一种汽车的门控系统的制作方法

本发明涉及一种汽车的门控系统，属于汽车技术领域。

背景技术：

目前，“开车门”引发的交通事故越来越多。据南京交管部门2015年10月1日至10日的统计数据显示：因开车门引发的各种交通事故就达到98起，其中10月9日一天就发生了17起。数据还显示，这种类型的事故，68％都涉及到电动车。

开车门看似是小事，但事故引起的损伤一般都比较严重，因为开车门是猝不及防的，车门的硬度也高。特别是近年来电动车飞速增长，车速普遍过快也让此类事故的损失进一步升级。有数据统计表明，“开车门”引发的交通事故造成重伤与死亡的比例高达12.45％。不规范操作、违法停车，特别马虎大意是造成“开车门”事故的主要原因，特别是出租车，有必要针对上述情况进行改进，以提高交通安全，减少交通事故。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种可提高开车门安全性的汽车的门控系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种汽车的门控系统，包括摄像单元、处理单元、车门控制单元以及提醒单元；所述摄像单元用于在汽车停车后，发送周期性图像至所述处理单元，所述处理单元对接收的图像进行处理，识别图像中运动物体以及判断所述运动物体与汽车距离，根据处理结果发送相关指令给所述车门控制单元以及所述提醒单元。

进一步的，所述摄像单元安装在汽车两侧，采集范围仅覆盖相邻车道。

进一步的，所述处理单元对图像处理方法包括以下步骤：

计算接收的周期性图像灰度值，不断地将后一帧与前一帧进行以下比较，设时间间隔为t，视频图像的当前第i帧尺寸为m×n像素块，si(m,n)为第i帧位于(m,n)像素的灰度值，m,n分别为水平方向和竖直方向在x、y轴上的坐标，若时间间隔前后的两帧图像的平均绝对误差为：

其中，ε为一阀值常数；

若连续计算出两帧图像的平均绝对误差(mad)都小于ε，则认为后方无运动物体；

若连续计算出两帧图像的平均绝对误差(mad)都大于ε，则认为后方有运动物体，进一步采用帧间差分算法，将运动图像与背景图像分离出来；设两帧图像的对应像素点的灰度差值为d(m,n,t)：则：

其中td为自适应阀值，记录d(m,n,t)＝1的点为运动图像，提取每帧图像的运动图像，进行模板识别，若后方来车识别为汽车时，设测得t1帧运动图像的宽度为l1，图像宽度为l，根据判定标准对l1值与l值进行比较，得出后车距离与本车距离远近结果，根据上述结果生成相关指令；

若后方来车识别为电动自行车时，设测得t1帧运动图像的宽度为l2，图像宽度为l，根据判定标准对l2值与l值进行比较，得出后车距离与本车距离远近结果，根据上述结果生成相关指令。

进一步的，后方来车识别为汽车时，若l1≥0.1l，则说明后车距离与本车的距离较近，禁止开车门，若l1＜0.1l，则说明后车距离与本车的距离较远，提醒可以开车门；

若后方来车识别为电动自行车时，若l1≥0.3l，则说明后车距离与本车的距离较近，禁止开车门，若l1＜0.3l，则说明后车距离与本车的距离较远，提醒可以开车门。

进一步的，所述处理单元采用车载导航或行车记录仪中的处理器。

进一步的，所述车门控制单元采用采用原车内中控锁。

进一步的，所述提醒单元采用车辆中已有的导航仪或行车记录仪中语音设备。

本发明所达到的有益效果：本发明通过对停车后侧后方图像进行处理，以控制车门启闭以及提醒单元，可显著降低“开车门”导致的交通事故，且本发明结构简单，成本低廉，可适合广泛推广应用。

附图说明

图1是实施例门控系统连接示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示的门控系统，具体的，包括摄像单元、处理单元、车门控制单元以及提醒单元，摄像单元连接处理单元，处理单元还连接车门控制单元、提醒单元；摄像单元安装在出租汽车两侧的反光镜下方，采集范围只覆盖邻车道(只需采集邻车道信息，可降低图像处理的复杂度)，在停车后周期性采集后方图像；处理单元首选车载导航或行车记录仪中的处理器；车门控制单元采用原车内中控锁，其他门锁都设置被中控锁控制；提醒单元首选车辆中已有的导航仪或行车记录仪中语音设备。上述系统可以减少外置设备，降低系统成本。

具体的处理方法如下：处理器接收到摄像单元送来的周期性图像，先计算其灰度值，不断地后一帧与前一帧比较，假设间隔时间为t，设视频图像的当前第i帧尺寸为m×n像素块，si(m,n)为第i帧位于(m,n)像素的灰度值，m,n分别为水平方向和竖直方向在x、y轴上的坐标，若两帧图像的平均绝对误差(mad)为：

(ε为一阀值常数)

若连续计算出两帧图像的平均绝对误差(mad)都小于ε，则认为后方无运动物体；若连续计算出两帧图像的平均绝对误差(mad)都大于ε，则认为后方有运动物体，进一步采用帧间差分算法，将运动图像与背景图像分离出来；设两帧图像的对应像素点的灰度差值为d(m,n,t)：则：

其中td为自适应阀值，通常取3-5，记录d(m,n,t)＝1的点为运动图像，提取每帧图像的运动图像，进行模板识别，若后方来车识别为汽车时，设测得t1帧运动图像的宽度为l1，图像宽度为l，若l1≥0.1l，则说明后车距离与本车的距离较近，禁止开车门，若l1＜0.1l，则说明后车距离与本车的距离较远，提醒可以开车门；

若后方来车识别为电动自行车时，设测得t1帧运动图像的宽度为l1，图像宽度为l，若l1≥0.3l，则说明后车距离与本车的距离较近，禁止开车门，若l1＜0.3l，则说明后车距离与本车的距离较远，提醒可以开车门；

采用上述门控系统，如应用于出租车上，在出租汽车停车下客时，出租车门控单元锁死车门无法打开，启动摄像单元，处理单元处理摄像单元送来的侧后方图像，判断后方来车情况，在确认安全后，处理单元输出提醒信号给提醒单元，并自动解锁门控单元，乘客可开门下车。采用上述系统，可以显著降低安全隐患，提高乘客的安全意识。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。