本發(fā)明屬于安全技術領域，具體涉及一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)及方法。

背景技術：

大型卡車由于車體較長，在行駛過程中或倒車中，會出現(xiàn)大片區(qū)域的盲區(qū)，經(jīng)常會出現(xiàn)事故。另一方面由于駕駛員偏離駕駛位的幅度太大而造成一些意想不到的事故。

雖然目前市場上已經(jīng)出現(xiàn)了一些應用于卡車的安全駕駛系統(tǒng)，但是它們都存在一些共性問題：

1.大多數(shù)系統(tǒng)在汽車上安裝固定的攝像頭，人體移動的時候只能看到固定的畫面，缺乏真實感；

2.人體在遠離或靠近攝像頭時，攝像頭所呈現(xiàn)的畫面沒有改變；

3.當頭部轉動時，當轉動較大時可能存在交通安全隱患，應該實時提醒；

4.對人體移動來說，缺乏深度信息；從司機觀察角度來說，視角比較小。

技術實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術存在的問題做出改進，即本發(fā)明的第一個目的在于公開了一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)。本發(fā)明的第二個目的在于公開了一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛方法。

技術方案：一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)，包括深度攝像頭、PC機、兩個魚眼相機和報警模塊，

所述深度攝像頭設于司機座位擋風玻璃下駕駛臺前方的小平臺處，

兩個魚眼相機分別設于駕駛臺的兩側，兩臺魚眼相機的鏡頭方向向外，兩臺相機鏡頭的主光軸在一條直線上，

所述深度攝像頭的輸出端通過USB接口與所述PC機的輸出端相連，

所述魚眼相機的輸出端通過USB接口與所述PC機的輸出端相連，

所述PC機的輸出端與所述報警模塊的輸入端相連。

進一步地，所述報警模塊為喇叭。

一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛方法，包括以下步驟：

(1)、獲取駕駛員的深度信息；

(2)、對步驟(1)得到的深度信息進行去噪處理，通過位置關系，提取駕駛員頭部位置的二值圖像，計算駕駛員頭部與魚眼相機之間的距離；

(3)、通過魚眼相機實時采集魚眼視頻流數(shù)據(jù)，將魚眼圖像基于球面模型分別校正徑向誤差、切向誤差、光心誤差，然后生成球面圖像；

(4)、以深度攝像頭探測的頭部移動的距離構成以深度攝像頭為坐標中心的世界坐標系，得到x、y、z三個坐標值，其中：

將獲取頭部x、y、z坐標作為球面圖像的球心，z為球面圖像的焦距；

(5)、確定視點方向

基于步驟(1)得到的深度信息對駕駛員的臉進行三維建模，以垂直于魚眼相機方向的人臉方向為初始值，當人臉在三個方向上可能轉動，垂直于人臉方向的矢量作為視線方向，結合步驟(4)得到的球面焦距信息實時生成不同視角大小的透視圖像，根據(jù)頭部平移的位置和檢測人臉的方向，實時生成不同視點的大視野圖像，當頭部旋轉角度超過閾值時，則通過報警模塊發(fā)生報警信息。

進一步地，步驟(1)包括以下步驟：

(11)通過深度攝像頭實時采集深度數(shù)據(jù)視頻流；

(12)將采集的深度數(shù)據(jù)視頻流的每一幀圖像采用高斯濾波獲取濾波圖像；

(13)對所得的高斯圖像與背景圖像進行差分得到差分圖像，

(14)將差分圖像進行拉伸變換得到拉伸后的差分圖像；

(15)將將拉伸后的差分圖像進行腐蝕膨脹濾波，計算圖像的平均像素值作為閾值，基于該閾值獲取二值圖像；

(16)將二值圖像中的小塊區(qū)域去除，獲取二值圖像中的大塊區(qū)域，其中：大塊區(qū)域包括駕駛員的頭部和身體部分；

(17)從二值圖像的第一行開始掃描，獲取最大程度接近橢圓的部分作為駕駛員頭部區(qū)域，即得到駕駛員的深度信息。

有益效果：本發(fā)明公開的一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)及方法具有以下有益效果：

