基于紅外熱成像的夜間行車安全輔助系統(tǒng)

李夢(mèng)茹， 孫德雨， 倪魁棟， 池昊南

（吉林大學(xué)， 吉林 長春 130022）

隨著我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展，機(jī)動(dòng)車數(shù)量也迅速增長，可隨之而來的是多發(fā)的交通事故以及人民生命財(cái)產(chǎn)的損失，其中夜間、大霧等能見度較低的天氣狀況下，交通事故占到了相當(dāng)大的比重。由此可見，提升汽車駕駛的安全性能尤為重要，特別是夜間、大霧等惡劣天氣下駕駛員行駛的安全問題。

目前在夜間行車安全方面，基于紅外夜視成像原理的夜視系統(tǒng)所形成的圖像與可見光圖像相似，目標(biāo)與背景反差大，能較為清楚地顯示道路的詳細(xì)信息［1］。然而，只有極少數(shù)高端車型才有此配置，且由于其工作需要紅外光源，有效探測(cè)距離較短，易受光源強(qiáng)度、相同工作波長光線和有霧的惡劣天氣條件影響，適用性不高。此外，紅外夜視技術(shù)所成圖像為黑白顏色，行人等目標(biāo)物的出現(xiàn)并不能很好地引起駕駛員的注意，成像效果不理想［2］。

因此本文選用紅外熱成像儀用于行車安全輔助系統(tǒng)，致力于研究更安全、更可靠的夜間行車安全輔助系統(tǒng)，解決駕駛員在夜間、霧天等能見度較低的天氣狀況下看不清目標(biāo)物，視野不良的問題。本系統(tǒng)通過紅外熱成像儀獲取前方道路圖像，識(shí)別出行人等目標(biāo)物之后，突出強(qiáng)調(diào)目標(biāo)物并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判定，從視覺和聽覺兩方面對(duì)駕駛員進(jìn)行警示，防止駕駛員由于能見度低等原因未能及時(shí)注意到目標(biāo)物造成交通事故的發(fā)生，為行車安全提供更加可靠的保障。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

如圖1所示，基于紅外熱成像的夜間行車安全輔助系統(tǒng)包括圖像采集、目標(biāo)物識(shí)別、圖像處理、目標(biāo)物狀態(tài)識(shí)別、行車風(fēng)險(xiǎn)的判定以及行車安全輔助APP的開發(fā)。本系統(tǒng)通過紅外熱成像儀獲取前方道路圖像，完成行人等目標(biāo)物的識(shí)別之后，對(duì)圖像進(jìn)行一系列處理，以突出強(qiáng)調(diào)目標(biāo)物，同時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判定從而啟動(dòng)預(yù)警方案。本系統(tǒng)從視覺和聽覺兩方面對(duì)駕駛員進(jìn)行警示，防止駕駛員由于能見度低等原因未能及時(shí)注意到目標(biāo)物造成交通事故的發(fā)生。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

2 圖像采集

2.1 紅外熱成像儀的選型

紅外熱成像儀運(yùn)用光電技術(shù)檢測(cè)物體熱輻射的紅外線特定波段信號(hào)，將該信號(hào)轉(zhuǎn)換成可供人類視覺分辨的圖像和圖形，該技術(shù)可以避免可見光的干擾，且不受雨雪霧天等惡劣條件的影響，適用性更廣。且紅外熱成像儀所獲取的圖像為彩色，駕駛員可以看到物體表面的溫度分布狀況，視覺上顏色的對(duì)比度更容易引起駕駛員的警覺，為駕駛員的行車安全提供可靠的保障［3］。

所以我們選用了成像更加方便、性價(jià)比更高的FLIR ONE Pro紅外熱成像儀，只需要將其插入手機(jī)接口便可獲取前方道路圖像信息，使用更加方便簡(jiǎn)潔，也能很好地解決駕駛員在夜間大霧等惡劣天氣看不清目標(biāo)物、視野短的問題，從而減少夜間、霧天等能見度較低的天氣狀況下交通事故的發(fā)生。

2.2 圖像采集的具體方法

在行車過程中，將紅外熱成像儀插入手機(jī)插口，將攝像頭對(duì)準(zhǔn)道路前方，系統(tǒng)將實(shí)時(shí)采集駕駛時(shí)前方的道路環(huán)境圖像。

3 目標(biāo)物的識(shí)別

3.1 目標(biāo)物圖像點(diǎn)的篩選

通過大量實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同環(huán)境溫度下行人（R，G，B） 特征值的歸納分析，最終得出不同溫度下行人等目標(biāo)物的（R，G，B） 特征區(qū)間。本系統(tǒng)根據(jù)該特征區(qū)間，將圖像上所有符合該區(qū)間的點(diǎn)篩選出來。實(shí)驗(yàn)歸納出的不同溫度下目標(biāo)物的（R，G，B） 特征區(qū)間詳見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)歸納出的不同溫度下目標(biāo)物的（R，G，B）特征區(qū)間

