本发明涉及交通安全技术领域，特别是涉及一种基于视频识别的车辆安全预警方法及装置。
背景技术：
随着科技进步的发展，汽车的使用方便了人们出行，目前汽车的数量越来越多，引发交通事故的主要原因有酒后驾驶、超速行驶及疲劳驾驶，交通事故主要表现为汽车前后追尾，交通事故不仅给人们造成经济损失，严重时还影响人们生命安全，现有技术是通过传感器来测量距前方车辆的是否小于安全距离，此方法在简单工况下，效果明显，但在复杂环境下，此方法效果较差。因此基于视频识别车辆防追尾预警，尽可能的减少交通追尾事故的发生尤为重要。
技术实现要素：
针对上述问题本发明提供一种防碰撞基于视频识别的车辆安全预警方法及装置
为解决上述问题，本发明第一方面公开了一种基于视频识别的车辆安全预警方法，包括以下步骤：
s1，建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
s2，获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
s3，通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
s4，利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
s5，根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
s6，计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
作为本发明进一步方案，步骤s1中建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束的具体方法为：
以前方车辆车尾中间接地点为原点v，向前方车辆前侧为x轴正方向，向前方车辆右侧为y轴正方向，向上为z轴正方向，建立前方车辆外笛卡尔全矢量v-xvyvzv，设前方车辆外笛卡尔全矢量约束的8个角点的坐标分别为；
其中，fx，fy，fz为车辆外笛卡尔全矢量约束沿xt轴，yt轴和zt轴方向的长度；
步骤s1中建立自车车辆内笛卡尔矢量的具体方法为：
以自车车辆顶部的摄像头为原点c，向自车车辆前侧为xc轴正方向，向自车车辆左侧为y轴正方向，向上为z轴正方向；建立与自车固定的车辆内笛卡尔矢量c-xcyczc；设前方车辆外笛卡尔全矢量约束中车尾的中心接地点v在车辆内笛卡尔矢量的向量坐标为v=[vx，vy，0]v；设前方车辆外笛卡尔全矢量约束在自车车辆内笛卡尔矢量的位置为d=[θ，0，0]，其中θ为前方车辆yv轴的自车车辆yc轴的夹角；
步骤s1中建立像素笛卡尔笛卡尔矢量的具体方法为：
以摄像头采集激光图像的左上角op为原点、向右为i轴正向、向下为j轴正向，建像素笛卡尔矢量op-ij。
作为本发明进一步方案，步骤s2具体包括，利用摄像头获取当前时间点自车后侧的激光图像的三维模型作为当前帧激光三维模型，通过递归全局神经网络对当前时刻采集的激光图像的三维模型进行处理得到前方车辆外笛卡尔全矢量约束的尺寸vx，vy，vz；通过激光雷达检测获取当前时刻前方车辆内笛卡尔矢量的速度；通过北斗系统和光纤陀螺测量当前时刻自车车辆的位置、速度及偏转角度。
作为本发明进一步方案，步骤s3具体包括：摄像头在获取前方车辆任意一点车辆外笛卡尔坐标系x0＝[x，y，z]v与像素坐标系中对应点x0=[i，j]v满足以下变换关系：
其中，k为摄像头的内部参数矩阵；d'为前方车辆外笛卡尔矢量到自车车辆外笛卡尔矢量3*3的旋转矩阵，t为3*1平移矩阵；
作为本发明进一步方案，步骤s4具体包括：设连续两帧激光图像的三维模型中的前方车辆车尾中心接地点在自车车辆内笛卡尔矢量中的向量坐标为：
其中，uxn，uyn为安装在自车车辆上的激光雷达所获取的第n帧激光图像的三维模型对应时刻的自车车辆内笛卡尔矢量中前方车辆的x轴及y轴方向速度；
联立公式（1）~（3），使用最小二乘法求解得到当前时刻前方车辆在自车车辆内笛卡尔矢量中的位置tn和方位v，即确定当前时刻前方车辆的三维模型。
作为本发明进一步方案，步骤s5具体包括：沿着前方车辆三维模型的第一角点和第二角点x1，x2作曲线，曲线方程为：
其中
作为本发明进一步方案，步骤s6具体包括：根据前方车辆和自车车辆横向相对位置关系判断前方车辆是否为存在潜在危险，若存在则执行步骤s6；否则返回步骤s2。
本发明另一方面一种基于视频识别的车辆安全预警装置，包括：
建立向量坐标模块：所述的建立向量坐标模块用于建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
数据处理模块:所述的数据处理模块用于获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
投影模块:所述的投影模块用于通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
位置约束模块:所述的位置约束模块用于利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
判定位置模块:所述的判定位置模块用于根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
