本发明涉及交通安全领域，具体涉及一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统及预警方法。
背景技术：
道路事故信息及时获取一直是交通指挥中心的一项重要任务。当前获取道路事故信息的主要途径是当事人或附近过往人员主动报警求助及人工通过监控设备实时监控。当事人或附近人员主动报警存在如下弊端：当发生较为严重事故时，当事人极有可能已失去主动报警的能力从而错过最佳救援时间并且因为无法及时疏散隔离现场，极易造成后方车辆引发的二次事故。而过往人员的出现具有随机性，从而无法保证能在第一时间完成报警。人工通过监控设备获取道路信息的方式需要工作人员长时间盯着大量的监控屏幕，每巡视一遍监控屏幕需要一定的时间且极易产生视觉疲劳从而无法及时发现事故信息亦无法及时发现险情采取措施。因此，利用传感器代替人工的方式实时监测道路险情并及时通知相关人员采取措施将有效避免以上问题的发生。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统及预警方法，该系统能够及时检测到道路中发生的交通事故，获取准确事故位置和驾驶员的意识状态信息等事故信息，通过led显示器传递给控制中心以便工作人员采取措施；同时将事故信息通过路侧led情报板及高音喇叭对后方车辆进行预警，从而减少人员伤亡的同时避免二次事故的发生。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。
(一)一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，包括：雷达-视频一体化监控设备、led情报板、高音喇叭和控制中心；其中，所述控制中心包含计算机和led显示器；所述led情报板、高音喇叭等间距布置于路侧；
所述雷达-视频一体化监控设备等间距安装于路侧，所述雷达-视频一体化监控设备的信号输出端与计算机的信号输入端电连接；
所述计算机具有第一信号输出端、第二信号输出端和第三信号输出端；所述第一信号输出端与led显示器的信号输入端电连接；所述第二信号输出端与led情报板的信号输入端电连接，所述第三信号输出端与高音喇叭的信号输入端电连接。
优选的，所述雷达-视频一体化监控设备为集成毫米波雷达和摄像头的一体式传感器。
优选的，所述雷达-视频一体化监控设备用于获取车辆的行驶信息和图像信息，并将获取的雷达-视频一体化监控设备传递给计算机；
所述计算机对接收的车辆的行驶信息和图像信息进行处理，确定事故信息，并将事故信息分别发送至led显示器、led情报板和高音喇叭；
所述led显示器用于向控制中心的工作人员告知事故信息；
所述led情报板和高音喇叭用于向事故点后方的车辆告知事故信息。
优选的，所述事故信息包含事故发生地点和驾驶员的意识状态信息。
(二)一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，包括以下步骤：
步骤1，跟踪路段所有车辆，确定车辆是否为同一车辆；
步骤2，雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的车速，并将获取的道路车辆的车速传递给计算机，计算机根据道路车辆的车速确定道路车辆的减速度，当道路车辆的减速度α达到减速度阈值时，则认为车辆发生碰撞事故；
步骤3，雷达-视频一体化监控设备获取发生碰撞事故的两车车距l和车道横向夹角β，并将获取的两车车距l和车道横向夹角β传递给计算机；
计算机根据获取的两车车距l和车道横向夹角β确定事故车辆与雷达-视频一体化监控设备之间的距离d，根据距离d确定事故发生地点；
步骤4，雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，并将获取的图像信息传递给计算机，计算机根据图像信息确定碰撞车辆双闪灯是否开启，并根据所述碰撞车辆双闪灯是否开启确定驾驶员的意识状态信息；
步骤5，计算机分别将事故发生地点和驾驶员的意识状态信息发送给led显示器、led情报板和高音喇叭；其中，所述led显示器用于向控制中心的工作人员告知事故信息，所述led情报板和高音喇叭用于向事故点后方的车辆告知事故信息。
优选的，步骤1包含以下子步骤；
子步骤1.1，雷达-视频一体化监控设备获取当前时刻各车车距dn、车身长度为l、当前时刻车速为vn、相邻时刻间隔时间为t；
雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，根据道路车辆的图像信息利用rgb颜色空间确定车辆车身的r,g,b分量值；
子步骤1.2，车辆为同一车辆应满足以下条件：
根据车距dn判断车辆所在车道，同一车辆在相邻的两帧图像中处于同一车道；
同一车辆的车身长度l在相邻的两帧图像中的变化不超过1％；
根据当前时刻车速vn和相邻时刻间隔时间t，确定相邻时刻行驶距离sn＝vn×t；根据雷达-视频一体化监控设备确定当前时刻车辆的位置，以sn为半径确定车辆搜索范围，该车在下一时刻的位置位于车辆搜索范围内；
分别计算当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值，当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值的变化均不超过5％。
优选的，步骤2中，道路车辆的减速度α的计算公式为：
其中，雷达-视频一体化监控设备获取道路车辆的当前时刻的车速vn和下一时刻的车速vn 1。
优选的，步骤2，所述减速度阈值为10m·s-2。
优选的，步骤3中，事故车辆与雷达-视频一体化监控设备之间的距离d的计算公式为：d＝l×tanβ。
优选的，步骤4包含以下子步骤：
子步骤4.1，将道路车辆的图像信息利用hsv颜色空间进行阈值过滤，得到二值图；其中，阈值为：342°<h<360°或者0°<h<30°，且0.45<s<1.0；将所述二值图进行高斯变换，得分散的原图像的灰度值；
子步骤4.2，将所述分散的原图像的灰度值按以下公式进行归一化，得变换后的图像的灰度值，将变换后的图像的灰度值作为加权比例系数，根据所述加权比例系数初步确定车尾灯区域；
其中，i(i,j)为原图像的灰度值，n(i,j)为变换后图像的灰度值，min和max分别表示原图像的最小灰度值、最大灰度值；
子步骤4.3，使用最大类间方差法将原图像分割为前景和背景两部分，得到更为准确的车尾灯区域；
子步骤4.4，利用形态学变换消除图像中的尾灯区域的内部孔洞，得到候选车尾灯区域的轮廓；
子步骤4.5，当候选车尾灯区域的轮廓为2时，利用车尾灯是保持在同一水平线上且镜像对称分布的特征确定最终的尾灯轮廓；
子步骤4.6，实时跟踪并记录车辆尾灯的开启与熄灭时间，根据尾灯开启规律确认双闪灯是否开启；
子步骤4.7，若在识别到车辆发生碰撞后的30s内未识别到事故车辆双闪灯开启，则认为驾驶员已失去意识；若在识别到车辆发生碰撞后的30s内识别到事故车辆双闪灯开启，则认为驾驶员仍存在意识。
进一步优选的，子步骤4.5具体为：
子步骤4.5.1，设a、b分别为所得到的两个候选车尾灯区域，其面积分别为s1、s2，并设两者中的较小者为mins，则s1、s2满足以下不等式，则两个候选车尾灯区域的面积相近；
s1-s2＜k*mins
其中，k为比例系数，k＝1.5；
子步骤4.5.2，计算两个候选车尾灯区域的中心位置，求两个候选车尾灯区域的中心位置在竖直方向上的距离ydistance和两个候选车尾灯区域的中心位置在水平方向上的距离xdistance；
其中，ydistance、xdistance满足以下不等式，则认为是正确的车尾灯对；
ydistance＜g*minheight
m*minwidth＜xdistance＜n*minwidth
其中，g是比例系数，g＝3；minheight表示a、b区域高度的较小值；m、n分别为比例系数，m＝3，n＝10；minwidth为a、b区域宽度的较小值。
进一步优选的，子步骤4.6具体为：实现车辆尾灯的跟踪后，设车辆尾灯的首次开启时刻为t1、熄灭时刻t1’，从而得到持续时间t1；第二次开启时刻为t2、熄灭时刻t2’，从而得到持续时间t2；第三次开启时刻t3、熄灭时刻t3’，从而得到持续时间t3；当t1、t2、t3的标准差不超过0.5且(t2-t1)与(t3-t2)之差不大于1s，则确认双闪灯已点亮。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明通过一系列等间距布置的路侧雷达-视频一体化监控设备实时监测道路中行驶车辆的车速从而得到减速度；利用减速度判断车辆碰撞情况。通过摄像头识别碰撞车辆双闪灯开启时间，从而确认驾驶员意识状况。最后将驾驶员信息、事故发生地点通过led显示器传递给控制中心以便工作人员采取措施；同时将事故信息通过路侧led情报板及高音喇叭对后方车辆进行预警。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1为本发明的基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统的安装结构示意图；
