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原文传递一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统

专利名称：	一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统
摘要：	本发明公开了一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统，属于车载预警、嵌入式单片机系统和机器学习等领域。该系统包括角度感应模块、预警模块、图像目标检测模块、视频辅助模块和单片机。角度感应模块包括两个角度传感器，感应到前轮实际转角后传输给单片机主机，计算危险区域；光线预警模块保留危险区域的光线进行预警；车身的摄像头启动，图像目标检测模块检测障碍物类别，视频辅助模块通过车载摄像头将危险区域情况投射至显示屏，同时输出至声音预警模块。声音预警模块对危险区域内的行人发出警示音。本发明安装方便，更新成本低，有很高的可实施性，客观且准确，能有效减少转弯事故发生。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京邮电大学
发明人：	许佑民;谌悦章;魏元喜;王克凡;刘昊;张清竹
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-25T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-15T00:00:00+0800
申请号：	CN201910556418.3
公开号：	CN110329152A
代理机构：	北京永创新实专利事务所
代理人：	冀学军
分类号：	B60R1/00(2006.01);B;B60;B60R;B60R1
申请人地址：	100876 北京市海淀区西土城路10号
主权项：	1.一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统，其特征在于，包括角度感应模块、预警模块、图像目标检测模块、视频辅助模块和单片机；角度感应模块包括两个角度传感器，分别固定于两个前轮，输出端与单片机主机相连接；车辆处于弯道行驶状态时，通过角度传感器感应前轮实际转角，角度传感器的输出信号随车辆转角变化，传输给单片机主机处理计算转角向内轮差；进而得到危险区域的范围；预警模块包括声音预警模块和光线预警模块；光线预警模块包括遮光板、舵机、激光发射装置和单片机从机，设于车辆右侧的防护护栏后部，到车轮前后轴的距离为轴距的四分之一，不超出车辆侧表面；在车辆右转弯时，单片机从机接收单片机主机输出的内轮差计算舵机转角，带动遮光板对激光发射装置发射的激光进行遮挡，只保留危险区域存在激光，对行人给出预警；同时，在车辆右侧至少安装两个超声波测距传感器，分别安装在车身两侧中后段的不同位置，构成声音预警模块，当超声波测距传感器检测到行人出现在危险区域内时，声音预警模块自动语音提醒行人注意；视频辅助模块包括测后车载摄像头和前置摄像头，通过车载摄像头将危险区域情况投射至显示屏，避免视觉盲区；测后车载摄像头位于车辆后侧护栏上部，前置摄像头设置在后视镜挂架上；每个摄像头分别设置于一个舵机之上，工作时在两个自由度上旋转以捕获图像；所有的摄像头拍摄的视频传送给图像目标检测模块，对障碍物进行识别并展现给司机。 2.如权利要求1所述的一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统，其特征在于，所述的激光发射装置的出角与水平面夹角为与竖直面夹角为光线散射角为即射出光线与车辆的最大夹角为 3.如权利要求1所述的一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统，其特征在于，具体处理过程如下：步骤一、在车辆处于右弯道行驶状态时，角度感应模块的两个角度传感器实时工作，感应到前轮实际转角后传输给单片机主机，计算内轮差；进一步计算危险区域的范围；计算过程为：汽车向右转弯时前后轮轮迹均为圆弧，且都以右后轮为零点，与右后轮右侧相距R3的点为圆心O点，将汽车的左前轮标记为A、右前轮标记为B、左后轮标记为C、右后轮标记为D；R3为圆心到右后轮之间的半径，由圆心到右前轮之间的半径R1和汽车右前轮转角的范围α1共同决定；即R3＝R1 cosα1；首先，计算圆心到各轮之间的半径； R1＝l/sinα1，R2＝l/sinα2 l为前后轮轴距；0°＜α1＜45°；R2为圆心到左前轮之间的半径；α2为汽车左前轮转角的范围；然后，汽车转弯时的内轮差为：危险区域范围的计算公式如下： (x-R3)2+y2≥R32 0≤x≤R3,0≤y≤R2 (x,y)为行人的位置坐标；步骤二、单片机主机输出的内轮差给单片机从机，光线预警模块实时计算舵机转角，控制舵机带动遮光板转动，遮挡激光发射装置发射的部分激光，仅保留危险区域的光线进行预警；舵机转角的计算过程如下： α5为带动遮光板转动的舵机转角；l3为右侧舵机与车辆右后轮之间的距离；当α1取最大值舵机转角α5随着α1变化单调增，带入得α5最大值：当舵机转角α5达到最大值时，内轮差最大，危险区域范围最大，激光发射装置发射的激光范围仍旧大于最大范围的危险区域，此时单片机从机控制舵机转动，带动遮光板旋转，遮挡部分激光，改变地面上的激光保留区域，以标识该区域为危险区域，对行人进行预警；步骤三、车身的摄像头启动，将采集到的视频流分帧处理后输入图像目标检测模块，用以检测障碍物类别，输出将分别送至显示屏和声音预警模块；当任意一个摄像头拍摄到障碍物存在于危险区域时，单片机锁定目标位置，控制舵机转动带动摄像头始终朝向危险目标；图像目标检测模块采用深度神经网络实现障碍物的目标检测；将检测到的行人和坐标同时输入给显示屏和声音预警模块；步骤四、声音预警模块驱动位于车顶的蜂鸣装置，对危险区域内的行人发出警示音；单片机主机输出实时的内轮差，通过蓝牙传输至每个超声波测距传感器，每个超声波测距传感器下各连接一个舵机，舵机带动超声波测距传感器以固定频率往复旋转，当某超声波测距传感器A检测到危险区域内有行人时，单片机从机计算该行人的位置坐标； x＝dsinα4；y＝l2+dcosα4； d为行人与超声波传感器A之间的距离；α4为超声波传感器A相连的舵机检测到行人时的转角，0≤α4≤π；l2为超声波传感器A与右后轮之间的距离；将该行人的坐标带入危险区域的计算公式，判断是否满足不等式，如果是，则该行人位于危险区域范围内，单片机驱动车辆顶部放置的蜂鸣报警装置，发出警报声；否则，不予处理。 4.如权利要求3所述的一种以目标检测算法为核心的行车盲区预警系统，其特征在于，步骤三中所述的图像目标检测模块采用深度神经网络实现障碍物的目标检测，具体为：该网络结构以VGG16为基础，将最后两个全连接层改成卷积层，并额外增加了4个卷积层；对其中6个不同的卷积层的输出，分别用3×3和1×1两种不同的卷积核进行卷积，得到的一类输出用于计算分类的置信度，每个default box生成21个类别置信度，表示检测目标属于某一类的概率；选择最大概率值判定障碍物的类型为行人；另一类输出用于计算物体的localization坐标值，每个default box生成4个坐标值(x,y,w,h)。
所属类别：	发明专利