车距检测方法及装置，和车距提醒方法及装置与流程

本公开涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及一种车距检测方法，一种车距检测装置，一种车距提醒方法以及一种车距提醒装置。

背景技术：

目前，车辆配备的主动安全防御系统一般通过车头携带的无线电雷达或激光雷达，通过反射波或反射光完成物体探测或车道探测。其作用是，当车辆与前车距离过近时，车辆会主动发出报警并减速，从而保证驾驶员行驶安全。

然而，由于车辆主动安全防御系统的产品属于汽车领域专用，研发和制造成本非常高，因此配备车辆主动安全防御系统的往往都是价格更高的豪华车型或高配车型，普通车型或中低配车型往往不具备主动安全防御功能，从而产生了安全隐患。

因此，提出一种成本低廉且较为准确性的车距检测方案是目前亟待解决的问题。

技术实现要素：

为了至少部分解决现有技术中存在的技术问题而完成了本公开。

根据本公开实施例的一方面，提供一种车距检测方法，所述方法包括：

获取车牌实际尺寸；

通过本车景深摄像头获取前方车辆车牌的景深数据；

根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离；以及，

根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，得出本车与前车的间距。

可选地，所述获取车牌实际尺寸，包括：

获取车牌实际宽度x0和车牌实际高度y0；

所述通过本车景深摄像头获取前方车辆车牌的景深数据，包括：

通过本车景深摄像头获取前方车辆车牌宽度x1、前方车辆车牌高度y1和前方车辆车牌深度z1；

所述根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，包括：

根据车牌实际宽度x0与前方车辆车牌宽度x1的比值，或者车牌实际高度y0与前方车辆车牌高度y1的比值，对前方车辆车牌深度z1进行等比计算，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0。

可选地，所述方法还包括：

计算车牌实际尺寸的宽高比k0，且k0＝x0/y0；以及，

计算前方车辆车牌的景深数据的宽高比k1，且k1＝x1/y1；

则所述根据车牌实际宽度x0与前方车辆车牌宽度x1的比值，或者车牌实际高度y0与前方车辆车牌高度y1的比值，对前方车辆车牌深度z1进行等比计算，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0，包括：

若k1>k0，则z0＝z1*(x0/x1)；

若k1<k0，则z0＝z1*(y0/y1)；以及，

若k1≈k0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。

可选地，所述本车景深摄像头为移动终端所携带摄像头。

根据本公开实施例的另一方面，提供一种车距提醒方法，所述方法包括：

采用前述车距检测方法得出本车与前车的间距；以及，

判断本车与前车的间距是否小于预设的阈值，如是，则向本车司机发出相应提醒。

根据本公开实施例的又一方面，提供一种车距检测装置，所述装置包括：

获取模块，其用于获取车牌实际尺寸；

本车景深摄像头，其用于获取前方车辆车牌的景深数据；

第一计算模块，其用于根据所述获取模块获取的车牌实际尺寸与所述本车景深摄像头获取的前方车辆车牌的景深数据，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离；以及，

第二计算模块，其用于根据所述第一计算模块得出的本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，得出本车与前车的间距。

可选地，所述获取模块具体用于，获取车牌实际宽度x0和车牌实际高度y0；

所述本车景深摄像头具体用于，获取前方车辆车牌宽度x1、前方车辆车牌高度y1和前方车辆车牌深度z1；

所述第一计算模块具体用于，根据车牌实际宽度x0与前方车辆车牌宽度x1的比值，或者车牌实际高度y0与前方车辆车牌高度y1的比值，对前方车辆车牌深度z1进行等比计算，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0。

