本發(fā)明涉及智慧照明領域，尤其涉及一種防眩目的交通標志生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在駕駛員日常行車過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)忽略交通標識而違反交通規(guī)則的問題，甚至因駕駛員查看交通標識而分散注意力后發(fā)生交通事故的情況也屢見不鮮。

2、目前解決交通標識影響問題的方法多為通過攝像頭識別交通標志后將其投影至汽車前方地面的方式顯示交通標識，且投影位置正好處于駕駛員正常行車時的注意力集中點，由此來解決駕駛員忽略交通標識或因交通標識分散注意力的問題，但是此類方法仍存在缺陷，其投影交通標識所采用的投影裝置功率大，亮度高，若直接照射到行人或其他駕駛員的視網(wǎng)膜上，可能會使其產(chǎn)生強烈的眩目感，甚至對其視力造成損傷。

3、因此，亟需一種系統(tǒng)或者控制方法來解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種防眩目的交通標志生成方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)在對投影裝置照射區(qū)域的部分遮蔽的同時，改善因遮蔽產(chǎn)生的投影標志不清晰的問題，從而實現(xiàn)行人或其他駕駛員不被投影裝置的光線直射。既提供了便捷清晰的行車指示，保證駕駛員的行車安全，又能避免對行人或其他駕駛員產(chǎn)生眩目等不利影響。

2、本發(fā)明是通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)的，首先提供一種防眩目的交通標志生成方法，其包括圖像預處理步驟、交通標志檢測步驟，防眩目目標檢測步驟以及交通標志生成步驟。

3、其中圖像預處理步驟包括：s10：對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行圖像增強處理，得到增強后的圖像數(shù)據(jù)；

4、交通標志檢測步驟包括：s20：檢測增強后的圖像數(shù)據(jù)中的每一圖像的交通標志圖標，得到每一圖像的交通標志圖標種類，數(shù)量以及檢測結(jié)果的置信度；

5、s30：依序?qū)γ恳粓D像中的所有交通標志圖標進行置信度判定，當該交通標志圖標的置信度大于第一預設閾值，則認為對應圖像中存在該交通標志圖標；將每一圖像中所有滿足置信度條件的交通標志圖標依序存儲，得到每一圖像的交通標志圖標集；

6、防眩目目標檢測步驟包括s21：檢測增強后的圖像數(shù)據(jù)中的每一圖像的防眩目目標，得到每一圖像的防眩目目標的數(shù)量、類型、位置信息以及檢測結(jié)果的置信度；

7、s31：依序?qū)γ恳粓D像中的所有防眩目目標進行置信度判定，當該防眩目目標的置信度大于第二預設閾值，則認為對應圖像中存在該防眩目目標；將每一圖像中所有滿足置信度條件的防眩目目標的類型、位置信息進行存儲，得到每一圖像的防眩目目標集；

8、交通標志生成步驟包括：s40：根據(jù)每一圖像的交通標志圖標集及其防眩目目標集，生成帶有遮蔽框的交通標志圖標。

9、進一步地，所述步驟s10包括：

10、s11：通過最鄰近插值法對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行降采樣，提取視頻流中每一幀圖片的亮度通道作為其對應的初始光照分量；

11、s12：對每一幀圖片的初始光照分量進行弱光條件下的光照優(yōu)化，得到每一幀圖片的優(yōu)化后的光照分量；

12、s13：通過最鄰近插值法對每一幀圖片的優(yōu)化后的光照分量進行上采樣，得到增強后的圖像數(shù)據(jù)

13、進一步地，步驟s12中的優(yōu)化光照分量是通過如下步驟得到的：

14、通過如下公式求解結(jié)構(gòu)權(quán)重矩陣的水平分量和結(jié)構(gòu)權(quán)重矩陣垂直分量：

15、

16、gσ(x,y)←exp(-dist(x,y)/2σ2)

17、其中，gσ(x,y)表示標準差為σ的高斯核函數(shù)，dist(x,y)表示像素x和y的空間歐氏距離，ε為常數(shù)項，|·|則代表取絕對值操作；

18、再根據(jù)結(jié)構(gòu)權(quán)重矩陣的水平分量和結(jié)構(gòu)權(quán)重矩陣垂直分量和初始光照分量通過如下公式對初始光照分量進行優(yōu)化得到優(yōu)化光照分量：

19、

20、其中，i0表示初始光照分量，i表示優(yōu)化光照分量，w是結(jié)構(gòu)權(quán)重矩陣，為1階導數(shù)濾波器，||·||1為1范數(shù)，||·||f為標準范數(shù)。