图2为本发明的本发明的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法的流程示意图；
图3为待配对验证的灯对。
图1中：1雷达-视频一体化监控设备；2控制中心；201高性能计算机；202led显示器；3led情报板和高音喇叭一体预警设备；5预警信息发布区；6车辆行驶方向；7事故发生区；8道路边线。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。
(一)如图1所示，一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，包括：雷达-视频一体化监控设备1、led情报板、高音喇叭和控制中心2。
其中，雷达-视频一体化监控设备1为集成毫米波雷达及摄像头的一体式传感器，于道路边线8每隔100米布置一个，雷达-视频一体化监控设备1的信号输出端与计算机的信号输入端采用光纤进行电连接。雷达-视频一体化监控设备1用于获取路段环境、车辆的行驶信息和图像信息等数据，并将数据通过光纤实时传送至高性能计算机201，计算机对数据进行处理。
控制中心2包含计算机和led显示器202，计算机为高性能计算机201。计算机具有第一信号输出端、第二信号输出端和第三信号输出端；第一信号输出端与led显示器202的信号输入端电连接；第二信号输出端与led情报板的信号输入端电连接，第三信号输出端与高音喇叭的信号输入端电连接；其中，计算机分别采用光纤与led情报板、高音喇叭、led显示器202进行电连接。计算机对接收的车辆的行驶信息和图像信息进行处理，确定事故信息，并依据相应策略将事故信息分别发送至led显示器202、led情报板和高音喇叭进行预警信息的发布。led显示器202位于控制中心2内，用于向控制中心2的工作人员告知事故信息。
led情报板、高音喇叭为led情报板和高音喇叭一体预警设备3，等间距布置于道路边线8上，并对隐患易发路段重点布置，用于对道路行驶车辆进行多模态预警。led情报板和高音喇叭用于向事故点后方的车辆告知事故信息，即向事故发生区7后方的预警信息发布区5发送事故信息，事故信息包含事故发生地点和驾驶员的意识状态信息。
(二)一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，包括以下步骤：
步骤1，跟踪路段所有车辆，确定车辆是否为同一车辆，具体包含以下子步骤：
子步骤1.1，雷达-视频一体化监控设备获取当前时刻各车车距dn(n＝1、2…、n)、下一时刻各车车距为dn′(n＝1、2…、n)、车身长度为l、当前时刻车速为vn(n＝1、2…、n)、相邻时刻间隔时间为t。雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，根据道路车辆的图像信息利用rgb颜色空间确定车辆车身的r,g,b分量值。
子步骤1.2，当车辆同时满足以下特征时可认为所出现的为同一车辆：
1)根据车距dn判断车辆所在车道，同一车辆在相邻的两帧图像中处于同一车道。
2)同一车辆的车身长度l在相邻的两帧图像中的变化不超过1％。
3)根据当前时刻车速vn和相邻时刻间隔时间t，确定相邻时刻行驶距离sn＝vn×t；根据雷达-视频一体化监控设备确定当前时刻车辆的位置，以sn为半径确定车辆搜索范围，该车在下一时刻的位置位于车辆搜索范围内。
4)分别计算当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值，当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值的变化均不超过5％。
步骤2，确定事故是否发生
雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的车速，并将获取的道路车辆的车速传递给计算机，计算机根据道路车辆的车速确定道路车辆的减速度，当道路车辆的减速度α达到减速度阈值10m·s-2时，则认为车辆发生碰撞事故；其中，道路车辆的减速度α的计算公式为：
其中，雷达-视频一体化监控设备获取道路车辆的当前时刻的车速vn和下一时刻的车速vn 1。
