一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法与流程

本发明涉及车辆位移采集，特别是一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法。

背景技术：

在现有技术中，如采用gps系统，则车辆行驶时，车载gps系统接收卫星发送的时间信号，进行解算，获得当前的位置信息，一般精确到1米-10米，根据两次获得的位置信息的差值得到距离，除以时间得到速度。用这种方式，在没有gps信号时，无法定位，无法获取速度。同时，这种方式也无法获得高精度厘米级别定位。或如使用惯性导航定位，则需在车上使用加速度传感器，通过感知某个方向上的加速度并对时间积分得到速度值，速度在时间上积分得到距离。用这种方式，会有较严重的累积误差。同时，很难过滤掉车辆在颠簸路面上产生的随机剧烈加速度变化。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法。

实现上述目的本发明的技术方案为，一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法，包括高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块和设置与校准模块，所述高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块依次通过高速数据总线相互连接并传递编码后的视频流信号，所述方向与距离统计模块和设置与校准模块通过高速数据总线相互连接并传递控制信号，还包括如下步骤：

步骤一：采集数据：通过高速摄像头对其待采集车底进行摄像、确定成像范围、成像尺寸、成像速率，并存储数据，再将数据通过总线发送给帧间图像识别模块。

步骤二：识别图像：将步骤一中传送过来的数据进行接收，帧间图像识别模块并将其分解成帧，并对帧间差异进行比对，得出结果，再将数据通过总线发送给方向与距离统计模块。

步骤三：统计方向与距离：将步骤二中传送过来的数据进行接收，方向与距离统计模块对数据进行清洗、滤波，结合车辆其他传感器的数据进行综合评判，得出车辆的位移数据。

步骤四：设置与校准：通过设置与校准模块可以对步骤三中的数据进行实时的设置与校准，从而适应不同环境下的情况。

所述帧间图像识别模块可使用四核1ghz、主频arm架构、运行linux或安卓系统的通用cpu。

所述方向与距离统计模块可使用多核1ghz、运行linux或安卓系统的通用cpu。

步骤三中，所述车辆其他传感器可为gps、里程计、速度计、震动传感器、方位传感器和加速度传感器。

步骤一中，所述数据流为10mbps，所述存储数据采用rawdata格式

步骤二中，所述数据量为16kbps。

步骤一至三中，所述数据传送和接收均可通过usb或mipi总线得到实现。

所述其移测量方法可以采用对车头前进方向、对车辆侧面方向、对车辆后方进行高速摄像并计算。

所述其移测量方法可使用多颗摄像头同时摄像并进行计算，或者对多颗摄像头成像融合后进行计算。

所述其移测量方法适用于可见光、近红外光、远红外光、激光等不同光源系统或其组合。

利用本发明的技术方案制作的一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法，全天候，全场地使用。尤其在室内、雷雨等没有卫星信号的场景下，提供车辆位移信息，帮助车辆定位，任何场景下，测量车辆位移精度不变。尤其在慢速情况，需要进行厘米级别定位的情况，可以提供高精度的定位信息。

