一种车载多视觉感知系统的制作方法

本发明涉及车辆先进辅助驾驶产品领域，具体涉及一种基于多视觉的车载辅助驾驶系统。

背景技术：

由于运输车辆多数具有集装箱式的后车厢，或是在后方载有较多的物品，从而造成驾驶者无法观测到厢内及车厢后方的物品及环境状态。在车辆运输过程中，运输品发生火灾或其他危险状况时，驾驶人员不能第一时间发觉险情，很容易造成造成经济损失，甚至危及驾驶人员生命安全。

同时，疲劳驾驶会使驾驶人员产生精神恍惚、瞌睡能状况发生，从而造成安全事故的隐患。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提供一种基于多视觉的车载辅助驾驶系统。

一种基于多视觉的车载辅助驾驶系统，该系统包括：前视摄像头(201)、行车记录仪(202)、视频采集处理芯片(101)、数据存储设备(301)与驾驶员状态监控摄像头(203)、货物状态监控摄像头(204)；

更加优选的，前视摄像头(201)与货物状态监控摄像头(204)分辨率为720p的数字摄像头，行车记录仪(202)与驾驶员状态监控摄像头(203)分辨率为1080p，货物状态监控摄像头(204)使用lvds视频接口。

为了方便驾驶人员观看所载货物状态，更加优选的，系统还设图像显示装置(302)

为了方便报警和提示驾驶人员，更加优选的，系统还设有声光报警装置(303)，声光报警装置(303)与视频采集处理芯片(101)连接，当视频采集处理芯片(101)接收到设定的报警信息时，声光报警装置(303)则进行报警。

视频采集处理芯片(101)采用了恩智浦半导体公司生产的s32v234型芯片。

附图说明

图1为基于多视觉的车载辅助驾驶系统电子硬件结构示意图

具体实施方式

下面结合附图对本发明的基于多视觉的车载辅助驾驶系统进行详细说明。

图1为基于多视觉的车载辅助驾驶系统电子硬件结构示意图，其中包括：视频采集处理芯片(101)、前视摄像头(201)、行车记录仪(202)、驾驶员状态监控摄像头(203)、货物状态监控摄像头(204)、数据存储设备(301)与图像显示装置(302)、声光报警装置(303)；

其中视频采集处理芯片(101)采用恩智浦半导体生产的s32v234型芯片。

前视摄像头(201)、行车记录仪(202)、驾驶员状态监控摄像头(203)与货物状态监控摄像头(204)与视频采集处理芯片(101)电路连接，并将感知获得的数据传输至视频采集处理芯片(101)，视频采集处理芯片(101)将数据进行解码和识别。数据存储设备(301)与视频采集处理芯片(101)电路连接，视频采集处理芯片(101)将处理好的图像数据存储到数据存储设备(301)中，图像显示装置(302)、声光报警装置(303)也与视频采集处理芯片(101)连接，并通过视频采集处理芯片(101)将数据处理完毕，将图像画面显示在图像显示装置302上，通过对数据的判断，进一步甄别是否存在报警必要，如果出现报警需求，则视频采集处理芯片(101)发出指令，是声光报警装置302进行报警。

其中前视摄像头(201)，作为视觉识别应用的传感器之一，它采集来的原始视频数据会被视频采集处理芯片(101)进行深度处理，作为前向路况判断的主要依据；行车记录仪(202)是对汽车行驶状态以及车前有限行驶区域的实时监控，摄录的画面会被保存到数据存储设备(301)中。以备后续数据调取使用；驾驶员状态监控摄像头(203)为采集驾驶员状态的主要视觉传感器，根据摄录的画面，视频采集处理芯片(101)会进行图像识别分析，以判断驾驶员是否存在危及车辆行驶及自身安全的驾驶状态，如：手部是否紧握方向盘，眼部是否注视行驶道路，是否在驾驶期间吸烟或使用移动电话等不安全状态；货物状态监控摄像头(204)主要拍摄范围是货车后面承载的货物。通过安装方位的调整，这几个摄像头将载货区域的各个面图像采集后，通过算法还原成一个3d载货区实时影响模型，并运用视觉识别算法，对该模型进行实时监控，发现货物异常时，通过预置在驾驶室的人机交互界面，第一时间通知驾驶室人员，进行检查确认，以便将险情扼杀在最初阶段，减免损失。

其中，一般情况下，前视摄像头(201)与货物状态监控摄像头(204)分辨率为720p的数字摄像头，行车记录仪(202)与驾驶员状态监控摄像头(203)分辨率为1080p，货物状态监控摄像头(204)使用lvds视频接口。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种基于多视觉的车载辅助驾驶系统，其包括：视频采集处理芯片、前视摄像头、行车记录仪、驾驶员状态监控摄像头、货物状态监控摄像头、数据存储设备与图像显示装置、声光报警装置；利用前视摄像头、行车记录仪、驾驶员状态监控摄像头、货物状态监控摄像头、数据存储设备与图像显示装置、声光报警装置与视频采集处理芯片连接，从而获取路况、驾驶员状态与货物状态等信息，从而避免货物发生异情、驾驶员疲劳驾驶等情况的发生。

技术研发人员：王兆丰;郭磊;张磊;宁星之;李树军;欧阳立志;邓钊
受保护的技术使用者：天津清智科技有限公司
技术研发日：2018.11.13
技术公布日：2019.01.08