步骤3，确定事故发生地点
雷达-视频一体化监控设备获取发生碰撞事故的两车车距l和车道横向夹角β，并将获取的两车车距l和车道横向夹角β传递给计算机；计算机根据获取的两车车距l和车道横向夹角β确定事故车辆与雷达-视频一体化监控设备之间的距离d，d＝l×tanβ；根据距离d确定事故发生地点。
步骤4，确定车辆的双闪灯状态及驾驶员状态
雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，并将获取的图像信息传递给计算机，计算机根据图像信息确定碰撞车辆双闪灯是否开启，并根据所述碰撞车辆双闪灯是否开启确定驾驶员的意识状态信息。
具体的，步骤4包含以下子步骤：
子步骤4.1，将道路车辆的图像信息利用hsv颜色空间进行阈值过滤，得到二值图；其中，阈值为：342°<h<360°或者0°<h<30°，且0.45<s<1.0；将所述二值图进行高斯变换，得分散的原图像的灰度值；其中h为色调、s为饱和度、v为明度。
子步骤4.2，将所述分散的原图像的灰度值按以下公式进行归一化，得变换后的图像的灰度值，将变换后的图像的灰度值作为加权比例系数，因该加权比例系数的值在由hsv颜色阈值检测到的车尾灯区域中比较大，其他区域系数值则较小，从而初步确定车尾灯区域。
其中，i(i,j)为原图像的灰度值，n(i,j)为变换后图像的灰度值，min和max分别表示原图像的最小灰度值、最大灰度值。
接着利用rgb颜色空间是通过分量之间不同的比例混合得到不同的颜色的特点，能够通过分量之间的运算得到某些分量的增强分量，并进一步实现分割。而尾灯区域通常包括红色和黄色的像素点，因此可以使用式(1)和式(2)中的变换，分别增强红色分量和黄色分量，并抑制其他颜色分量。
fr＝max(0,min(r(x,y)-g(x,y),r(x,y)-b(x,y)))(1)
fy＝max(0,min(r(x,y)-b(x,y),g(x,y)-b(x,y)))(2)
f(x,y)＝fr fy(3)
式中，r(x,y),g(x,y),b(x,y)分别表示(x,y)位置处的红色分量、绿色分量，以及蓝色分量。那么变换后(x,y)位置像素值大小f(x,y)可由式(3)得到。
子步骤4.3，图像中检测到的车尾灯区域后，使用最大类间方差法将原图像分割为前景和背景两部分，得到更为准确的车尾灯区域。其中，所用到的最大类间方差法通过遍历0-255作为阈值将灰度图分为a、b两区域，从而分别计算两区域方差，最后将方差最大时的值作为最终阈值。
子步骤4.4，利用形态学变换消除图像中的尾灯区域的内部孔洞，得到候选车尾灯区域的轮廓。形态学变换中的膨胀操作使得原目标范围扩大、并且可以使目标中的孔洞被缩小，而腐蚀操作则可以减小原目标的范围、但同时内部孔洞被放大。所以为了消除二值图中面积较小的或者孤立的区域，首先对图像进行腐蚀操作，然后将腐蚀后的二值图进行膨胀操作，使得原相邻区域重新连通。
子步骤4.5，当候选车尾灯区域的轮廓为2时，利用车尾灯是保持在同一水平线上且镜像对称分布的特征确定最终的尾灯轮廓。
子步骤4.5具体包含以下子步骤：
子步骤4.5.1，如图3，由于尾灯是保持在同一水平线上且镜像对称分布的，由于尾灯是保持在同一水平线上且镜像对称分布的；设a、b分别为所得到的两个候选车尾灯区域，其面积分别为s1、s2，并设两者中的较小者为mins，则s1、s2满足以下不等式，则认为两个候选车尾灯区域的面积相近。
s1-s2＜k*mins
其中，k为比例系数。
子步骤4.5.2，然后进行水平方向上的匹配，计算两个候选车尾灯区域的中心位置，求两个候选车尾灯区域的中心位置在竖直方向上的距离ydistance和两个候选车尾灯区域的中心位置在水平方向上的距离xdistance。
ydistance的大小必须在一定阈值范围内，两个候选车尾灯区域才可能是正确的车尾灯对，ydistance需要满足以下不等式：
ydistance＜g*minheight
其中，g是比例系数；minheight表示a、b区域高度的较小值；
为了消除x方向上邻近区域引起的错误匹配，也需要对水平方向上的距离进行约束，即图中的xdistance须在合适的范围内，需满足以下不等式：
m*minwidth＜xdistance＜n*minwidth
其中，m、n分别为比例系数；minwidth为a、b区域宽度的较小值。
满足以上约束条件限制的区域才被认为是配对的车尾灯，式中的比例系数在实际中需要根据先验知识设定，此处使用的先验值分别为：k＝1.5，g＝3，m＝3，n＝10。