21、進一步地，在求得優(yōu)化光照分量后，還包括對優(yōu)化光照分量進行修正，其修正過程如下：

22、ig(x)＝i(x)γ

23、γ為修正系數(shù)，i(x)為優(yōu)化光照分量。

24、進一步地，步驟s40包括：s41：判斷存在防眩目目標的圖像中的防眩目目標是否處于待投影區(qū)域，若是則執(zhí)行步驟s42；

25、s42：根據(jù)采集裝置與投射裝置的相對位置關系計算坐標變換矩陣；

26、s43：根據(jù)坐標變換矩陣對所述防眩目目標的位置信息進行坐標變換，得到遮蔽框的位置信息；

27、s44：根據(jù)遮蔽框的位置信息在交通標志圖標上的對應位置覆蓋一遮蔽框，生成帶有遮蔽框的交通標志圖標。

28、進一步地，所述步驟s42的坐標變換矩陣的計算公式如下：

29、t＝rz·ry·rx·ttrans

30、其中，rz為z軸旋轉(zhuǎn)變換矩陣，rx為x軸旋轉(zhuǎn)變換矩陣，ry為y軸旋轉(zhuǎn)變換矩陣，ttrans為平移變換矩陣。

31、進一步地，在步驟s44中，在根據(jù)遮蔽框的位置信息在交通標志圖標上的對應位置覆蓋一遮蔽框前，還包括：

32、根據(jù)光照條件、車速、車輛轉(zhuǎn)向情況以及防眩目目標和車輛之間的相對距離調(diào)整遮蔽框的不透明度。

33、另一方面，本發(fā)明還提供一種防眩目的交通標志生成裝置，其包括：

34、圖像預處理模塊、交通標志檢測模塊，防眩目目標檢測模塊以及交通標志生成模塊；

35、其中，圖像預處理模塊：用于對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行圖像增強處理，得到增強后的圖像數(shù)據(jù)；

36、交通標志檢測模塊包括交通標志識別子模塊和交通標志置信度判定子模塊；

37、交通標志識別子模塊：用于檢測增強后的圖像數(shù)據(jù)中的每一圖像的交通標志圖標，得到每一圖像的交通標志圖標種類，數(shù)量以及檢測結(jié)果的置信度；

38、交通標志置信度判定子模塊：用于依序?qū)γ恳粓D像中的所有交通標志圖標進行置信度判定，當該交通標志圖標的置信度大于第一預設閾值，則認為對應圖像中存在該交通標志圖標；將每一圖像中所有滿足置信度條件的交通標志圖標依序存儲，得到每一圖像的交通標志圖標集；

39、防眩目目標檢測模塊包括防眩目目標識別子模塊和防眩目目標置信度判定子模塊；

40、防眩目目標識別子模塊：用于檢測增強后的圖像數(shù)據(jù)中的每一圖像的防眩目目標，得到每一圖像的防眩目目標的數(shù)量、類型、位置信息以及檢測結(jié)果的置信度；

41、防眩目目標置信度判定子模塊：用于依序?qū)γ恳粓D像中的所有防眩目目標進行置信度判定，當該防眩目目標的置信度大于第二預設閾值，則認為對應圖像中存在該防眩目目標；將每一圖像中所有滿足置信度條件的防眩目目標的類型、位置信息進行存儲，得到每一圖像的防眩目目標集；

42、交通標志生成模塊：用于根據(jù)每一圖像的交通標志圖標集及其防眩目目標集，生成帶有遮蔽框的交通標志圖標。

43、進一步地，所述圖像預處理模塊包括：

44、降采樣子模塊：通過最鄰近插值法對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行降采樣，提取視頻流中每一幀圖片的亮度通道作為其對應的初始光照分量；

45、光照優(yōu)化子模塊：對每一幀圖片的初始光照分量進行弱光條件下的光照優(yōu)化，得到每一幀圖片的優(yōu)化后的光照分量；

46、上采樣子模塊：通過最鄰近插值法對每一幀圖片的優(yōu)化后的光照分量進行上采樣，得到增強后的圖像數(shù)據(jù)

47、另一方面，本發(fā)明還提供一種防眩目的交通標志生成系統(tǒng)，其特征在于，包括：

48、圖像采集裝置、權(quán)利要求7-8任一項所述的交通標志生成裝置以及投影裝置；

49、其中圖像采集裝置采集車輛周圍環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)并將其傳輸給交通標志生成裝置，交通標志生成裝置對接收到的圖像數(shù)據(jù)依序進行圖像預處理、交通標識檢測、防眩目目標檢測最終將生成的交通標志圖標經(jīng)過投影裝置輸出至車輛行進方向的前方地面上。

50、綜上所述，本發(fā)明通過對車輛運行環(huán)境進行預處理，使得用于檢測的圖像數(shù)據(jù)能夠在弱光環(huán)境下也能被準確識別，再分別對該圖像數(shù)據(jù)進行交通標志識別與篩選，與防眩目目標的識別與篩選，能夠有效避免投影光機光線直射到行人或其他駕駛員的視網(wǎng)膜上，減輕眩目感，而且通過優(yōu)化投影標志的清晰度，提供了更為便捷和清晰的行車指示。這一獨特的技術(shù)特點綜合考慮駕駛員行車安全和其他道路用戶的視覺保護，為道路交通系統(tǒng)的智能化發(fā)展提供了一種創(chuàng)新解決方案。

51、為了更好地理解和實施，下面結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明。