[發明專利]一種車載全景成像輔助方法及其系統有效
| 申請號: | 201410132684.0 | 申請日: | 2014-04-03 |
| 公開(公告)號: | CN103863192B | 公開(公告)日: | 2017-04-12 |
| 發明(設計)人: | 張荃;劉偉恒;劉建;陳杰;鐘晨 | 申請(專利權)人: | 深圳市德賽微電子技術有限公司 |
| 主分類號: | B60R1/00 | 分類號: | B60R1/00;B60Q5/00;B60Q9/00 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司44102 | 代理人: | 常躍英 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市南山區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 車載 全景 成像 輔助 方法 及其 系統 | ||
技術領域
本發明涉及汽車電子領域,具體地說是一種車載全景成像輔助方法及其系統。
背景技術
隨著汽車電子及計算機視覺的發展,輔助駕駛員進行車輛控制的設備也越來越發達,各類傳感器不斷地增加到汽車電子中去。倒車雷達作為一種常見的汽車電子,它利用超聲波測距的原理,采集車尾附近物體距離車體的距離,并利用顯示設備或聲音設備提示駕駛員。而車載全景成像系統利用在車體周圍的攝像頭采集車體各個方向的圖像,再根據攝像頭自身參數及安裝參數進行拼接,得到車體周圍360度全景圖像。以上應用都能在一定程度上簡化機動車駕駛難度并提高駕駛安全性。
但現有的汽車周圍情況檢測裝置卻有著很多缺陷。倒車雷達雖然可以捕捉到車尾處物體的情況但是卻無法獲得車尾處的圖像,使駕駛員在倒車時,很容易由于車內物體甚至車體的遮擋無法完全觀察到車尾處的具體情況導致事故。而現有的車載全景成像系統由于鏡頭等原因無法做到各個攝像頭之間的完美融合,各個攝像頭圖像融合之后會有較明顯的圖像未對準的缺點。而靠近車體附近的物體又由于需要顧及遠區的拼接效果,導致無法正確拼接。
另一方面,由于現有的車載全景拼接技術攝像頭清晰度及人工智能發展程度的限制,僅靠圖像無法自動識別車體周圍物體情況。
發明內容
針對上述現有技術,本發明要解決的技術問題是:提供一種車載全景成像輔助方法及其系統,解決了在重疊區域若物體靠近車體會導致拼接嚴重失真的問題,提高了全景圖像拼接的效果,以及駕駛的安全性。。
為了解決上述問題,本發明提供一種車載全景成像輔助方法,該方法包括如下步驟:
S1.?預設常態拼接模型與一個及以上近景拼接模型,并將其存儲于存儲模塊中;
S2.?利用測距模塊與圖像采集模塊,采集車體外部距離信息與圖像信息;
S3.?利用距離信息,判斷車體附近是否有物體,如果有,執行下一步操作,如果沒有,跳至步驟S5;
S4.?在有近物的區域使用近景拼接模型對車體外部環境進行圖像拼接;
S5.?在無近物的區域使用常態拼接模型對車體外部環境進行圖像拼接;
S6.?在圖像顯示模塊上顯示所得車載全景。
優選的,該方法還包括如下步驟:
設置預警閾值,根據所得距離信息與該預警閾值的關系,輸出預警信號,具體為:
當超過該閾值時,通過預警模塊輸出預警信號;
當沒有超過該閾值時,預警模塊無預警信號輸出。
優選的,所述預警信號的輸出形式可在圖像顯示模塊中以突出顏色表現,或者使用語音報警系統輸出。
優選的,所述的距離信息和所述的多個拼接模型的存在一一對應關系,可將距離信息做平滑變化或分段設置。
優選的,所述的預警閾值為預先設置并存儲在存儲模塊中。
為了解決上述問題,本發明還提供一種車載全景成像輔助系統,包括置于車體前后左右四個方向上的多個超廣角攝像頭的圖像采集模塊,用于圖像顯示的顯示模塊,用于存儲各類數據信息的存儲模塊,置于車體四周的多個傳感器,用于采集距離信息的測距模塊,放置于各攝像頭重疊區域的輔助標定模塊,用于控制處理的數據處理模塊;
所述圖像采集模塊、測距模塊均輸入至數據處理模塊,所述數據處理模塊將處理得到的車載全景圖像通過顯示模塊輸出,且數據處理模塊與存儲模塊互聯。
優選的,還包括用于輸出預警信息的預警模塊;所述預警模塊與數據處理模塊相連。
優選的,所述的預警模塊可以是通過顯示模塊將預警信息輸出,或者是語音系統,或者連接至車體方向盤以控制車體方向盤達到預警效果。
優選的,所述的測距裝置為超聲測距裝置或激光測距裝置或紅外測距裝置。
與現有技術相比,本發明具有如下優點:
一、利用多傳感器結合的方法,設計了一種有測距裝置輔助系統,相對于傳統的車載全景成像系統,可以根據由測距裝置獲得的車體周圍物體情況改變拼接模型,解決了在視域重疊區域若物體靠近車體會導致拼接嚴重失真的問題,提高了全景圖像拼接的效果。
二、利用測距裝置進行碰撞預警,可顯示在顯示模塊上和/或通過語音系統報警,提高了駕駛安全性。
附圖說明
圖1?為本發明實施的車載全景成像輔助方法流程圖。
圖2?用于預設常態拼接模型的輔助標定模塊擺放示意圖。
圖3為無近物時使用常態拼接模型的車右側攝像頭可能采集到的圖像示意圖。
圖4為無近物時使用常態拼接模型的車前側攝像頭可能采集到的圖像示意圖。
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