安全预警模块:所述的安全预警模块用于计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：本发明能够实现精确测量前方车辆与自车车辆的横纵向距离，且能够实现实时监测和及时的安全预警提示，防止前方车辆与自车车辆之间发生碰撞。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于视频识别的车辆安全预警方法的流程图
图2为本发明实施例提供的基于视频识别的车辆安全预警装置的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
为解决上述问题，请参阅图1，本发明实施例提供了一种基于视频识别的车辆安全预警方法，包括以下步骤：
s1，建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
进一步的，在本发明实施例中，步骤s1中建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束的具体方法为：
以前方车辆车尾中间接地点为原点v，向前方车辆前侧为x轴正方向，向前方车辆右侧为y轴正方向，向上为z轴正方向，建立前方车辆外笛卡尔全矢量v-xvyvzv，设前方车辆外笛卡尔全矢量约束的8个角点的坐标分别为；
其中，fx，fy，fz为车辆外笛卡尔全矢量约束沿xv轴，yv轴和zv轴方向的长度；
步骤s1中建立自车车辆内笛卡尔矢量的具体方法为：
以自车车辆顶部的摄像头为原点c，向自车车辆前侧为xc轴正方向，向自车车辆左侧为y轴正方向，向上为z轴正方向；建立与自车固定的车辆内笛卡尔矢量c-xcyczc；设前方车辆外笛卡尔全矢量约束中车尾的中心接地点v在车辆内笛卡尔矢量的向量坐标为v=[vx，vy，0]v；设前方车辆外笛卡尔全矢量约束在自车车辆内笛卡尔矢量的位置为d=[θ，0，0]，其中θ为前方车辆yv轴的自车车辆yc轴的夹角；
具体的，步骤s1中建立像素笛卡尔笛卡尔矢量的具体方法为：
以摄像头采集激光图像的左上角op为原点、向右为i轴正向、向下为j轴正向，建像素笛卡尔矢量op-ij。
s2，获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
进一步的，在本发明实施例中，步骤s2具体为，利用摄像头获取当前时间点自车后侧的激光图像的三维模型作为当前帧激光三维模型，通过递归全局神经网络对当前时刻采集的激光图像的三维模型进行处理得到前方车辆外笛卡尔全矢量约束的尺寸vx，vy，vz；通过激光雷达检测获取当前时刻前方车辆内笛卡尔矢量的速度；通过北斗系统和光纤陀螺测量当前时刻自车车辆的位置、速度及偏转角度。
s3，通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
进一步的，在本发明实施例中，步骤s3具体为：摄像头在获取前方车辆任意一点车辆外笛卡尔矢量坐标系x0＝[x，y，z]v与像素坐标系中对应点x0=[i，j]v满足以下变换关系：
其中，k为摄像头的内部参数矩阵；d'为前方车辆外笛卡尔矢量到自车车辆外笛卡尔矢量3*3的旋转矩阵，t为3*1平移矩阵；
s4，利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
进一步的，在本发明实施例中，步骤s4具体为：设连续两帧激光图像的三维模型中的前方车辆车尾中心接地点在自车车辆内笛卡尔矢量中的向量坐标为：
其中，uxn，uyn为安装在自车车辆上的激光雷达所获取的第n帧激光图像的三维模型对应时刻的自车车辆内笛卡尔矢量中前方车辆的x轴及y轴方向速度；
联立公式（1）~（3），使用最小二乘法求解得到当前时刻前方车辆在自车车辆内笛卡尔矢量中的位置v(tn)和方位d，即确定当前时刻前方车辆的三维模型。
s5，根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
步骤s5具体包括：沿着前方车辆三维模型的第一角点和第二角点x1，x2作曲线，曲线方程为：
其中
s6，计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
进一步的，在本发明实施例中，步骤s6具体包括：根据前方车辆和自车车辆横向相对位置关系判断前方车辆是否为存在潜在危险，若存在则执行步骤s6；否则返回步骤s2。
本发明能够实现精确测量前方车辆与自车车辆的横纵向距离，且能够实现实时监测和及时的安全预警提示，防止前方车辆与自车车辆之间发生碰撞。
实施例2
请参阅图2，在本实施例中，一种基于视频识别的车辆安全预警装置包括：
建立向量坐标模块：所述的建立向量坐标模块用于建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
数据处理模块:所述的数据处理模块用于获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
投影模块:所述的投影模块用于通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
