[發(fā)明專利]一種基于AR增強現(xiàn)實技術(shù)的車載實景安全導(dǎo)航方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310034033.3 | 申請日: | 2013-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN103105174A | 公開(公告)日: | 2013-05-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 呂童群 | 申請(專利權(quán))人: | 四川長虹佳華信息產(chǎn)品有限責(zé)任公司 |
| 主分類號: | G01C21/34 | 分類號: | G01C21/34;G01C21/36;B60R1/00 |
| 代理公司: | 北京國林貿(mào)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11001 | 代理人: | 李桂玲;杜國慶 |
| 地址: | 100070 北京市豐*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 ar 增強 現(xiàn)實 技術(shù) 車載 實景 安全 導(dǎo)航 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及無線導(dǎo)航領(lǐng)域,特別涉及一種基于AR增強現(xiàn)實技術(shù)的車載實景安全導(dǎo)航方法,通過車載前置攝像頭為用戶提示車道線、障礙物以及與目標(biāo)障礙物的距離并在實時圖像上進行導(dǎo)航信息的疊加,在為用戶導(dǎo)航的基礎(chǔ)上又為用戶提供一個安全的行駛路徑。
技術(shù)背景
目前,許多汽車前部都設(shè)有攝像頭,攝像頭對車前景進行圖像采集顯示在車內(nèi)屏幕上,但并不能對圖像進行識別,只是提供給駕駛員一個實時的圖像信息,而GPS導(dǎo)航儀又只能根據(jù)虛擬的地圖通過衛(wèi)星定位,在虛擬地圖上給出汽車在虛擬地圖上的位置,而且雖然目前許多高檔車都設(shè)有接近傳感器為司機在停車時提供一個安全提醒,但如何在動態(tài)的行進中對路中的標(biāo)志線和前方汽車距離進行判定引導(dǎo)駕駛員安全駕駛,目前還沒有一個切實的方案,因此如何利用車載攝像頭以及GPS導(dǎo)航系統(tǒng),將實時的街景與導(dǎo)航信息結(jié)合實現(xiàn)一種實時的全方位導(dǎo)航,為車主提供更好的服務(wù)是我們追尋的目標(biāo)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對上述問題提出的一種基于AR增強現(xiàn)實技術(shù)的車載實景安全導(dǎo)航方法,通過車載前置攝像頭對目標(biāo)進行檢測、識別與跟蹤,為用戶提示車道線、障礙物以及與目標(biāo)障礙物的距離并在實時圖像上進行導(dǎo)航信息的疊加,為用戶提供豐富的視覺服務(wù)和交互環(huán)境,?為用戶車行駛指明一個安全的行駛路線。
為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明一種基于AR增強現(xiàn)實技術(shù)的車載實景安全導(dǎo)航方法,包括在車頭設(shè)置的攝像頭和與之連接的車載機,其中,所述車載機中包括衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和建有對物體特征進行識別特征數(shù)據(jù)庫,還包括物體與本車之間相互關(guān)系的報警閾值表,所述方法執(zhí)行的步驟包括:
a.采集車前實時圖像,對實時圖像中的物體進行提取特征物處理,通過與識別特征數(shù)據(jù)庫比較,確定物體的種類;
b.?對確定物體賦予識別特征,把附有識別特征的物體圖像與實時圖像進行疊加形成第一顯示圖像;
c.從衛(wèi)星導(dǎo)航地圖中提取實時導(dǎo)航地圖信息;?
d.將實時導(dǎo)航地圖信息與第一顯示圖像進行疊加形成一個帶有導(dǎo)航信息第二圖像,并將第二圖像顯示在車載機屏幕上;
e.?當(dāng)圖像中附有識別特征的某一物體觸動報警閥值,通過警示圖像或聲音,提示駕駛?cè)藛T行駛在一個最佳的安全路線上。
進一步的優(yōu)化是:所述步驟a進一步包括,采集車前實時圖像,用CVBS信號輸出圖像到數(shù)字圖像處理模塊;數(shù)字圖像處理模塊把CVBS信號處理成數(shù)字信號,并以720*576圖像的中心點為中心截取一個400*480的圖像傳送給CPU處理;CPU把圖像處理模塊傳送的圖像分為兩路,一路作為用于顯示的實時圖像,另一路用于提取特征物處理。
進一步的優(yōu)化是:根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于AR增強現(xiàn)實技術(shù)的車載實景安全導(dǎo)航方法,其特征在于,所述步驟b進一步包括,所述確定物體為多個時,優(yōu)先保留汽車正前方的一個確定物體。
進一步的優(yōu)化是:所述提取特征物處理的步驟是:對實時圖像進行提取灰階圖像處理,對提取的灰階圖像進行提取特征物,通過圖像識別算法對取特征物進行圖像的分類運算得出分類結(jié)果,把分類結(jié)果與識別特征數(shù)據(jù)庫比較,確定物體的種類。
進一步的優(yōu)化是:所述灰階圖像處理過程是:攝像頭采集的CVBS模擬信號傳送到數(shù)字圖像處理模塊,數(shù)字圖像處理模塊把CVBS信號轉(zhuǎn)換成R、G、B的數(shù)字信號,通過公式gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B計算出每一個像素的灰階。
進一步的優(yōu)化是:步驟d中所述第二圖像的形成過程是:先在實時導(dǎo)航地圖中規(guī)劃出導(dǎo)航路徑,并把導(dǎo)航路徑提取出來放到CPU中的layer1圖層,此導(dǎo)航路徑帶有經(jīng)緯度信息;提取導(dǎo)航路徑兩側(cè)的標(biāo)志性POI點放到CPU中的layer2圖層,POI點帶有經(jīng)緯度信息;將第一顯示圖像放到CPU中的layer3圖層,通過CPU中的GPU圖像處理算法,把layer1與layer3進行疊加計算后放到layer4圖層;疊加后攝像頭采集的信息在導(dǎo)航路徑上帶有了經(jīng)緯度位置信息,根據(jù)經(jīng)緯度信息,把layer2層中的POI點疊加到layer4層中;CPU把layer4圖層中的最終疊加的結(jié)果送車載機屏幕上顯示。
進一步的優(yōu)化是:所述物體包括路交通道路中的線路標(biāo)志、路牌信號標(biāo)志、汽車、建筑物與人。
本發(fā)明對現(xiàn)有技術(shù)的貢獻(xiàn)是:實現(xiàn)了地圖導(dǎo)航軟件與AR現(xiàn)實增強技術(shù)結(jié)合的全新的導(dǎo)航方法,真正實現(xiàn)“所見即所得”便捷找到目的地,而此發(fā)明的實景導(dǎo)航可以使目的地與實景相結(jié)合,在實景上標(biāo)識出目的地,更方便用戶。可
以實時的進行前車距離顯示、車道線偏離提示輔助安全駕駛。
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