CN111824003A - 一种车灯的控制方法及控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车灯的控制方法及控制系统，该控制方法获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，在交警指挥的道路上可以识别出交警，并按照识别出的目标信息对应的控制方式对车灯进行控制，实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
Description
技术领域
本发明属于智能控制技术领域，尤其涉及一种车灯的控制方法及控制系统。
背景技术
车辆行驶过程中，需要根据路况以及行驶状态控制车灯的开启和关闭。
现有技术中车灯的控制方法包括手动控制方式和自动控制方式。手动控制方式是根据驾驶员的需求控制车灯的开启和关闭；自动控制方式是基于光电传感器检测车辆行驶环境中的环境光线，根据环境光线的强弱控制车灯的开启和关闭。
手动控制车灯的方案中由于需要驾驶员操作，不仅导致驾驶员操作复杂，而且准确性低；自动控制车灯的方案中虽然可以自动实现对车灯的控制，但是仅能根据环境光线控制车灯的开启或关闭，功能场景单一，不能适应复杂多变的驾驶环境。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车灯的控制方法及控制系统，以解决现有技术中对车灯的控制方案不能适应复杂多变的驾驶环境的问题。
技术方案如下：
本发明提供一种车灯的控制方法，包括：
采集行驶车辆周围的图像信息；
识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警；
按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
优选地，所述目标信息为动态目标，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并计算当前时刻跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；
根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则开启刹车灯。
优选地，所述目标信息为静态目标，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
计算所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于静态刹车距离阈值；
若判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于静态刹车距离阈值，则开启刹车灯。
优选地，所述目标信息为交警，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
对交警的姿态进行估计，得到估计结果；
从所述估计结果中提取交警的人体骨骼点；
利用预先建立的时空图卷积网络对所述人体骨骼点进行处理后，得到交警姿态的语义信息；
根据语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制。
优选地，还包括：
根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
若判断为夜晚环境，则开启远光灯；
判断所述目标信息是否包括动态目标；
若判断所述目标信息包括动态目标，则判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
若判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值，则若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯。
优选地，在所述识别所述图像信息，得到目标信息之前，还包括：
对所述图像信息进行滤波处理，并对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到均衡化处理后的图像信息。
本发明还提供了一种车灯的控制系统，包括：
数据采集模块，用于采集行驶车辆周围的图像信息；
机器视觉算法模块，用于识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警；并按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
优选地，所述机器视觉算法模块包括：
距离计算单元，用于基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并计算当前时刻跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
速度计算单元，用于计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
刹车判断单元，用于判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
控制单元，用于若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则开启刹车灯。
优选地，所述机器视觉算法模块还包括：
环境判断单元，用于根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
目标判断单元，用于若判断为夜晚环境，则判断所述目标信息是否包括动态目标；
切换判断单元，用于在判断所述目标信息包括动态目标时，判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
所述控制单元，用于在所述环境判断单元判断为夜晚环境时，开启远光灯；并在判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值时，若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯。
优选地，还包括：
预处理模块，用于对所述图像信息进行滤波处理，并对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到均衡化处理后的图像信息。
与现有技术相比，本发明提供的上述技术方案具有如下优点：
