳感器，用來識別車輛的入彎和出彎情況。在U型彎道外緣處設置三個具有紅外夜視功能的紅外攝像頭，分別用于實時獲取U形彎道左側路段、中部路段和右側路段三個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，用來顯示彎道另一側的車輛信息，從而達到對即將入彎的車輛預警提示的目的。

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，當有車輛經過彎道，首先利用地磁傳感器對車輛的行駛方向進行判斷，從而判斷出車輛是否為進入彎道。彎道兩側均有車輛經過時，判斷兩車的行駛方向是否一致，如果為相向會車，則會啟動聲光預警系統。對車輛的判斷主要是基于圖像處理模塊和車輛識別模塊。圖像處理模塊會對三個攝像頭所采集到的圖像首先進行灰度化處理后轉換為數字信號，然后對其進行全景拼接處理，得到彎道的全景圖像，然后經過圖像增強和形態學運算后再將全景拼接后的數字信號還原為模擬信號，利用車輛識別對全景圖像中的車輛進行識別，并判斷其運動速度、方向和彎道內車輛的數量。根據車輛的行駛狀態判斷是否需要啟動預警報警系統。

3 圖像拼接算法

本系統采用一種改進的SIFT特征點匹配圖像拼接算法對圖像進行拼接處理。

首先該算法在特征提取的過程中加入 Harris角點算子，篩選出魯棒性較強的點；其次借助匹配特征點對之間的幾何一致性來對特征點進行粗提純，提高算法運行效率；最后采用重疊區域線性過渡融合算法對圖像進行平滑過渡，消除拼接縫隙。

通過計算特征點的幅值和方向，使每一個特征點都包含有位置、尺度、方向的信息。假如總共提取了有n個特征點，每個特征點的信息可以表示為I（xn，yn，σn，θn）。xn，yn是特征點的橫坐標和縱坐標，σn為特征點的尺度，θn為特征點的方向。Harris角點檢測的自相關矩陣可以表示為：

式（1）中，Ix，Iy表示圖像在x方向和y方向的偏導數，w(x，y)是以(xn，yn)為中心的高斯加權窗口函數，標準差為σn特征點的尺度．設λ1，λ2為自相關矩陣M的兩個特征值，使用如下函數來判斷角點：

式（2）中，k是一個常數，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的兩個特征值之和。然后設定一個閾值T，當角點量R大于T時，則判定此點是候選角點，否則就不是候選角點，閾值T的計算公式如公式（3）所示：

當圖像發生尺度和旋轉變化時，存在正確匹配的特征點尺度的比值近似等于兩幅圖像尺度縮放的比值，正確匹配的特征點主方向角度的差值近似等于兩幅圖像旋轉變化的角度的規律。

由此可借助匹配特征點對之間的幾何一致性來對粗匹配的特征點進行粗提純。假設圖像A和B表示待匹配的圖像，特征點集分別取圖像A和圖像B粗匹配點的集合a=（a1，a2，…，an）和b=（b1，b2，…，bn）。并設粗匹配點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：

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

圖像融合過程中采用重疊區域線性過渡融合的方法進行圖像拼接。設過渡因子σ為0和1之間的一個數。若兩幅圖像的重疊區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，則重疊區域 f3（x，y）的計算公式（7）為：

由于σ的權值在不斷的變化，因此上式即可實現兩幅圖像在重疊區域的平滑過渡。

4 結論

本系統能夠在駕駛員準備駛入山區公路U形彎道時，實時提供給駕駛員U形彎道內的全景圖像信息，并智能判斷彎道對向是否有來車、彎道內是否有車輛停留等詳細交通信息，從而給駕駛員提供參考，有利于駕駛員的安全駕駛，大大降低了因轉向盲區引發的交通事故發生的可能。同時，預駛入彎道車輛檢測模塊的設定，可有效提高系統運行效率，并減少系統用電量。

[1] 劉彥輝.山路盲區彎道會車提示系統的設計[D].東北農業大學, 2010.

[2] 鄭麗,楊紅平.新型山區彎道會車預警系統的設計研究[J].自動化與儀器儀表.2016，2：15-17.

[3] 李戰明,施穎迪.基于視頻序列的圖像拼接[J].電子設計工程.2015，23（12）:116-119.

[4] 陳勇,邢江,張開碧,郝裕斌,帥峰. 圖像拼接中運動目標干擾的自適應消除[J].半導體光電,2015,36（4）:632-637+641.

[5] 張勇,王志鋒,馬文.基于改進SIFT特征點匹配的圖像拼接算法研究[J].微電子學與計算機,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，就讀于長安大學。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.15.037