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申请/专利权人：柏利迦(重庆)新能源科技有限公司

摘要：本发明涉及汽车照明控制技术领域，公开了一种智能车灯的照明补偿方法、装置及设备，通过获取行进前方视频数据；对视频数据进行亮度检测，以获得亮度检测结果；对视频数据进行隧道出入口检测，以获得隧道出入口检测结果；对视频数据进行车辆目标检测，以获得车辆目标检测结果；基于亮度检测结果、隧道出入口检测结果和车辆目标检测结果，生成灯光控制指令。实现了车辆在行驶过程中车灯的智能化控制，并可分别根据亮度、道路情况、车辆目标进行精细化调整，降低了驾驶者对车灯操作控制的复杂度，有效提高了驾驶安全性，且检测仅需要摄像头视频数据，实现方便，设备成本较低。

主权项：1.一种智能车灯的照明补偿方法，其特征在于，包括：获取行进前方视频数据；对所述视频数据进行亮度检测，以获得亮度检测结果，具体包括：基于gLoG滤波器的消失点检测算法确定感兴趣区域ROI的高度；根据当前视频帧中的车道线位置与前一视频帧中的车道线位置相近，动态调整ROI的宽度；根据ROI的高度和ROI的宽度确定截图范围；获取至少一张视频截图；将所述视频截图转换为灰度图像，并获取每个像素的灰度值其中，i和j为像素坐标，Ph为像素灰度；根据每个像素的灰度值计算平均像素偏移量其中，为参考灰度值，N为所述视频截图的像素个数；根据所述视频截图的灰度直方图，计算灰度平均偏差其中，i为灰度等级，灰度等级胞0至255共256个灰度等级；计算亮度系数当所述亮度系数大于1且Histbias大于0时，亮度正常；当所述亮度系数大于1且Histbias小于0时，亮度过暗；当所述亮度系数小于1时，所述视频数据亮度正常；对所述视频数据进行隧道出入口检测，以获得隧道出入口检测结果，具体包括：获取至少一张视频截图；对所述视频截图进行均值漂移滤波处理，以生成第一截图图片；对均值漂移滤波处理后的视频截图转换为灰度图像并进行二值化处理，以生成第一检测图片；对所述第一检测图片进行边缘检测，以生成第二检测图片；对第二检测图片进行霍夫圆检测，以获取隧道出入口轮廓检测结果，其中，对所述第一检测图片进行边缘检测，以生成第二检测图片具体为根据萤火虫算法对所述第一检测图片进行边缘检测，以生成第二检测图片，具体包括：在所述第一检测图片中选取N个像素点作为N个萤火虫，将N个萤火虫随机分为M组，其中，N和M为大于1的自然数；计算每组萤火虫的亮度并根据亮度阈值ST对所述萤火虫的亮度Lx,y进行判断取值其中，x，y为像素坐标，Hx,y为坐标为x，y像素的灰度，Lx,ymax为第k组萤火虫中萤火虫亮度的最大值；根据吸引力计算，更新每个萤火虫的位置x′i,k＝xi,k+βrxj,k-xi,k+α*rand，其中，x′i,k为更新后的萤火虫位置，xi,k为更新前的萤火虫位置，βr为萤火虫间吸引力，xj,k为组内最亮的萤火虫j的位置，α为步长扰动因子，rand为0,1标准正态分布中随机抽取的数；根据更新后的每个萤火虫的位置，更新每个萤火虫的亮度；判断迭代次数是否大于预设迭代次数及临近两次迭代中萤火虫亮度极值之间的差值是否小于预设阈值，当达到预设迭代次数或临近两次迭代中萤火虫亮度极值之间的差值小于预设阈值时，将当前的萤火虫亮度极值对应的位置组合作为边缘检测结果；当未达到迭代次数或临近两次迭代中萤火虫亮度极值之间的差值大于预设阈值时，更新每个萤火虫的位置继续执行；对所述视频数据进行车辆目标检测，以获得车辆目标检测结果；基于所述亮度检测结果、所述隧道出入口检测结果和所述车辆目标检测结果，生成灯光控制指令，其中，所述灯光控制指令为车灯的远近光切换和亮度的控制策略。

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