从上述技术方案可知，本申请中获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，在交警指挥的道路上可以识别出交警，并按照确定出的目标信息对应的控制方式对车灯进行控制，实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种车灯的控制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的在动态目标的场景下，对车灯的控制方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的在静态目标的场景下，对车灯的控制方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的在存在交警的场景下，对车灯的控制方法的流程图；
图5是本发明实施例提供的在夜晚场景下，对车灯的控制方法的流程图；
图6是本发明实施例提供的一种车灯的控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例公开了一种车灯的控制方法，应用于高级驾驶辅助系统(AdvancedDriver Assistance Systems，ADAS)，参见图1所示，该实施例包括以下步骤：
S101、采集行驶车辆周围的图像信息。
车辆行驶过程中，利用车载视觉传感器采集车辆周围的图像信息。
本实施例中车载视觉传感器为ADAS系统上的ADAS前视相机，ADAS前视相机的探测距离远，能够获取距离当前行驶车辆较远距离的图像信息。
在其他实施例中，除了利用ADAS前视相机获取车辆周围的图像信息外，同时采用车辆的360环视系统中的广角鱼眼相机获取车辆周围的图像信息。广角鱼眼相机的成像视角大，成像清晰，能够获取行驶车辆周围大范围内的图像信息。
S102、识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警。
采集到图像信息后，利用预先建立的视觉目标检测分类网络对图像信息进行识别，得到目标信息。其中，目标信息包括动态目标、静态目标、交警。
将实际场景中的车辆以及行人分类为动态目标，将行驶道路上出现的红绿灯装置以及交通标识装置分类为静态目标，将行驶道路上出现的交警分类为交警。
示例性的，视觉目标检测分类网络是基于深度学习目标检测算法建立得到的，如YOLO V3目标检测算法，实现分类识别出图像信息中的动态目标、静态目标以及交警。
S103、按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
目标信息分类为动态目标、静态目标以及交警，不同类别的目标对应的控制方式是不同的，如得到的目标信息为动态目标，则按照动态目标对应的控制方式对车灯进行控制。其中，车灯包括刹车灯、远光灯、近光灯、转向灯等。对车灯的控制包括开启、关闭以及切换。
从上述技术方案可知，本实施例中获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，在交警指挥的道路上可以识别出交警，并按照确定出的目标信息对应的控制方式对车灯进行控制，实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
下面详细描述在目标信息为动态目标、静态目标以及交警的情况下，对车灯的控制方法。
在目标信息为动态目标的情况下，参见图2所示，采用步骤S201-S206实现对车灯的控制。
S201、基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并确定跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
车辆行驶过程中，在行驶车辆前方存在其他行驶车辆或者行人时，在行驶车辆距离其他行驶车辆或行人一定距离时，需要启动刹车灯，以提醒驾驶员减速慢行，同时对该行驶车辆后方的行驶车辆起到预警作用，以避免出现紧急刹车导致的追尾问题发生。
但是，该行驶车辆前方的车辆或者行人这类动态目标是移动的，动态目标自身具有移动速度，动态目标与行驶车辆之间的相对速度不同的情况下，需要启动刹车灯的距离是不同的。通常情况下，动态目标与行驶车辆之间的相对速度越大，动态目标与行驶车辆之间的相对距离较远时启动刹车灯；动态目标与行驶车辆之间的相对速度越小，动态目标与行驶车辆之间的相对距离可以稍微近一些时才启动刹车灯。
为了追踪到动态目标并获得动态目标与行驶车辆之间的相对距离以及相对速度，本实施例在识别出图像信息中的目标为动态目标时，基于目标跟踪算法对动态目标进行跟踪，在一个时刻跟踪到动态目标后，确定在这一时刻动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息。
可选地，目标跟踪算法为KCF目标跟踪算法。
S202、计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；
在不同时刻确定得到动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息后，计算当前时刻的相对距离信息与上一时刻的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差。
如，当前时刻为1分30秒，确定动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息为30米，上一时刻为1分20秒，确定动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息为20米，则两个时刻之间的相对距离信息之差为10米，两个时刻之间的时间差为10秒。
S203、根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
基于速度与时间的乘积等于距离这一公式，根据两个时刻之间的时间差，以及两个时刻之间的相对距离信息之差，利用相对距离信息的差值除以时间差，得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息。
如步骤S202中，计算得到的两个时刻之间的相对距离信息之差为10米，两个时刻之间的时间差为10秒，那么，计算得到的动态目标与行驶车辆之间的相对速度信息为1米/秒。
S204、判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则执行步骤S205；