子步骤4.6，实时跟踪并记录车辆尾灯的开启与熄灭时间，根据尾灯开启规律确认双闪灯是否开启。
子步骤4.6具体为：实现车辆尾灯的跟踪后，设车辆尾灯的首次开启时刻为t1、熄灭时刻t1’，从而得到持续时间t1；第二次开启时刻为t2、熄灭时刻t2’，从而得到持续时间t2；第三次开启时刻t3、熄灭时刻t3’，从而得到持续时间t3；当t1、t2、t3的标准差不超过0.5且(t2-t1)与(t3-t2)之差不大于1s，则确认双闪灯已点亮。
子步骤4.7，若在识别到车辆发生碰撞后的30s内未识别到事故车辆双闪灯开启，则认为驾驶员已失去意识；若事故发生后的30s内识别到双闪灯开启，可认为是驾驶员手动开启即驾驶员仍存在意识。
步骤5，事故信息发布
计算机分别将事故发生地点和驾驶员的意识状态信息发送给led显示器、led情报板和高音喇叭。将事故发生地点和驾驶员的意识状态信息通过led显示器告知控制中心工作人员；将事故发生地点、事故车辆所占据车道利用led情报板和高音喇叭传递给预警信息发布区域的车辆。
虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
1.一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，其特征在于，包括：雷达-视频一体化监控设备、led情报板、高音喇叭和控制中心；其中，所述控制中心包含计算机和led显示器；所述led情报板、高音喇叭等间距布置于路侧；
所述雷达-视频一体化监控设备等间距安装于路侧，所述雷达-视频一体化监控设备的信号输出端与计算机的信号输入端电连接；
所述计算机具有第一信号输出端、第二信号输出端和第三信号输出端；所述第一信号输出端与led显示器的信号输入端电连接；所述第二信号输出端与led情报板的信号输入端电连接，所述第三信号输出端与高音喇叭的信号输入端电连接。
2.根据权利要求1所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，其特征在于，所述雷达-视频一体化监控设备为集成毫米波雷达和摄像头的一体式传感器。
3.根据权利要求1所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，其特征在于，所述雷达-视频一体化监控设备用于获取车辆的行驶信息和图像信息，并将获取的雷达-视频一体化监控设备传递给计算机；
所述计算机对接收的车辆的行驶信息和图像信息进行处理，确定事故信息，并将事故信息分别发送至led显示器、led情报板和高音喇叭；
所述led显示器用于向控制中心的工作人员告知事故信息；
所述led情报板和高音喇叭用于向事故点后方的车辆告知事故信息。
4.根据权利要求3所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警系统，其特征在于，所述事故信息包含事故发生地点和驾驶员的意识状态信息。
5.一种基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，跟踪路段所有车辆，确定车辆是否为同一车辆；
步骤2，雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的车速，并将获取的道路车辆的车速传递给计算机，计算机根据道路车辆的车速确定道路车辆的减速度，当道路车辆的减速度α达到减速度阈值时，则认为车辆发生碰撞事故；
步骤3，雷达-视频一体化监控设备获取发生碰撞事故的两车车距l和车道横向夹角β，并将获取的两车车距l和车道横向夹角β传递给计算机；
计算机根据获取的两车车距l和车道横向夹角β确定事故车辆与雷达-视频一体化监控设备之间的距离d，d＝l×tanβ，根据距离d确定事故发生地点；
步骤4，雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，并将获取的图像信息传递给计算机，计算机根据图像信息确定碰撞车辆双闪灯是否开启，并根据所述碰撞车辆双闪灯是否开启确定驾驶员的意识状态信息；
步骤5，计算机分别将事故发生地点和驾驶员的意识状态信息发送给led显示器、led情报板和高音喇叭；其中，所述led显示器用于向控制中心的工作人员告知事故信息，所述led情报板和高音喇叭用于向事故点后方的车辆告知事故信息。