3.2 聚類算法處理

對(duì)篩選出來的圖像點(diǎn)進(jìn)行K-Means聚類算法處理，將多次迭代后聚類處理的中心點(diǎn)視為目標(biāo)物的質(zhì)心，并生成其所在圖像中的位置函數(shù)P（n）。圖中行人紅色部分為根據(jù) （R，G，B） 特征區(qū)間篩選出的圖像點(diǎn)，藍(lán)色圓點(diǎn)即為聚類算法處理得到的目標(biāo)物質(zhì)心位置，如圖2所示。

圖2 目標(biāo)物質(zhì)心位置

4 圖像處理

本系統(tǒng)利用圖像算法，將篩選出的目標(biāo)物圖像點(diǎn)進(jìn)行顏色標(biāo)紅突出處理，然后以目標(biāo)物質(zhì)心為中心點(diǎn)建立框圖函數(shù)，根據(jù)圖像點(diǎn)的密集程度和其構(gòu)成的形心位置進(jìn)行框選，即對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行加框處理，從視覺上對(duì)駕駛員進(jìn)行警示，一定程度上提高了駕駛員行車過程中的安全性。

由于行人和小動(dòng)物對(duì)行車安全的影響不同，因此對(duì)行人和小動(dòng)物分別采用不同顏色的框圖，即行人采用綠色框圖，小動(dòng)物采用藍(lán)色框圖，以達(dá)到不同的警示效果。圖像處理結(jié)果如圖3所示。

圖3 圖像處理結(jié)果

5 目標(biāo)物狀態(tài)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)判定

5.1 目標(biāo)物與車輛距離的確定

基于目標(biāo)物質(zhì)心位置函數(shù)P（n）的縱坐標(biāo)y （規(guī)定縱坐標(biāo)正方向?yàn)樽陨现料拢鶕?jù)實(shí)驗(yàn)總結(jié)出的目標(biāo)物與車輛的距離x與位置函數(shù)縱坐標(biāo)y的函數(shù)關(guān)系 （以1080×1440分辨率為例）：

計(jì)算出目標(biāo)物與車輛的距離x，并進(jìn)行語音播報(bào)。

5.2 風(fēng)險(xiǎn)判定

根據(jù)車輛的運(yùn)行速度、路面狀況等參數(shù)，由汽車制動(dòng)理論計(jì)算公式［4］

式中：S——汽車制動(dòng)距離；v——車輛的運(yùn)行速度（通過手機(jī)GPS系統(tǒng)獲取）；t1——駕駛員反應(yīng)時(shí)間；t2——汽車制動(dòng)器滯后時(shí)間；Φ——道路與輪胎間的附著系數(shù)；g——重力加速度。

根據(jù)公式可計(jì)算出不同運(yùn)行速度、不同路面條件下汽車的制動(dòng)距離。然后基于目標(biāo)物與車輛的距離x，對(duì)車輛的行駛安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判定。

5.3 預(yù)警方案的選取

根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)狀況采取不同的預(yù)警方案。

1） 當(dāng)X≥S+20時(shí)，不啟動(dòng)預(yù)警方案，僅進(jìn)行步驟4的語音播報(bào)距離。

2） 當(dāng)S+10≤X＜S+20時(shí)，啟動(dòng)語音預(yù)警方案1：請(qǐng)注意避讓+短促的報(bào)警聲。

3） 當(dāng)X＜S+10時(shí)，啟動(dòng)語音預(yù)警方案2：有危險(xiǎn)！請(qǐng)馬上避讓+長鳴的報(bào)警聲。

6 行車輔助APP的開發(fā)

基于上述系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，進(jìn)行夜間行車輔助系統(tǒng)APP的開發(fā)。首先明確開發(fā)類型、開發(fā)平臺(tái)、產(chǎn)品功能需求和設(shè)計(jì)需求、通過反復(fù)調(diào)研、討論、制定詳細(xì)的開發(fā)方案。然后分別進(jìn)行UI （產(chǎn)品界面）、UE （用戶體驗(yàn)） 的設(shè)計(jì)和程序的開發(fā)流程，包括前端開發(fā)、程序開發(fā)、接口對(duì)接等。最后進(jìn)行程序的測(cè)試，包括App功能測(cè)試、App視覺測(cè)試、BUG的調(diào)試修復(fù)等。

7 結(jié)論

基于紅外熱成像的夜間行車安全輔助系統(tǒng)，運(yùn)用光電技術(shù)檢測(cè)物體熱輻射的紅外線特定波段信號(hào)，并將該信號(hào)轉(zhuǎn)換成可供人類視覺分辨的圖像和圖形，經(jīng)過目標(biāo)物識(shí)別、圖像處理等方法，從視覺和聽覺兩個(gè)方面對(duì)駕駛員做出預(yù)警，有效地解決了駕駛員在夜間、大霧等惡劣天氣看不清目標(biāo)物、視野短的問題。此外，該行車安全輔助系統(tǒng)避免了可見光的干擾，且不受雨雪霧天等惡劣條件的影響，適用性更廣；行車輔助APP的開發(fā)使系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)更加便捷，為駕駛員的行車安全提供更加可靠的保障。