若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息大于或等于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则返回执行步骤S201；
预先存储相对速度信息与刹车距离阈值之间的对应关系。
计算得到动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息以及相对速度信息后，在预先存储的对应关系中依据相对速度信息查找对应的刹车距离阈值，并在查找到对应的刹车距离阈值后，判断当前时刻动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于该刹车距离阈值。
在判断当前时刻动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于该刹车距离阈值，则说明动态目标距离行驶车辆比较近，需要开启刹车灯；在判断当前时刻动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息大于或等于该刹车距离阈值，则说明动态目标距离该行驶车辆还有一定距离，返回执行步骤S201。
S205、开启刹车灯。
在车辆行驶至交叉路口附近时，交叉路口存在红绿灯标志，从而识别出静态目标。目标信息为静态目标时，对车灯的控制方法与动态目标时对车灯的控制方法类似，区别在于静态目标是静止的，其位置不发生变化，参见图3所示，采用步骤S301-S303实现对车灯的控制。
S301、计算所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
S302、判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于静态刹车距离阈值；
若判断所述相对位置信息小于静态刹车距离阈值，则说明行驶车辆距离静态目标已经很近了，执行步骤S303，以提醒驾驶员减速慢行，同时对该行驶车辆后方的行驶车辆起到预警作用，以避免出现紧急刹车导致的追尾问题发生；
若判断所述相对位置信息大于或等于静态刹车距离阈值，则说明行驶车辆距离静态目标还有一定距离，可以保持正常行驶状态，并返回执行步骤S301。
S303、开启刹车灯。
在存在交通干预的场景下，需要交警指挥交通，当识别出交警时，需要对交警的手势动作进行识别，并根据交警的手势动作进行相应的车灯控制。
参见图4所示，采用步骤S401-S404实现对车灯的控制。
S401、对交警的姿态进行估计，得到估计结果；
基于人体姿态估计算法，对交警的姿态进行估计。
可选地，本实施例中人体姿态估计算法为OpenPose姿态估计算法。
S402、从所述估计结果中提取交警的人体骨骼点；
S403、利用预先建立的时空图卷积网络对所述人体骨骼点进行处理后，得到交警姿态的语义信息；
本实施例中预先建立时空图卷积网络，所述时空图卷积网络用于对行为识别，如，基于ST-GCN行为识别算法建立时空图卷积网络。
将提取到的人体骨骼点作为时空图卷积网络的输入，通过时空图卷积网络对输入的人体骨骼点的识别，输出识别出的行为，得到交警姿态的语义信息。
本实施例中输出的语义信息包括停车、减速、左转、右转等。
S404、根据语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制。
语义信息为停车或减速，则开启刹车灯，以提醒驾驶员刹车或减速行驶，同时对后方车辆起到预警作用；
语义信息为左转，则开启左转灯，以提醒驾驶员左转，同时对后方车辆起到预警作用；
语义信息为右转，则开启右转灯，以提醒驾驶员右转，同时对后方车辆起到预警作用。
上面详细介绍了动态目标场景、静态目标场景以及交警场景下，对车灯进行控制的方法，在实际应用中，当车辆行驶在光线较暗的环境中，如夜晚，除了合理利用刹车灯、转向灯外，还需要利用远光灯以及近光灯，针对光线较暗的场景，在上述公开的对车灯的控制方法的基础上，还包括：
S501、根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
若判断为夜晚环境，则执行步骤S502；
若判断不为夜晚环境，则退出流程。
在本实施例中，根据采集到的图像信息的灰度，判断行驶环境是否为夜晚环境。
S502、开启远光灯；
在夜晚环境中，开启远光灯使得驾驶员可以观察行驶车辆周围大范围内的环境。但是，在行驶车辆对面存在其他车辆或者行人，开启远光灯将对其他车辆或行人产生影响，为了避免对其他车辆或行人产生影响，本实施例中采用步骤S503-S506，可以实现在识别出存在动态目标的情况下，自动控制远光灯与近光灯之间的切换，提高了行驶安全性。
本实施例中步骤S501-S502的执行顺序可以在步骤S101后的任意一个步骤前执行。步骤S503-S506的执行顺序可以在步骤S102后的任意一个步骤前执行。
S503、判断所述目标信息是否包括动态目标；
若判断所述目标信息包括动态目标，则执行步骤S504；
若判断所述目标信息不包括动态目标，则执行步骤S506；
此处动态目标为车辆、行人等。
S504、判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
若判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值，则执行步骤S505；
若判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息大于或等于切换距离阈值，则执行步骤S506；
S505、若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯，并返回执行步骤S503；
在初始状态下，行驶车辆在夜晚环境中，开启远光灯。此种情况下，若动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值，则说明行驶车辆开启的远光灯对动态目标会产生影响，影响动态目标的视觉，执行将远光灯切换为近光灯的操作。
在将远光灯切换为近光灯后，由于行驶车辆处于开启近光灯行驶的过程中，驾驶员的视野范围较小，因此存在将近光灯切换为远光灯的需求。
在本实施例中，切换为近光灯后，返回执行判断目标信息是否包括动态目标的步骤以及其后续步骤。
通过执行判断目标信息是否包括动态目标的步骤，可以确定行驶车辆对面是否还存在动态目标。若判断目标信息包括动态目标，则执行判断该动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值的操作。
若该动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值，由于当前车辆开启的为近光灯，则保持近光灯开启；
