[發(fā)明專利]基于視覺的汽車泊車中周圍障礙物的檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111023139.4
• 申請(qǐng)日: 2021-09-01
• 公開（公告）號(hào): CN113762134A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 桑海峰;常睿;單凱強(qiáng);張志佳;王士顯;劉昕嫄
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務(wù)所(普通合伙) 21115
• 代理人: 周智博;宋鐵軍

一種基于視覺的汽車泊車中周圍障礙物的檢測(cè)方法，將多個(gè)影像記錄設(shè)備采集到的圖像轉(zhuǎn)換為全景鳥瞰圖；對(duì)所述全景鳥瞰圖進(jìn)行圖像預(yù)處理；在所述預(yù)處理之后的全景鳥瞰圖中找出屬于地面區(qū)域的點(diǎn)或點(diǎn)集；得到兩幀圖像的位置矢量；得到與相鄰兩幀全景鳥瞰圖中的第二幀全景鳥瞰圖相似的模擬圖；通過形態(tài)學(xué)運(yùn)算篩選出障礙物。本發(fā)明通過汽車周圍四路攝像頭采集全景信息，在俯視圖視角下對(duì)汽車周圍進(jìn)行高度物體的檢測(cè)，其方法依據(jù)著透視變換的非線性這一特性，凡是高于地面的物體都會(huì)與地面產(chǎn)生差別，由此檢測(cè)出障礙物，在停車場(chǎng)中對(duì)于擋車桿、塑料錐形路障、球形隔離墩等都能檢測(cè)出來，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員遇到的潛在威脅的防范。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及基于視覺的汽車泊車中周圍障礙物的檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

汽車作為現(xiàn)代人類的交通工具，改變?nèi)藗兊纳罘绞剑苿?dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人類文化的進(jìn)步，成為社會(huì)不可缺少的交通工具。為阻止交通出現(xiàn)的事故，減輕駕駛員的開車負(fù)擔(dān)，輔助駕駛成為一種當(dāng)今駕駛技術(shù)的普遍趨勢(shì)。而基于視覺的輔助駕駛系統(tǒng)已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。

輔助駕駛系統(tǒng)是使用機(jī)器視覺技術(shù)來理解道路環(huán)境信息，通過分析和理解周圍環(huán)境信息實(shí)現(xiàn)汽車安全駕駛。主要利用各類傳感器，如超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、紅外探測(cè)器和攝像頭等，它們能夠?yàn)轳{駛員提供障礙物、車道線、交通標(biāo)識(shí)等道路信息。

當(dāng)前的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)主要以激光雷達(dá)為主，用于檢測(cè)道路上的行駛車輛、行人，但是對(duì)于較小的目標(biāo)，如石磚塊、貓狗等障礙物，識(shí)別效果不盡人意，且激光雷達(dá)價(jià)格較貴，在檢測(cè)如此障礙物方面上，還需進(jìn)一步的技術(shù)研究。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：

本發(fā)明提供一種基于視覺的汽車泊車中周圍障礙物的檢測(cè)方法，其目的是解決以往以激光雷達(dá)為主的檢測(cè)中存在的對(duì)于較小的目標(biāo)識(shí)別效果不好，且成本較高的問題。

技術(shù)方案：

一種基于視覺的汽車泊車中周圍障礙物的檢測(cè)方法，該方法包括：

第一步，將多個(gè)影像記錄設(shè)備采集到的圖像轉(zhuǎn)換為全景鳥瞰圖；

第二步，對(duì)所述全景鳥瞰圖進(jìn)行圖像預(yù)處理；

第三步，在所述預(yù)處理之后的全景鳥瞰圖中找出屬于地面區(qū)域的點(diǎn)或點(diǎn)集；

第四步，將相鄰兩幀全景鳥瞰圖所示地面區(qū)域點(diǎn)或點(diǎn)集進(jìn)行特征匹配和差異計(jì)算，得到兩幀圖像的位置矢量；

第五步，將所述位置矢量作用在相鄰兩幀全景鳥瞰圖中的第一幀全景鳥瞰圖，得到與相鄰兩幀全景鳥瞰圖中的第二幀全景鳥瞰圖相似的模擬圖；

第六步，所述模擬圖和相鄰兩幀全景鳥瞰圖中的第二幀全景鳥瞰圖差異比較，通過形態(tài)學(xué)運(yùn)算篩選出障礙物。

“第三步”中所述的屬于地面區(qū)域的點(diǎn)或點(diǎn)集是停車位輪廓線上的直角點(diǎn)。

第三步的具體步驟包括：

將所述預(yù)處理之后的全景鳥瞰圖在HSV空間下提取車位線的輪廓；

對(duì)輪廓進(jìn)行大小篩選，輪廓面積至少為1500像素；

停車位輪廓線上的直角夾角在80°至100°之間，且直角兩端輪廓線段長(zhǎng)度至少20像素；

憑借所述車位線寬度尋找每一對(duì)點(diǎn)，即使有一點(diǎn)位于車位線直角處，若未檢測(cè)出另一直角點(diǎn)，則舍去該點(diǎn)。

第四步中所述地面點(diǎn)特征匹配是尋找兩幀全景鳥瞰圖中互相對(duì)應(yīng)的所述直角點(diǎn)，是后續(xù)求取所述位置矢量的必要條件。

第四步包括：

以所述車位線寬度尋找的每個(gè)點(diǎn)對(duì)的中心點(diǎn)坐標(biāo)作為該直角坐標(biāo)；