[發明專利]一種車載六路攝像頭的全景報警方法

有效

• 申請號: 201811226799.0
• 申請日: 2018-10-22
• 公開（公告）號: CN109472737B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 潘林;朱有煌
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T3/40;G06T5/00;G08B21/02;H04N5/232;H04N5/262;H04N5/268;H04N7/18
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

本發明涉及一種車載六路攝像頭的全景報警方法，實現車周指定區域的報警顯示，利用OpenGL的紋理映射技術加快顯示的速度以至滿足實時顯示，同時，采用魚眼ROI報警區域的劃分方法進行報警區域的行人、車輛的識別以及將顯示結果的重新映射。本發明可用于大型客車、貨車的車周報警顯示。

技術領域

本發明涉及一種車載六路攝像頭的全景報警方法。

背景技術

隨著現代科技技術的發展和進步，汽車逐步成為人們日常的交通工具。為了幫助駕駛員及時全面了解路況信息，尤其對于大型客車的司機，車載六路攝像頭的全景系統能幫助消除視覺盲區，提高駕駛的安全性。但司機在駕駛過程中無法長時間觀看監控屏幕，且存在視覺分散問題，車載系統若能借助先進的智能視覺方法實時感知車輛周邊信息，將可以彌補駕駛員的視角和注意力的不足，有助于大型客車的安全駕駛。現有的智能視覺檢測方法常采用深度學習的方法對車周的全景圖像進行識別。然而，車載攝像頭為了增加成像范圍多采用魚眼鏡頭，在魚眼鏡頭邊緣的畸變區域，現有的深度學習的訓練模型難以適用；此外,如果直接對車周全景俯視圖進行檢測，由于全景拼接難以保證不出現畸變和失真，現有的模型檢測效果也同樣不佳。而且，六路攝像頭同時進行基于深度學習的全景識別，實時性難以保證。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種車載六路攝像頭的全景報警方法，以解決全景拼接出現畸變和失真，以及檢測效果不佳的問題。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種車載六路攝像頭的全景報警方法，包括以下步驟：

步驟S1:根據車輛上正確的安裝和標定六路攝像頭，采集得到六路魚眼圖像；

步驟S2:對六路魚眼圖像進行進行消除畸變處理，將球形圖像數據轉化為平面圖像數據，得到六路平面圖像；

步驟S3:將得到的六路平面圖像分別投射到3D模型相應的位置上，并將整個坐標變換過程制作成opengl映射表；

步驟S4:利用opengl讀入六路攝像頭數據，通過映射表確定每個魚眼圖像像素點變換后所顯示的圖像位置,生成全景圖像；

步驟S5:對全景圖像進行劃分ROI報警區域，得到劃分后的全景圖像；

步驟S6:通過opengl映射表將劃分后全景圖像還原成六路魚眼圖像；

步驟S7:分別將六路魚眼的報警區域ROI截取出來，并拼接成一張六路魚眼ROI圖像；

步驟S8:采用深度學習的方法對六路魚眼ROI圖像進行目標檢測，并用矩形框標記作為檢測結果；

步驟S9:記錄矩形框的4個頂點位置坐標，并通過opengl映射表將4個頂點坐標重新映映射到全景圖像當中，利用opengl將4個點連接并畫成矩形框。

進一步的，所述步驟S5具體為：

步驟S51:對全景圖像的六路圖像分別做點數為N的標記，得到六組點數為N的標記；

步驟S52:將六組N點標記連接起來，得到六個N個標記點圍成的矩形，即為全景圖像的六個報警區。

本發明與現有技術相比具有以下有益效果：

1. 本發明實現車周指定區域的報警顯示，利用OpenGL的紋理映射技術加快顯示的速度以至滿足實時顯示；

2. 本發明采用魚眼ROI報警區域的劃分方法進行報警區域的行人、車輛的識別以及將顯示結果的重新映射，可用于大型客車、貨車的車周報警顯示。

附圖說明

圖1是本發明方法流程圖；

圖2是本發明一實施例中全景圖像劃分ROI報警區域圖；