若该动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息大于或等于切换距离阈值，则说明动态目标距离行驶车辆有一定的距离，因此，可以开启远光灯，因此执行由近光灯切换远光灯的操作。
S506、若当前开启的为远光灯，保持远光灯，若当前开启的为近光灯，将近光灯切换为远光灯。
从上述技术方案可知，本实施例中获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，则根据动态目标与当前行驶车辆之间的相对距离以及相对速度，在一定相对速度下动态目标与当前行驶车辆之间的相对距离小于刹车距离阈值时，开启刹车灯；在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，则在当前行驶车辆与静态目标之间的距离小于静态刹车距离阈值时，开启刹车灯；在交警指挥的道路上可以识别出交警，则对交警的姿态进行识别以确定出交警姿态的语义信息是停车、减速、左转还是右转，并根据不同的语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制；同时，还可以根据图像信息识别出是否为夜晚，若为夜晚则在识别出目标信息的基础上，还需要根据目标信息对远光灯以及近光灯进行切换控制。可见，本实施例中实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
在其他实施例中，在对采集到的图像信息进行识别之前，还可以包括预处理操作；
预处理操作包括对图像信息进行滤波处理，滤波处理为利用中值滤波对图形信息进行滤波，以对图像噪声进行抑制；然后对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到预处理后的图像信息。后续对预处理后的图像信息进行识别。
对应上述车灯的控制方法，本实施例还提供了一种车灯的控制系统，参见图6所示，该车灯的控制系统包括：
数据采集模块601和机器视觉算法模块602；
数据采集模块601，用于采集行驶车辆周围的图像信息；
机器视觉算法模块602，用于识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警；并按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
从上述技术方案可知，本实施例中获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，在交警指挥的道路上可以识别出交警，并按照确定出的目标信息对应的控制方式对车灯进行控制，实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
在其他实施例中，机器视觉算法模块602包括：
距离计算单元、速度计算单元、刹车判断单元和控制单元；
所述距离计算单元，用于基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并计算当前时刻跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
所述速度计算单元，用于计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
所述刹车判断单元，用于判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
所述控制单元，用于若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则开启刹车灯。
可选地，所述距离计算单元，还用于计算所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
所述刹车判断单元，还用于判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于静态刹车距离阈值；
所述控制单元，还用于若判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于静态刹车距离阈值，则开启刹车灯。
在其他实施例中，机器视觉算法模块602还包括：
环境判断单元、目标判断单元和切换判断单元；
所述环境判断单元，用于根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
所述目标判断单元，用于若判断为夜晚环境，则判断所述目标信息是否包括动态目标；
所述切换判断单元，用于在判断所述目标信息包括动态目标时，判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
所述控制单元，用于在所述环境判断单元判断为夜晚环境时，开启远光灯；并在判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值时，若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯。
在其他实施例中，机器视觉算法模块602包括：
姿态估计单元、提取单元和处理单元；
所述姿态估计单元，用于对交警的姿态进行估计，得到估计结果；
所述提取单元，用于从所述估计结果中提取交警的人体骨骼点；
所述处理单元，用于利用预先建立的时空图卷积网络对所述人体骨骼点进行处理后，得到交警姿态的语义信息；
所述控制单元，还用于根据语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制。
在其他实施例中，控制系统在数据采集模块601和机器视觉算法模块602的基础上，还包括：
预处理模块603；
预处理模块603，用于对所述图像信息进行滤波处理，并对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到均衡化处理后的图像信息。
