[發(fā)明專(zhuān)利]基于深度數(shù)據(jù)和魚(yú)眼圖像的汽車(chē)A柱盲區(qū)透視方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710047056.6 | 申請(qǐng)日: | 2017-01-22 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN106915303B | 公開(kāi)(公告)日: | 2018-11-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 秦學(xué)斌 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 西安科技大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào): | B60R1/00 | 分類(lèi)號(hào): | B60R1/00;B60Q9/00;G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京世譽(yù)鑫誠(chéng)專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 11368 | 代理人: | 仲伯煊 |
| 地址: | 710054 *** | 國(guó)省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 深度 數(shù)據(jù) 圖像 汽車(chē) 盲區(qū) 透視 方法 | ||
1.基于深度數(shù)據(jù)和魚(yú)眼圖像的汽車(chē)A柱盲區(qū)透視方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)、獲取前景深度信息;
(2)、對(duì)步驟(1)得到的前景深度信息進(jìn)行去噪處理,通過(guò)位置關(guān)系,提取頭部位置的二值圖像,實(shí)時(shí)計(jì)算駕駛員與深度攝像頭的距離;
(3)、通過(guò)魚(yú)眼相機(jī)采集魚(yú)眼視頻流數(shù)據(jù),將采集到的魚(yú)眼視頻流數(shù)據(jù)的每一幀圖像基于球面模型依次校正徑向誤差、切向誤差、光心誤差后生成球面圖像;
(4)、以深度攝像頭探測(cè)的頭部移動(dòng)的距離構(gòu)成以深度攝像頭為坐標(biāo)中心的世界坐標(biāo)系,得到x、y、z三個(gè)坐標(biāo)值;
(5)、將獲取頭部x、y、z坐標(biāo)作為球面圖像的球心,z為球面圖像的焦距,生成不同視角大小的透視圖像;
(6)、實(shí)時(shí)檢測(cè)司機(jī)的頭部移動(dòng)是否超出預(yù)先設(shè)置的范圍,若超出,則通過(guò)報(bào)警模塊發(fā)出警報(bào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度數(shù)據(jù)和魚(yú)眼圖像的汽車(chē)A柱盲區(qū)透視方法,其特征在于,步驟(1)包括以下步驟:
(11)通過(guò)深度攝像頭實(shí)時(shí)采集深度數(shù)據(jù)視頻流;
(12)將采集的深度數(shù)據(jù)視頻流的每一幀圖像采用高斯濾波獲取濾波圖像;
(13)對(duì)所得的高斯圖像與背景圖像進(jìn)行差分得到差分圖像,
(14)將差分圖像進(jìn)行拉伸變換得到拉伸后的差分圖像;
(15)將將拉伸后的差分圖像進(jìn)行腐蝕膨脹濾波,計(jì)算圖像的平均像素值作為閾值,基于該閾值獲取二值圖像;
(16)將二值圖像中的小塊區(qū)域去除,獲取二值圖像中的大塊區(qū)域,其中:大塊區(qū)域包括駕駛員的頭部和身體部分;
(17)從二值圖像的第一行開(kāi)始掃描,獲取最大程度接近橢圓的部分作為駕駛員頭部區(qū)域,即得到前景深度信息。
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