附图说明

图1是本发明所述一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法的结构示意图；

图2是本发明所述一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法的连接框图；

图3是本发明所述一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法的高速摄像头安装位置示意图；

图4是本发明所述一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法的摄像头成像示意图；

图5是本发明所述一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法的摄像头移动成像示意图；

图中，1、高速摄像头；2、帧间图像识别模块；3、方向与距离统计模块；4、设置与校准模块。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行具体描述，如图1-5所示，一种基于高速图像识别的车辆精确位移测量方法，包括高速摄像头(1)、帧间图像识别模块(2)、方向与距离统计模块(3)和设置与校准模块(4)，所述高速摄像头(1)、帧间图像识别模块(2)、方向与距离统计模块(3)依次通过高速数据总线相互连接并传递编码后的视频流信号，所述方向与距离统计模块(3)和设置与校准模块(4)通过高速数据总线相互连接并传递控制信号，还包括如下步骤：步骤一：采集数据：通过高速摄像头(1)对其待采集车底进行摄像、确定成像范围、成像尺寸、成像速率，并存储数据，再将数据通过总线发送给帧间图像识别模块(2)；步骤二：识别图像：将步骤一中传送过来的数据进行接收，帧间图像识别模块(2)并将其分解成帧，并对帧间差异进行比对，得出结果，再将数据通过总线发送给方向与距离统计模块(3)；步骤三：统计方向与距离：将步骤二中传送过来的数据进行接收，方向与距离统计模块(3)对数据进行清洗、滤波，结合车辆其他传感器的数据进行综合评判，得出车辆的位移数据；步骤四：设置与校准：通过设置与校准模块(4)可以对步骤三中的数据进行实时的设置与校准，从而适应不同环境下的情况；所述帧间图像识别模块(2)可使用四核1ghz、主频arm架构、运行linux或安卓系统的通用cpu；所述方向与距离统计模块(3)可使用多核1ghz、运行linux或安卓系统的通用cpu；步骤三中，所述车辆其他传感器可为gps、里程计、速度计、震动传感器、方位传感器和加速度传感器；步骤一中，所述数据流为10mbps，所述存储数据采用rawdata格式；步骤二中，所述数据量为16kbps；步骤一至三中，所述数据传送和接收均可通过usb或mipi总线得到实现；所述其移测量方法可以采用对车头前进方向、对车辆侧面方向、对车辆后方进行高速摄像并计算；所述其移测量方法可使用多颗摄像头同时摄像并进行计算，或者对多颗摄像头成像融合后进行计算；所述其移测量方法适用于可见光、近红外光、远红外光、激光等不同光源系统或其组合。

本实施方案的特点为，包括高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块和设置与校准模块，高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块依次通过高速数据总线相互连接并传递编码后的视频流信号，方向与距离统计模块和设置与校准模块通过高速数据总线相互连接并传递控制信号，还包括如下步骤：步骤一：采集数据：通过高速摄像头对其待采集车底进行摄像、确定成像范围、成像尺寸、成像速率，并存储数据，再将数据通过总线发送给帧间图像识别模块；步骤二：识别图像：将步骤一中传送过来的数据进行接收，帧间图像识别模块并将其分解成帧，并对帧间差异进行比对，得出结果，再将数据通过总线发送给方向与距离统计模块；步骤三：统计方向与距离：将步骤二中传送过来的数据进行接收，方向与距离统计模块对数据进行清洗、滤波，结合车辆其他传感器的数据进行综合评判，得出车辆的位移数据；步骤四：设置与校准：通过设置与校准模块可以对步骤三中的数据进行实时的设置与校准，从而适应不同环境下的情况。全天候，全场地使用，尤其在室内、雷雨等没有卫星信号的场景下，提供车辆位移信息，帮助车辆定位，任何场景下，测量车辆位移精度不变。尤其在慢速情况，需要进行厘米级别定位的情况，可以提供高精度的定位信息。