从上述技术方案可知，本实施例中获取行驶车辆周围的图像信息，并对图像信息进行识别可以识别出在不同驾驶环境下存在的不同目标，如在行驶道路上可以识别出当前行驶车辆前方存在的其他车辆、行人等动态目标，则根据动态目标与当前行驶车辆之间的相对距离以及相对速度，在一定相对速度下动态目标与当前行驶车辆之间的相对距离小于刹车距离阈值时，开启刹车灯；在交叉路口这一环境下，可以识别出包括红绿灯、相关交通标识的静态目标，则在当前行驶车辆与静态目标之间的距离小于静态刹车距离阈值时，开启刹车灯；在交警指挥的道路上可以识别出交警，则对交警的姿态进行识别以确定出交警姿态的语义信息是停车、减速、左转还是右转，并根据不同的语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制；同时，还可以根据图像信息识别出是否为夜晚，若为夜晚则在识别出目标信息的基础上，还需要根据目标信息对远光灯以及近光灯进行切换控制。可见，本实施例中实现了在不同驾驶环境下对车灯的不同控制，解决了现有对车灯的控制方法中不能适应多变的驾驶环境的问题。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例提供的装置而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种车灯的控制方法，其特征在于，包括：
采集行驶车辆周围的图像信息；
识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警；
按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述目标信息为动态目标，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并计算当前时刻跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；
根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则开启刹车灯。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述目标信息为静态目标，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
计算所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于静态刹车距离阈值；
若判断所述静态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于静态刹车距离阈值，则开启刹车灯。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述目标信息为交警，则所述按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制包括：
对交警的姿态进行估计，得到估计结果；
从所述估计结果中提取交警的人体骨骼点；
利用预先建立的时空图卷积网络对所述人体骨骼点进行处理后，得到交警姿态的语义信息；
根据语义信息，对与所述语义信息匹配的车灯进行控制。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的控制方法，其特征在于，还包括：
根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
若判断为夜晚环境，则开启远光灯；
判断所述目标信息是否包括动态目标；
若判断所述目标信息包括动态目标，则判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
若判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值，则若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，在所述识别所述图像信息，得到目标信息之前，还包括：
对所述图像信息进行滤波处理，并对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到均衡化处理后的图像信息。
7.一种车灯的控制系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集行驶车辆周围的图像信息；
机器视觉算法模块，用于识别所述图像信息，得到目标信息；所述目标信息包括以下至少一项：动态目标、静态目标、交警；并按照所述目标信息对应的控制方式，对车灯进行控制。
8.根据权利要求7所述的控制系统，其特征在于，所述机器视觉算法模块包括：
距离计算单元，用于基于目标跟踪算法对所述动态目标进行跟踪，并计算当前时刻跟踪到的所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息；
速度计算单元，用于计算当前时刻与上一时刻之间的相对距离信息之差，以及当前时刻与上一时刻之间的时间差；根据两个时刻之间的时间差以及两个时刻之间的相对距离信息之差，计算得到该动态目标与该行驶车辆之间的相对速度信息；
刹车判断单元，用于判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息是否小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值；
控制单元，用于若判断当前时刻所述动态目标与该行驶车辆之间的相对距离信息小于与所述相对速度信息匹配的刹车距离阈值，则开启刹车灯。
9.根据权利要求7或8所述的控制系统，其特征在于，所述机器视觉算法模块还包括：
环境判断单元，用于根据采集到的图像信息，判断行驶环境是否为夜晚环境；
目标判断单元，用于若判断为夜晚环境，则判断所述目标信息是否包括动态目标；
切换判断单元，用于在判断所述目标信息包括动态目标时，判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息是否小于切换距离阈值；
所述控制单元，用于在所述环境判断单元判断为夜晚环境时，开启远光灯；并在判断动态目标与行驶车辆之间的相对距离信息小于切换距离阈值时，若当前开启的为远光灯，则将远光灯切换为近光灯，若当前开启的为近光灯，则保持近光灯。
10.根据权利要求9所述的控制系统，其特征在于，还包括：
预处理模块，用于对所述图像信息进行滤波处理，并对滤波处理后的图像信息进行直方图均衡化处理，得到均衡化处理后的图像信息。
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|---|---|---|---|
| CN201910329294.5A CN111824003A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种车灯的控制方法及控制系统 |
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