位置约束模块:所述的位置约束模块用于利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
判定位置模块:所述的判定位置模块用于根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
安全预警模块:所述的安全预警模块用于计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1，建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
s2，获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
s3，通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
s4，利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
s5，根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
s6，计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
2.根据权利要求1所述的基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s1中建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束的具体方法为：
以前方车辆车尾中间接地点为原点v，向前方车辆前侧为x轴正方向，向前方车辆右侧为y轴正方向，向上为z轴正方向，建立前方车辆外笛卡尔全矢量v-xvyvzv，设前方车辆外笛卡尔全矢量约束的8个角点的坐标分别为；
其中，fx，fy，fz为车辆外笛卡尔全矢量约束沿xv轴，yv轴和zv轴方向的长度；
步骤s1中建立自车车辆内笛卡尔矢量的具体方法为：
以自车车辆顶部的摄像头为原点c，向自车车辆前侧为xc轴正方向，向自车车辆左侧为y轴正方向，向上为z轴正方向；建立与自车固定的车辆内笛卡尔矢量c-xcyczc；设前方车辆外笛卡尔全矢量约束中车尾的中心接地点v在车辆内笛卡尔矢量的向量坐标为
步骤s1中建立像素笛卡尔笛卡尔矢量的具体方法为：
以摄像头采集激光图像的左上角op为原点、向右为i轴正向、向下为j轴正向，建像素笛卡尔矢量op-ij。
3.根据权利要求1所述的基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s2具体为，利用摄像头获取当前时间点自车后侧的激光图像的三维模型作为当前帧激光三维模型，通过递归全局神经网络对当前时刻采集的激光图像的三维模型进行处理得到前方车辆外笛卡尔全矢量约束的尺寸vx，vy，vz；通过激光雷达检测获取当前时刻前方车辆内笛卡尔矢量的速度；通过北斗系统和光纤陀螺测量当前时刻自车车辆的位置、速度及偏转角度。
4.根据权利要求1所述的基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s3具体为：摄像头在获取前方车辆任意一点车辆外笛卡尔矢量坐标系
其中，k为摄像头的内部参数矩阵；d'为前方车辆外笛卡尔矢量到自车车辆外笛卡尔矢量3*3的旋转矩阵，t为
5.据权利要求1所述的基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s4具体为：设连续两帧激光图像的三维模型中的前方车辆车尾中心接地点在自车车辆内笛卡尔矢量中的向量坐标为:
其中，
联立公式（1）~（3），使用最小二乘法求解得到当前时刻前方车辆在自车车辆内笛卡尔矢量中的位置v(tn)和方位d，即确定当前时刻前方车辆的三维模型。
6.据权利要求1所述的一种基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s5具体包括：沿着前方车辆三维模型的第一角点和第二角点x1，x2作曲线，曲线方程为：
其中
7.据权利要求1所述的一种基于视频识别的车辆安全预警方法，其特征在于，步骤s6具体包括：根据前方车辆和自车车辆横向相对位置关系判断前方车辆是否为存在潜在危险，若存在则执行步骤s6；否则返回步骤s2。
8.一种基于视频识别的车辆安全预警装置，其特征在于，包括：
建立向量坐标模块：所述的建立向量坐标模块用于建立前方车辆外笛卡尔全矢量、自车车辆内笛卡尔矢量和像素笛卡尔笛卡尔矢量；
数据处理模块:所述的数据处理模块用于获取当前时刻前方车辆激光图像的三维模型进行处理；对自车车辆行驶情况进行监测；
投影模块:所述的投影模块用于通过连续n帧激光图像的三维模型建立前方车辆外笛卡尔全矢量约束与车辆外笛卡尔局部矢量约束的投影关系；
位置约束模块:所述的位置约束模块用于利用连续n帧激光图像的三维模型构建同一前方车辆位置运动约束；
判定位置模块:所述的判定位置模块用于根据当前时刻前方车辆外笛卡尔全矢量约束，判定前方车辆与自车车辆的横纵向相对位置关系；
安全预警模块:所述的安全预警模块用于计算前方车辆与自车车辆的安全距离并进行安全预警。
技术总结