在本实施方案中，高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块和设置与校准模块之间通过高速数据总线连接，高速摄像头、帧间图像识别模块、方向与距离统计模块之间传递编码后的视频流信号，方向与距离统计模块和设置与校准模块之间传递控制信号，其中高速摄像头为1万像素即100x100，以对车底成像为例，若成像范围为车底10cmx10cm区域，成像尺寸为100x100pixel，成像速率为1000fps，每个像素记录黑、白信号(0，1)，则数据流约10mbps，通过高速摄像头用特定的频率对其待采集车进行摄像、确定成像范围、成像尺寸、成像速率，并存储数据，通过高速数据总线发送给帧间图像识别模块，帧间图像识别模块使用通用cpu、四核1ghz主频、arm架构、运行linux或安卓系统，通过usb或mipi总线接收高速摄像头的发送数据，分解成帧，并对帧间差异进行比对，返回结果，数据量约16kbps，帧间图像识别模块将高速摄像头采集的数据传送过来进行接收后，帧间图像识别模块并将其分解成帧，并对帧间差异进行比对，得出结果，再将数据通过高速数据总线发送给方向与距离统计模块，方向与距离统计模块使用通用cpu、多核1ghz、运行linux或安卓系统，方向与距离统计模块对数据进行清洗、滤波，结合车辆其他传感器如gps、里程计、速度计、震动传感器、方位传感器、加速度传感器等的数据，进行综合评判，得出车辆的位移数据，并通过高速数据总线将控制信号传递到设置与校准模块，通过设置与校准模块对方向与距离统计模块传送过来的数据进行实时的设置与校准，从而适应不同环境下的情况，方向与距离统计模块，采用高速中央处理器cpu与高速图像处理器gpu进行信号处理，设置与校准模块采用中央处理器cpu进行处理，方向与距离统计模块和设置与校准模块的cpu可以共用。

在本实施方案中，实施例一：在汽车以36km/h的速度行驶时，每帧图像对应的位移距离为1cm，采集的图像进行锐化处理，每个像素点取值0或者1，代表接收到的0.1cmx0.1cm表面的光度值t(x，y)，则可以得到100x100的矩阵c

t(1,1),t(2,1),t(3,1)...t(100,1)

t(1,2),t(2,2),t(3,2)...t(100,2)

t(1,3),t(2,3),t(3,3)...t(100,3)

....

t(1,100),t(2,100),t(3,100)...t(100,100)

设第一帧的矩阵如下，记为c1

1001010100100101010011......11111111111111

1010010100100101010011......11111111111111

1001011100100101010011......11111111111111

1111010111100101010011......11111111111111

0001010100100101010011......11111111111111

1001010100101101010011......11111111111111

1001010100100111010011......11111111111111

1001010100100100010011......11111111111111

0001010100100111010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1111010100100101010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1111010100100101010011......11111111111111

0001010100100101010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1001010100100101010011......11111111111111

1101010100100101010011......11111111111111

1111010100100101010011......11111111111111

1001010110100101010011......11111111111111

1001010110100101010011......11111111111111

......

......

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

设第二帧的矩阵如下，记为c2

1001010100100101010011......11111111111111

1010010100100101010011......11111111111111

1001010110100101010011......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

......

......

1111111111111111111111......11111111111111

1111111111111111111111......11111111111111

则在帧间图像识别模块中，对于高速摄像头采集的图像帧c1与帧c2之间进行比对，在图像的某一点t(x1，y1)开始得到较高的拟合值.如上例，x1＝0，y1＝10。则矩阵可以记为：

c1＝|a1，a2|

c2＝|a2，a3|

在方向与距离统计模块中，对于帧间图像识别模块送上来的点t(x1,y1)进行比对计算，可得知车辆在过去的时间间隔t中，位移了(x1，y1)-(0，0)所对应的像素距离值，在时间t上进行积分，则可以得到准确的车辆行驶过的距离以及方向改变值，公式如下：

s＝((x1，y1)-(0，0))x每像素代表的距离常量

v＝s/t

如上例，可得车辆在1/1000秒内，行进了10个像素点，对应1cm，即车辆速度为36km/h。

在本实施方案中，该方法解决了在没有gps信号时，无法定位，无法获取速度且受天气、无线电干扰等问题，该方法适用于任何地形，适用于室内或隧道等有信号屏蔽的场景，对比惯导精度高，可以全天候，全场地使用，尤其在室内、雷雨等没有卫星信号的场景下，提供车辆位移信息，帮助车辆定位，任何场景下，测量车辆位移精度不变。尤其在慢速情况，需要进行厘米级别定位的情况，可以提供高精度的定位信息。

上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。