可选地，所述第一计算模块包括：

第一计算单元，其用于计算车牌实际尺寸的宽高比k0，且k0＝x0/y0；

第二计算单元，其用于计算前方车辆车牌的景深数据的宽高比k1，且k1＝x1/y1；以及，

第三计算单元，其用于计算本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0，

若k1>k0，则z0＝z1*(x0/x1)；

若k1<k0，则z0＝z1*(y0/y1)；以及，

若k1≈k0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。

可选地，所述本车景深摄像头为移动终端所携带摄像头。

根据本公开实施例的再一方面，提供一种车距提醒装置，所述装置包括：

前述车距检测装置，其用于得出本车与前车的间距；以及，

提醒模块，其用于判断本车与前车的间距是否小于预设的阈值，如是，则向本车司机发出相应提醒。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例提供的车距检测方法，根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，再根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离得出本车与前车的间距，从而无需对车辆做任何改造，只需借助本车景深摄像头就能以最低的成本、最便捷的方式获得较为准确的实际车距，特别适用于没有配备车辆主动安全防御系统的普通车型或中低配车型。

本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。

图1为本公开实施例提供的一种车距检测方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种车距提醒方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的一种车距检测装置的结构框图；

图4为本公开实施例提供的一种车距提醒装置的结构框图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

图1为本公开实施例提供的一种车距检测方法的流程示意图。如图1所示，所述车距检测方法包括如下步骤s101至s104。

s101.获取车牌实际尺寸；

s102.通过本车景深摄像头获取前方车辆车牌的景深数据；

s103.根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离；

s104.根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，得出本车与前车的间距。

其中，车牌实际尺寸指的是车牌物理尺寸。公知的是，汽车号牌是国家车辆管理法规规定的具有统一格式、统一式样，由车辆管理机关经过申领牌照的汽车进行审核、检验、登记后，核发的带有注册登记编码的硬质号码牌。因此汽车的车牌尺寸是固定的，例如我国汽车车牌尺寸均为440mm×140mm。

本公开实施例中，根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，再根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离得出本车与前车的间距，从而无需对车辆做任何改造，只需借助本车景深摄像头就能以最低的成本、最便捷的方式获得较为准确的实际车距，特别适用于没有配备车辆主动安全防御系统的普通车型或中低配车型。

在一种实施方式中，步骤s102具体为：通过本车景深摄像头实时拍摄本车前方路况，当拍摄画面中出现车辆后，聚焦前方车辆的车牌，同时探测前方车辆车牌的景深数据。需要说明的是，若前方车辆与本车同向行驶，则本车景深摄像头获取的是前方车辆尾部车牌的景深数据；若前方车辆与本车对向行驶，则本车景深摄像头获取的是前方车辆头部车牌的景深数据。

所述本车景深摄像头可以为移动终端所携带摄像头，例如手机或平板电脑所携带摄像头，也可以为车载摄像头。该景深摄像头具体可采用现有的tof(timeofflight)摄像头。

而且，根据本车景深摄像头的载体不同，其安装位置也有所区别，进而影响步骤s104中本车与前车间距的计算。

具体地，若本车景深摄像头为手机所携带摄像头，可通过手机支架将手机固定在汽车中控台上，并确保摄像头能够透过前挡风玻璃拍摄到前方路况，此种情况下得出的本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离实际为手机与前车的间距，则步骤s104中根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离得出本车与前车的间距具体为，将本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离减去手机至车头之间的距离就能得到本车与前车的间距。

在一种实施方式中，步骤s101包括：获取车牌实际宽度x0和车牌实际高度y0。步骤s102包括：通过本车景深摄像头获取前方车辆车牌宽度x1、前方车辆车牌高度y1和前方车辆车牌深度z1。步骤s103包括：根据车牌实际宽度x0与前方车辆车牌宽度x1的比值，或者车牌实际高度y0与前方车辆车牌高度y1的比值，对前方车辆车牌深度z1进行等比计算，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0。

