一种车辆检测模式的切换方法

摘要

本发明涉及车辆检测模式的切换方法，对摄像头采集到的图像以N帧为组进行分组判断；在分组判断过程中，计算每组内第1帧到第N帧图像的灰度值及这些灰度值的平均值，并根据当前组内第1帧图像的灰度值 与上一组的所有帧图像的灰度平均值、以及预设差值来确定本组的检测模式。本发明的车辆检测模式的切换方法实现将检测模式根据光照情况随机切换的功能。其中根据灰度概率算法与临界差值结合，避免了灰度临界差值附近的检测模式频繁切换，亦能保证光照状况突变条件下的检测模式的随机切换。本方法在车辆检测中根据不同的光照状况采用不同的检测方法，使检测方法更具有针对性，增强了检测的鲁棒性。

权利要求

1.一种车辆检测模式的切换方法，其特征在于：

对摄像头采集到的图像以N帧为组进行分组判断；

在分组判断过程中，计算每组内第1帧到第N帧图像的灰度值及这些灰度值的平均值，并根据当前组内第1帧图像的灰度值 与上一组的所有帧图像的灰度平均值 、以及预设差值来确定本组的检测模式；

其中，所述检测模式包括第一检测模式和第二检测模式，所述预设差值包括第一预设差值和第二预设差值；

如果 与 的差值绝对值大于或等于第一预设差值，则切换当前组的检测模式；

如果 与 的差值绝对值小于或等于第二预设差值，则继续使用上一组的检测模式。

2.根据权利要求1所述的车辆检测模式的切换方法，其特征在于，如果 与 的差值绝对值小于所述第一预设差值并大于第二预设差值，则计算一概率值P，，其中 为第一预设差值， 为第二预设差值；

则维持当前组第2帧到第[N（1-P）]帧图像的检测模式不变，并切换第[1+N（1-P）]帧图像到第N帧图像的检测模式。

说明书

一种车辆检测模式的切换方法

技术领域

[0001] 本发明一种车辆检测模式的切换方法。

背景技术

[0002] 随着车辆交通与汽车工业的快速发展，全世界高速公路里程数及汽车保有量都在迅速增长，道路交通事故发生率急剧上升，造成了巨大的人员伤亡和经济损失。为此，人们
致力于研究实时道路车辆检测技术，来提醒驾驶员时刻注意周围的行车环境，避免与其它
车辆的碰撞摩擦。

[0003] 实时车辆检测技术是指车载摄像头拍摄前方路面情况，利用计算机视觉技术，通过检测前方车辆的位置来保证车辆的行驶安全。近年来，车辆检测技术得到快速发展。经过
现有技术文献的检索发现，申请号为201110124969.6、申请日为2011年5月16日的中国专
利申请，专利申请名称为《人脸和车辆自适应快速检测系统及检测方法》，该方法包括使用
Harr-like特征表示人脸和车辆，使用“积分图”实现特征数值的快速计算；使用Adaboost
算法挑选出一些最能代表人脸和车辆的弱分类器，并按照加权投票的方式将弱分类器构造
为一个强分类器；将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的检测器，级联结构
能有效地提高检测器检测速度；对一幅图像作检测的时候需要从不同的尺度和不同的位置
逐个检测，并对检测结果的重叠进行消减。以上专利申请可以作为机器视觉在车辆检测领
域应用的典型。但其检测的效果受到天气光照状况影响很大，尤其在进入隧道，地下停车场
等光照条件欠佳的场景，检测效果很差。

发明内容

[0004] 基于此，有必要提供一种根据天气光照状况可随机进行检测模式切换的车辆检测模式的切换方法。

[0005] 一种车辆检测模式的切换方法，该方法对摄像头采集到的图像以N帧为组进行分组判断；在分组判断过程中，计算每组内第1帧到第N帧
图像的灰度值及这些灰度值的平均值，并根据当前组内第1帧图像的灰度值 与上一组的所有帧图像的灰度平均值 、以及预设差值来确定本组的检测模式。

[0006] 在优选的实施例中，所述检测模式包括第一检测模式和第二检测模式，所述预设差值包括第一预设差值和第二预设差值。

[0007] 在优选的实施例中，如果 与 的差值绝对值大于或等于第一预设差值，则切换当前组的检测模式。如果 与 的差值绝对值小于或等于第二预设差值，则继续使用上一
组的检测模式。如果 与 的差值绝对值小于所述第一预设差值并大于第二预设差值，则
计算一概率值P， ，其中 为第一预设差值， 为第二预设差值。维持
当前组第2帧到第[N（1-P）]帧图像的检测模式不变，并切换第[1+ N（1-P）]帧图像到
第N帧图像的检测模式。

[0008] 本发明的车辆检测模式的切换方法在车辆检测中，对摄像机采集到的多帧图像求得灰度平均值，通过灰度概率算法，并结合临界差值进行比较，以确定采用对应的检测模式
检测对应的图像帧，实现将检测模式根据光照情况随机切换的功能。其中根据灰度概率算
法与临界差值结合，避免了灰度临界差值附近的检测模式频繁切换，亦能保证光照状况突
变条件下的检测模式的随机切换。本方法在车辆检测中根据不同的光照状况采用不同的检
测方法，使检测方法更具有针对性，增强了检测的鲁棒性。

具体实施方式

[0009] 下面将结合具体实施例及附图对本发明车辆检测模式的切换方法作进一步详细描述。

[0010] 本发明车辆检测模式的切换方法用于实时车辆检测系统。实时车辆检测系统是指利用车载摄像头拍摄前方路面情况，利用计算机视觉技术，通过对图像进行处理和分析，检
测前方车辆的位置来保证车辆的行驶安全。

[0011] 本实施例的实时车辆检测系统采用了两种检测模式（对摄像头获取图像的处理方法）：第一检测模式和第二检测模式，以确保在光照条件好和差的两种情况下都可得到较为
清晰的图像进行分析检测前方车辆的位置。第一检测模式用于在光照较好的白天，也可称
为白模式。第二检测模式用于隧道、地下停车场、阴雨天、黄昏和黑夜等光照较差的情况，也
可称为黑模式。本发明车辆检测模式的切换方法用于根据光照条件对这两种模式进行实时
切换，以确保系统可一直获得清晰的图像进行分析。

[0012] 本发明车辆检测模式的切换方法通过分析摄像头拍摄图像的灰度值来判断环境光照情况，通过灰度值的变化来进行检测模式的切换。通过大量统计，得到用于模式切换的
两个灰度差值，第一预设差值 和第二预设差值 。

[0013] 系统启动时，默认检测模式为第一检测模式，然后对摄像头采集到的图像以N帧为组进行分组判断。在分组判断过程中，计算每组内第1帧到第N帧图像的灰度值（即每帧
图像的灰度值）及这些灰度值的平均值，并根据当前组内第1帧图像的灰度值 与上一组
的所有帧图像的灰度平均值 确定本组图像的检测模式，其中N为整数。其中，每帧图像
的灰度值是指整一帧图像的所有像素点的灰度平均值。由于系统启动后默认模式为第一检
测模式，第一组图像采用第一检测模式进行检测分析，从第二组图像开始根据组内第1帧
图像确定是否需要切换本组的检测模式。

[0014] 具体的，如果 与 的差值绝对值大于或等于第一预设差值 ，则切换当前组的检测模式。如果 与 的差值绝对值小于或等于第二预设差值 ，则继续使用上一组
的检测模式。如果 与 的差值绝对值小于第一预设差值 并大于第二预设差值 ，
则计算一概率值P，

[0015]