6.根据权利要求5所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，步骤1包含以下子步骤；
子步骤1.1，雷达-视频一体化监控设备获取当前时刻各车车距dn、车身长度为l、当前时刻车速为vn、相邻时刻间隔时间为t；
雷达-视频一体化监控设备实时获取道路车辆的图像信息，根据道路车辆的图像信息利用rgb颜色空间确定车辆车身的r,g,b分量值；
子步骤1.2，车辆为同一车辆应满足以下条件：
根据车距dn判断车辆所在车道，同一车辆在相邻的两帧图像中处于同一车道；
同一车辆的车身长度l在相邻的两帧图像中的变化不超过1％；
根据当前时刻车速vn和相邻时刻间隔时间t，确定相邻时刻行驶距离sn＝vn×t；根据雷达-视频一体化监控设备确定当前时刻车辆的位置，以sn为半径确定车辆搜索范围，该车在下一时刻的位置位于车辆搜索范围内；
分别计算当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值，当前时刻车辆车身的r,g,b分量的平均值和下一时刻的车辆车身的r,g,b分量的平均值的变化均不超过5％。
7.根据权利要求5所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，步骤2中，道路车辆的减速度α的计算公式为：
其中，雷达-视频一体化监控设备获取道路车辆的当前时刻的车速vn和下一时刻的车速vn 1；所述减速度阈值为10m·s-2。
8.根据权利要求5所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，步骤4包含以下子步骤：
子步骤4.1，将道路车辆的图像信息利用hsv颜色空间进行阈值过滤，得到二值图；其中，阈值为：342°<h<360°或者0°<h<30°，且0.45<s<1.0；将所述二值图进行高斯变换，得分散的原图像的灰度值；
子步骤4.2，将所述分散的原图像的灰度值按以下公式进行归一化，得变换后的图像的灰度值，将变换后的图像的灰度值作为加权比例系数，根据所述加权比例系数初步确定车尾灯区域；
其中，i(i,j)为原图像的灰度值，n(i,j)为变换后图像的灰度值，min和max分别表示原图像的最小灰度值、最大灰度值；
子步骤4.3，使用最大类间方差法将原图像分割为前景和背景两部分，得到更为准确的车尾灯区域；
子步骤4.4，利用形态学变换消除图像中的尾灯区域的内部孔洞，得到候选车尾灯区域的轮廓；
子步骤4.5，当候选车尾灯区域的轮廓为2时，利用车尾灯是保持在同一水平线上且镜像对称分布的特征确定最终的尾灯轮廓；
子步骤4.6，实时跟踪并记录车辆尾灯的开启与熄灭时间，根据尾灯开启规律确认双闪灯是否开启；
子步骤4.7，若在识别到车辆发生碰撞后的30s内未识别到事故车辆双闪灯开启，则认为驾驶员已失去意识；若在识别到车辆发生碰撞后的30s内识别到事故车辆双闪灯开启，则认为驾驶员仍存在意识。
9.根据权利要求8所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，子步骤4.5包含以下子步骤：
子步骤4.5.1，设a、b分别为所得到的两个候选车尾灯区域，其面积分别为s1、s2，并设两者中的较小者为mins，则s1、s2满足以下不等式，则两个候选车尾灯区域的面积相近；
s1-s2＜k*mins
其中，k为比例系数，k＝1.5；
子步骤4.5.2，计算两个候选车尾灯区域的中心位置，求两个候选车尾灯区域的中心位置在竖直方向上的距离ydistance和两个候选车尾灯区域的中心位置在水平方向上的距离xdistance；
其中，ydistance、xdistance满足以下不等式，则认为是正确的车尾灯对；
ydistance＜g*minheight
m*minwidth＜xdistance＜n*minwidth
其中，g是比例系数，g＝3；minheight表示a、b区域高度的较小值；m、n分别为比例系数，m＝3，n＝10；minwidth为a、b区域宽度的较小值。
10.根据权利要求8所述的基于双闪灯识别的车辆追尾预警方法，其特征在于，子步骤4.6具体为：实现车辆尾灯的跟踪后，设车辆尾灯的首次开启时刻为t1、熄灭时刻t1’，从而得到持续时间t1；第二次开启时刻为t2、熄灭时刻t2’，从而得到持续时间t2；第三次开启时刻t3、熄灭时刻t3’，从而得到持续时间t3；当t1、t2、t3的标准差不超过0.5且(t2-t1)与(t3-t2)之差不大于1s，则确认双闪灯已点亮。
技术总结