本公开实施例中，根据车牌实际尺寸的宽度值和高度值与景深数据中的宽度值和高度值对景深数据中的深度值进行等比计算，得出实际车距，算法简单、准确度高。

在一种实施方式中，所述车距检测方法还包括如下步骤s105和s106。

s105.计算车牌实际尺寸的宽高比k0，且k0＝x0/y0；

s106.计算前方车辆车牌的景深数据的宽高比k1，且k1＝x1/y1。

本公开实施例中，步骤s105在步骤s101之后且步骤s103之前执行，步骤s106在步骤s102之后且步骤s103之前执行。

则步骤s103得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0，包括：

若k1>k0，则z0＝z1*(x0/x1)；

若k1<k0，则z0＝z1*(y0/y1)；以及，

若k1≈k0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。

本公开实施例中，当k1>k0时，说明因拍摄角度原因导致景深数据中的高度值y1过度变小而失真，应以景深数据中的宽度值x1作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(x0/x1)；

当k1<k0时，说明因拍摄角度原因导致景深数据中的宽度值x1过度变小而失真，应以景深数据中的高度值y1作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(y0/y1)；

当k1≈k0时，说明景深数据未受拍摄角度影响，可以选择景深数据中的宽度值x1和高度值y1中的任意一个作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。需要说明的是，k1≈k0指的是k0与k1差值的绝对值在预设的范围内，该预设范围可由本领域技术人员根据实际情况进行设定。

本公开实施例提供的车距检测方法，无需对车辆做任何改造，只需借助景深摄像头实时拍摄前方路况，聚焦前方车辆的车牌并探测前方车辆车牌的景深数据，再基于车牌实际尺寸进行相应计算，就能以最低的成本、最便捷的方式获得较为准确的实际车距，特别适用于没有配备车辆主动安全防御系统的普通车型或中低配车型。

图2为本公开实施例提供的一种车距提醒方法的流程示意图。如图2所示，所述车距提醒方法包括如下步骤s201至s203。

s201.采用前一实施例所述的车距检测方法得出本车与前车的间距(详见前一实施例，此处不再赘述)；

s202.判断本车与前车的间距是否小于预设的阈值，如是，则执行步骤s203，如否，则返回步骤s201；

s203.向本车司机发出相应提醒。

在步骤s202中，所述阈值可由本领域技术人员根据实际情况进行设定。在步骤s203中，当本车与前车的间距小于所述阈值时，应向本车本车司机发出相应提醒，以提醒司机注意减速并保持车距；提醒的方式可以为语言播报、声光报警等，本公开对此不做限制。

本公开实施例提供的车距提醒方法，利用前一实施例所述的车距检测方法得出本车与前车的间距，并在本车与前车的间距小于一定距离时向本车司机发出相应提醒，从而实现了安全提醒功能，进而能保障车辆行驶安全。

图3为本公开实施例提供的一种车距检测装置的结构框图。如图3所示，所述车距检测装置3包括：获取模块31、本车景深摄像头32、第一计算模块33和第二计算模块34。

其中，获取模块31用于获取车牌实际尺寸；本车景深摄像头32用于获取前方车辆车牌的景深数据；第一计算模块33用于根据所述获取模块获取的车牌实际尺寸与所述本车景深摄像头获取的前方车辆车牌的景深数据，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离；第二计算模块34用于根据所述第一计算模块得出的本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，得出本车与前车的间距。

本公开实施例中，根据所述车牌实际尺寸与所述前方车辆车牌的景深数据得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离，再根据本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离得出本车与前车的间距，从而无需对车辆做任何改造，只需借助本车景深摄像头就能以最低的成本、最便捷的方式获得较为准确的实际车距，特别适用于没有配备车辆主动安全防御系统的普通车型或中低配车型。

所述本车景深摄像头可以为移动终端所携带摄像头，例如手机或平板电脑所携带摄像头，也可以为车载摄像头。该景深摄像头具体可采用现有的tof(timeofflight)摄像头。

而且，根据本车景深摄像头的载体不同，其安装位置也有所区别，进而影响第二计算模块34对本车与前车间距的计算。

具体地，若本车景深摄像头为手机所携带摄像头，可通过手机支架将手机固定在汽车中控台上，并确保摄像头能够透过前挡风玻璃拍摄到前方路况，此种情况下得出的本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离实际为手机与前车的间距，则第二计算模块34具体将本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离减去手机至车头之间的距离就能得到本车与前车的间距。

