(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210446349.2 (22)申请日 2022.04.26 (71)申请人 哈尔滨理工大 学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号 (72)发明人 王啸天　 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 20/56(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06T 5/00(2006.01) G06F 8/76(2018.01) G06F 8/41(2018.01)G01C 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于ARM和Opencv的视觉导航车环境感 知系统 (57)摘要 本发明公开了基于ARM和Opencv的视觉导航 车环境感知系统， 涉及导航技术领域； 包括如下 步骤： 步骤一： 搭建交叉编译环境； 步骤二： 相关 算法的选择； 步骤三： 根据车牌宽度和所占像素 数量进行车辆距离测量： 在测量车距时， 通过检 测机构来进行测量， 各种车辆的车牌宽度总是相 近， 根据车牌所占像素的多少可粗略估测前方车 辆的距离； 由于摄像头视角原因， 通过车辆底部 在屏幕中的位置推测距离； 本发 明能够使得目标 检测算法和车辆测距的准确性和实时性， 且测量 准确； 能够实现快速检测， 使用方便， 同时能够节 省检测的时间。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114820706 A 2022.07.29 CN 114820706 A 1.基于ARM和Opencv的视 觉导航车环境感知系统， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤一： 搭建交叉编译环境： 在ubuntu安装交叉编译工具链， 完成的算法先在x86平台编译运行观察效果， 再交叉编 译为arm架构的可 执行程序； 另外l inux内核裁 剪后也需交叉编译后再移植； 步骤二： 相关算法的选择： 基于霍夫变换的车道线检测， 车道线的最明显特征就是直线， 所以使用经典的霍夫变 换检测路面的直线， 并根据车道线的面积、 长宽和位置特征去除干扰直线； 基于CENTRIST 特 征的行人检测， 这个特 征检测方法特 征提取时间， 满足 实时性的要求； 步骤三： 根据车牌宽度和所占像素 数量进行 车辆距离测量： 在测量车距时， 通过检测机构来进行测量， 各种车辆的车牌宽度总是相近， 根据 车牌所 占像素的多少可粗略估测前方车辆的距离； 由于摄像头视角原因， 通过车辆底部在屏幕中 的位置推测距离 。 2.根据权利要求1所述的基于ARM和Opencv 的视觉导航车环境感知系统， 其特征在于： 所述检测机构包括控制机构、 检测传感器、 采集摄像头、 数据传输器； 数个检测传感器、 采集 摄像头与控制器的输入端连接， 控制 机构的输出端与数据传感器连接， 所述采集摄像头包 括摄像头、 连接杆、 粘接板、 不干胶体； 摄像头的上端安装有连接杆， 连接杆的上端安装有粘 接板， 粘接板上安装有不干胶体。 3.根据权利要求1所述的基于ARM和Opencv 的视觉导航车环境感知系统， 其特征在于： 所述控制 机构包括控制器、 存储器、 连接插接器； 控制器的存储端与存储器连接， 控制器通 过数据线与连接插接器连接 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114820706 A 2一种基于ARM和O pencv的视觉导航车 环境感知系统 技术领域 [0001]本发明属于导航技术领域， 具体涉及基于ARM和Opencv的视觉导航车环境感知系 统。 背景技术 [0002]车辆自动驾驶的环境感知要求快速准确地检测和识别目标区域的车辆和行人， 这 是维护交通规则和保证交通安全的关键， 但由于目标位姿的多样化， 环境的复杂和遮挡问 题， 使行人检测也成为热门研究和探索方向。 依据当今交通环境感知研究 的大环境下， 用视 觉传感器完成对路面特征和行人车辆信息的检测是实现自动驾驶自主规划路线的前提。 使 环境感知系统适应不同的路况和复杂多变的周边环境， 并实现实时精准的检测是环境感知 研究是关键 部分， 同时也是现有需要解决的问题。 发明内容 [0003]为解决背景技术中的问题； 本发明的目的在于提供基于ARM和Opencv的视觉导航 车环境感知系统。 [0004]本发明的基于ARM和Opencv的视 觉导航车环境感知系统， 包括如下步骤： 步骤一： 搭建交叉编译环境： 在ubuntu安装交叉编译工具链， 完 成的算法先在x86平台编译运行观察效果， 再交 叉编译为arm架构的可 执行程序； 另外l inux内核裁 剪后也需交叉编译后再移植； 步骤二： 相关算法的选择： 基于霍夫变换的车道线检测， 车道线的最明显特征就是直线， 所以使用经典的霍 夫变换检测路面的直线， 并根据车道线的面积、 长宽和位置特征去除干扰直线； 基于 CENTRIST特 征的行人检测， 这个特 征检测方法特 征提取时间， 满足 实时性的要求； 步骤三： 根据车牌宽度和所占像素 数量进行 车辆距离测量： 在测量车距时， 通过检测机构来进行测量， 各种车辆的车牌宽度总是相近， 根据车 牌所占像素 的多少可粗略估测前方车辆的距离； 由于摄像头视角原因， 通过车辆底部在屏 幕中的位置推测距离 。 [0005]作为优选， 所述检测机构包括控制机构、 检测传感器、 采集摄像头、 数据传输器； 数 个检测传感器、 采集摄像头与控制器的输入端连接， 控制机构的输出端与数据传感器连接， 所述采集摄像头包括摄像头、 连接杆、 粘接板、 不干胶体； 摄像头的上端安装有连接杆， 连接 杆的上端安装有粘接 板， 粘接板上安装有不干胶体。 [0006]作为优选， 所述控制机构包括控制器、 存储器、 连接插接器； 控制器 的存储端与存 储器连接， 控制器通过 数据线与连接插接器连接 。 [0007]与现有技 术相比， 本发明的有益效果 为： 一、 能够使得目标检测算法和车辆测距的准确性和实时性， 且测量 准确。 [0008]二、 能够实现快速检测， 使用方便， 同时能够节省检测的时间。说　明　书 1/3 页 3 CN 114820706 A 3