[發(fā)明專利]一種圖像采集方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011122659.6
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112434368A
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設計）人: 王岳源;田瑞;張智
• 申請（專利權）人: 聯(lián)保（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06T17/00;G06K9/46;G06K9/62;G06F16/2455;H04N5/232;G08G1/01
• 代理公司: 北京樂知新創(chuàng)知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 江宇

1.一種圖像采集方法，應用于交通事故現(xiàn)場的取證，其特征在于，所述方法包括：

采集交通事故的現(xiàn)場圖像；

根據(jù)所述現(xiàn)場圖像確定事故類型；

根據(jù)所述現(xiàn)場圖像獲取所述交通事故的事故車輛的三維車輛模型；

根據(jù)所述事故類型和所述事故車輛的三維車輛模型獲取三維的虛擬車輛輪廓圖；

顯示所述虛擬車輛輪廓圖，以引導用戶依據(jù)所述虛擬車輛輪廓圖進行拍照；

獲取與所述虛擬車輛輪廓圖一致的取證結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述現(xiàn)場圖像確定事故類型，包括：

根據(jù)所述現(xiàn)場圖像進行交通事故類型識別得到預判事故類型；

顯示所述預判事故類型供用戶確認，若用戶確認，則將所述預判事故類型確定為事故類型，若用戶否認，則顯示全部事故類型供用戶選擇，并根據(jù)用戶選擇確定事故類型。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述現(xiàn)場圖像進行交通事故類型識別得到預判事故類型，包括：

根據(jù)所述現(xiàn)場圖像構建三維現(xiàn)場模型；

利用增強現(xiàn)實AR識別技術，從所述三維現(xiàn)場模型中提取所述交通事故的事故特征；

根據(jù)所述事故特征進行交通事故類型識別得到預判事故類型。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述現(xiàn)場圖像獲取所述交通事故的事故車輛的三維車輛模型，包括：

根據(jù)所述現(xiàn)場圖像進行車輛識別，得到所述交通事故的事故車輛的品牌和型號；

根據(jù)所述事故車輛的品牌和型號從預先建立的三維車輛模型數(shù)據(jù)庫中獲取與所述品牌和型號對應的三維車輛模型。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述預先建立的三維車輛模型數(shù)據(jù)庫中不存在與所述品牌和型號對應的三維車輛模型，則進行三維模型重建得到所述交通事故的事故車輛的三維車輛模型。

6.根據(jù)權利要求1、4或5所述的方法，其特征在于，所述事故車輛的三維車輛模型是按照所述事故車輛的大小比例1：1構建的。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取與所述虛擬車輛輪廓圖一致的取證結果，包括：

當所述事故車輛的影像與所述虛擬車輛輪廓圖重合時，自動拍照以獲取與所述虛擬車輛輪廓圖一致的取證結果。

8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當所述事故車輛的影像與所述虛擬車輛輪廓圖不重合時，給出用戶操作提示。

9.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取與所述虛擬車輛輪廓圖重合的取證結果之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述取證結果確定所述交通事故導致的、所述事故車輛的受損位置。

10.根據(jù)權利要求1、7、8、或9所述的方法，其特征在于，所述取證結果包括三維圖像格式的取證結果。

11.根據(jù)權利要求10所述的方法，其特征在于，在所述獲取與所述虛擬車輛輪廓圖重合的取證結果之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述取證結果計算所述事故車輛的車輛間距和/或所述事故車輛與道路的角度；

在所述取證結果上添加所述事故車輛的車輛間距和/或所述事故車輛與道路的角度。