在一种实施方式中，所述获取模块31具体用于，获取车牌实际宽度x0和车牌实际高度y0；所述本车景深摄像头32具体用于，获取前方车辆车牌宽度x1、前方车辆车牌高度y1和前方车辆车牌深度z1；所述第一计算模块33具体用于，根据车牌实际宽度x0与前方车辆车牌宽度x1的比值，或者车牌实际高度y0与前方车辆车牌高度y1的比值，对前方车辆车牌深度z1进行等比计算，得出本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0。

本公开实施例中，根据车牌实际尺寸的宽度值和高度值与景深数据中的宽度值和高度值对景深数据中的深度值进行等比计算，得出实际车距，算法简单、准确度高。

在一种实施方式中，所述第一计算模块33包括：第一计算单元、第二计算单元和第三计算单元。

其中，第一计算单元用于计算车牌实际尺寸的宽高比k0，且k0＝x0/y0；第二计算单元用于计算前方车辆车牌的景深数据的宽高比k1，且k1＝x1/y1；第三计算单元用于计算本车景深摄像头与前方车辆车牌之间的距离z0，

若k1>k0，则z0＝z1*(x0/x1)；

若k1<k0，则z0＝z1*(y0/y1)；以及，

若k1≈k0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。

本公开实施例中，当k1>k0时，说明因拍摄角度原因导致景深数据中的高度值y1过度变小而失真，应以景深数据中的宽度值x1作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(x0/x1)；

当k1<k0时，说明因拍摄角度原因导致景深数据中的宽度值x1过度变小而失真，应以景深数据中的高度值y1作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(y0/y1)；

当k1≈k0时，说明景深数据未受拍摄角度影响，可以选择景深数据中的宽度值x1和高度值y1中的任意一个作为参考，等比计算距离z0，则z0＝z1*(x0/x1)，或者z0＝z1*(y0/y1)。需要说明的是，k1≈k0指的是k0与k1差值的绝对值在预设的范围内，该预设范围可由本领域技术人员根据实际情况进行设定。

本公开实施例提供的车距检测装置，无需对车辆做任何改造，只需借助景深摄像头实时拍摄前方路况，聚焦前方车辆的车牌并探测前方车辆车牌的景深数据，再基于车牌实际尺寸进行相应计算，就能以最低的成本、最便捷的方式获得较为准确的实际车距，特别适用于没有配备车辆主动安全防御系统的普通车型或中低配车型。

图4为本公开实施例提供的一种车距提醒装置的结构框图。如图4所示，所述车距提醒装置包括：前一实施例所述车距检测装置3和提醒模块41。

其中，车距检测装置3用于得出本车与前车的间距(详见前一实施例，此处不再赘述)；提醒模块41用于判断本车与前车的间距是否小于预设的阈值，如是，则向本车司机发出相应提醒。

所述阈值可由本领域技术人员根据实际情况进行设定。当本车与前车的间距小于所述阈值时，应向本车本车司机发出相应提醒，以提醒司机注意减速并保持车距；提醒的方式可以为语言播报、声光报警等，本公开对此不做限制。

本公开实施例提供的车距提醒装置，利用前一实施例所述车距检测装置得出本车与前车的间距，并通过提醒模块在本车与前车的间距小于一定距离时向本车司机发出相应提醒，从而实现了安全提醒功能，进而能保障车辆行驶安全。

综上所述，本公开实施例提供的车距检测方法及装置，和车距提醒方法及装置，可通过现有的配备多摄像头手机所携带的景深摄像头聚焦并拍摄前车车牌，以实时获取前车车牌的景深数据(车牌宽度、高度和深度)，再根据车牌实际尺寸的宽度值和高度值与景深数据中的宽度值和高度值对景深数据中的深度值进行等比计算，得出实际车距，从而实现车距检测功能，还能根据车距大小实现提醒功能。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。