车辆盲区监测方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111976598A(43)申请公布日2020.11.24(21)申请号202010895215.X(22)申请日2020.08.31(71)申请人北京经纬恒润科技有限公司地址100101北京市朝阳区安翔北里11号B座8层(72)发明人万国强张斯怡(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人林哲生(51)Int.Cl.B60Q9/00(2006.01)B60R1/00(2006.01)B60R16/02(2006.01)H04N7/18(2006.01)权利要求书4页说明书16页附图13页(54)发明名称车辆盲区监测方法及系统(57)摘要本发明提供车辆盲区监测方法及系统。该方法包括：获取驾驶员当前的头面部特征和注意力状态；头面部特征和注意力状态通过对当前的驾驶员头像数据识别得到，驾驶员头像数据由车内设置的驾驶员监控摄像头采集得到；根据注意力状态决策驾驶员当前的行车意图；根据头面部特征和当前的行车意图确定当前的视觉盲区；通过多源传感器实时检测障碍物，得到融合障碍物信息集合；多源传感器包括毫米波雷达、车外摄像头和激光雷达中的至少两种；根据车辆当前的定位信息、高精地图信息，以及融合障碍物信息集合，判断视觉盲区内是否存在障碍物；若判定存在障碍物，进行报警。CN111976598ACN111976598A权利要求书1/4页1.一种车辆盲区监测方法，其特征在于，包括：获取驾驶员当前的头面部特征和注意力状态；所述头面部特征和所述注意力状态通过对当前的驾驶员头像数据识别得到，所述驾驶员头像数据由车内设置的驾驶员监控摄像头采集得到；根据所述注意力状态决策驾驶员当前的行车意图；根据所述头面部特征和所述当前的行车意图确定当前的视觉盲区；通过多源传感器实时检测障碍物，得到融合障碍物信息集合；所述多源传感器包括毫米波雷达、车外摄像头和激光雷达中的至少两种；根据车辆当前的定位信息、高精地图信息，以及所述融合障碍物信息集合，判断所述视觉盲区内是否存在障碍物；若判定存在障碍物，进行报警。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头面部特征包括：当前的头部姿态和当前的眼睛位置；所述注意力状态包括：表征驾驶员注意力集中的第一状态信息，或表征驾驶员注意力不集中的第二状态信息；所述根据注意力状态决策驾驶员当前的行车意图包括：若所述注意力状态包括所述第一状态信息，并且识别出的当前的头部姿态与参考头部姿态的偏离值不大于第一阈值，判定所述当前的行车意图为沿车道行驶；若所述注意力状态包括所述第一状态信息，并且识别出的当前的头部姿态与参考头部姿态的偏离值大于所述第一阈值，判定所述当前的行车意图为换道。3.如权利要求2的方法，其特征在于，所述根据所述头面部特征和所述当前的行车意图确定驾驶员当前的视觉盲区包括：若所述当前的行车意图为沿车道行驶，根据当前的眼睛位置以及车辆两侧A柱的位置计算前向盲区；若所述当前的行车意图为换道，根据当前的车速、所在车道的车道类型计算后向盲区；其中，所述车速由车身传感器采集；所述车道类型根据定位信息和高精地图的道路信息确定，或者根据前向摄像头拍摄的车道线确定，或者，根据所述定位信息、所述高精地图的道路信息和所述前向摄像头拍摄的车道线综合确定；所述定位信息由定位系统采集。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车道类型为直道类型；所述根据当前的车速、所在车道的车道类型计算后向盲区包括：确定第一边界线L1；L1平行于车辆中心线，与车身左侧外缘间的最小距离为S1；确定第二边界线L2；L2平行于车辆中心线，与车身左侧外缘间的最小距离为S2；S2小于S1；确定第三边界线L3；L3平行于车辆中心线，与车身右侧外缘间的最小距离为S3；确定第四边界线L4；L4平行于车辆中心线，与车身右侧外缘间的最小距离为S4；S3小于S4；确定第五边界线L5；L5垂直于所述车辆中心线，并位于后视镜的位置；2CN111976598A权利要求书2/4页确定第六边界线L6；L6垂直于所述车辆中心线，并位于车辆后缘的位置；确定第七边界线L7；L7平行于L6，位于L6的后方，与L6的距离为S7；其中，S7＝Ssafe+V*t，Ssafe表示安全距离，V表示车速，t为时间常数；S1、S2、S3、S4和Ssafe根据路况标定确定；所述后向盲区包括：由L1、L2、L5和L7围成的车辆左侧盲区区域；由L3、L4、L5和L7围成的车辆右侧盲区区域；由L2、L3、L6和L7围成的车辆后侧盲区区域。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述车道类型为弯道类型；所述根据当前的车速、所在车道的车道类型计算后向盲区包括：确定第一参考边界线Q1；Q1的变化函数为：yQ1＝W/2+D1+f(s)；f(s)为车道线