1、采用深度圖像結合RGB圖像實現(xiàn)實時探測駕駛員的人臉定位和旋轉；

2、基于人臉的旋轉信息，若旋轉過大即pitch，poll，Yaw即x，y，z三軸超過60度則認為旋轉過大，則考慮到安全隱患問題實時報警；

3.將采集兩路魚眼圖像可觀察到駕駛臺外360度的方位，為駕駛員提供了很好的去盲區(qū)效果，實現(xiàn)了安全駕駛。

附圖說明

圖1為本發(fā)明公開的一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)的結構示意圖；

圖2為基于人臉的相機坐標系圖；

圖3a為人臉繞著相機坐標系的x軸旋轉的示意圖；

圖3b為人臉繞著相機坐標系的y軸旋轉的示意圖；

圖3c為人臉繞著相機坐標系的z軸旋轉的示意圖。

具體實施方式：

下面對本發(fā)明的具體實施方式詳細說明。

如圖1所示，一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛系統(tǒng)，包括深度攝像頭、PC機、兩個魚眼相機和報警模塊，

深度攝像頭設于司機座位擋風玻璃下駕駛臺前方的小平臺處，

兩個魚眼相機分別設于駕駛臺的兩側，兩臺魚眼相機的鏡頭方向向外，兩臺相機鏡頭的主光軸在一條直線上，

深度攝像頭的輸出端通過USB接口與PC機的輸出端相連，

魚眼相機的輸出端通過USB接口與PC機的輸出端相連，

PC機的輸出端與報警模塊的輸入端相連。

其中：深度攝像頭選取了韓國meerecompany公司的Cube eye深度攝像頭。

進一步地，報警模塊為喇叭。

一種應用于大型卡車的去盲區(qū)安全駕駛方法，包括以下步驟：

(1)、通過深度攝像頭實時采集深度數(shù)據(jù)視頻流，將深度圖像預處理，然后通過背景差分的方法獲取駕駛員的深度信息；

(2)、對步驟(1)得到的深度信息進行去噪處理，通過位置關系，提取駕駛員頭部位置的二值圖像，計算駕駛員頭部與魚眼相機之間的距離；

(3)、通過魚眼相機實時采集魚眼視頻流數(shù)據(jù)，將魚眼圖像基于球面模型分別校正徑向誤差、切向誤差、光心誤差，然后生成球面圖像；

(4)、以深度攝像頭探測的頭部移動的距離構成以深度攝像頭為坐標中心的世界坐標系，得到x、y、z三個坐標值，其中：

將獲取頭部x、y、z坐標作為球面圖像的球心，z為球面圖像的焦距；

(5)、確定視點方向

基于步驟(1)得到的深度信息對駕駛員的臉進行三維建模，以垂直于魚眼相機方向的人臉方向為初始值，當人臉在三個方向上可能轉動，垂直于人臉方向的矢量作為視線方向，結合步驟(4)得到的球面焦距信息實時生成不同視角大小的透視圖像，根據(jù)頭部平移的位置和檢測人臉的方向，實時生成不同視點的大視野圖像，當頭部旋轉角度超過閾值時，則通過報警模塊發(fā)生報警信息。

進一步地，如圖3所示，步驟(1)包括以下步驟：

(11)通過深度攝像頭實時采集深度數(shù)據(jù)視頻流；

(12)將采集的深度數(shù)據(jù)視頻流的每一幀圖像采用高斯濾波獲取濾波圖像；

(13)對所得的高斯圖像與背景圖像進行差分得到差分圖像，

(14)將差分圖像進行拉伸變換得到拉伸后的差分圖像，即將差分圖像中最大值映射到255，最小值映射到0；

(15)將將拉伸后的差分圖像進行腐蝕膨脹濾波，計算圖像的平均像素值作為閾值，基于該閾值獲取二值圖像，即大于該閾值為255小于該閾值為0；

(16)將二值圖像中的小塊區(qū)域去除，獲取二值圖像中的大塊區(qū)域，其中：大塊區(qū)域包括駕駛員的頭部和身體部分；

(17)從二值圖像的第一行開始掃描，獲取最大程度接近橢圓的部分作為駕駛員頭部區(qū)域，即得到前景深度信息。

圖2是基于人臉的相機坐標系圖。圖3a～3c為人臉繞著相機坐標系的x軸、y軸和z軸旋轉的示意圖。

上面對本發(fā)明的實施方式做了詳細說明。但是本發(fā)明并不限于上述實施方式，在所屬技術領域普通技術人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下做出各種變化。