[發明專利]一種基于360°環視圖像的車距檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202211047997.7
• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115494510A
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 鄒斌;董曦曦;黃瑞昌;劉晶
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G01S17/08
• 分類號: G01S17/08;G01S17/931;G06V20/58;G06V10/25;G06T3/40
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍

1.一種基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：在魚眼鏡頭中檢測出障礙物并標記后，拼接成360度環視圖像，再對環視圖像進行形態學操作，獲取障礙物與本車之間的距離，并為本車規劃出可行駛區域。

2.根據權利要求1所述的基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

(1)首先在汽車上基于四個魚眼鏡頭搭建一個360度環視圖像系統的傳感器平臺，該360度環視圖像中的一個像素對應真實世界的設定比例尺寸；

(2)每一個魚眼鏡頭采集圖像，采用深度學習的方式對于每一個采集圖像進行車輛和行人等障礙物的檢測，檢測出車輛和行人障礙并用二維包絡框將其框出并設定為ROI區域；然后將四個魚眼鏡頭檢測后的圖像拼接為360度環視圖；

(3)對ROI區域經過圖像形態學處理，得到障礙物的邊緣，進而得到本車與障礙物之間的最小像素距離；將360度環視圖中障礙物的邊緣與本車邊緣的最近像素距離乘以設定比例尺寸得到本車與障礙物之間的實際距離；

(4)根據(3)中得到的本車與障礙物之間的實際距離，避開障礙物連通域，為本車規劃出可行駛區域。

3.根據權利要求2所述的基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：步驟(3)實際距離獲取包括下述步驟：

(3.1)對ROI區域進行圖像灰度化，然后進行高斯濾波處理消除噪聲，提取圖像特征；

(3.2)基于提取的圖像特征，使用Sobel算子計算梯度圖像，使用公式

計算角度圖像；

其中φ(x,y)為每個像素點的特征值，x，y分別為x和y方向上的像素位置；為該點在y方向上的像素梯度值；為該點在x方向上的像素梯度值；

(3.3)利用角度圖像，使用非極大值抑制法剔除(3.2)中的梯度圖像大部分的非邊緣像素點，得到剔除障礙物后的處理后圖像；

(3.4)采用雙閾值法對步驟(3.3)中得到的處理后圖像進行邊緣連接，得到障礙物的邊緣，并將該邊緣所包含區域視為一個障礙物連通域；

(3.5)將360度環視圖像中的本車視為一個本車連通域，遍歷本車連通域與步驟(3.4)中障礙物連通域的像素坐標，找出最近的像素距離，最近的像素距離乘以設定比例尺寸得到本車與障礙物之間的實際距離。

4.根據權利要求1所述的基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：所述設定比例尺寸為0.8-1.2cm。

5.根據權利要求1所述的基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：所述設定比例尺寸為0.9-1.0cm。

6.根據權利要求1所述的基于360°環視圖像的車距檢測方法，其特征在于：所述設定比例尺寸為1cm。

7.一種基于360°環視圖像的車距檢測系統，其特征在于，包括：

(1)基于四個魚眼鏡頭的360度環視圖像系統傳感器平臺，用于采集本車周圍的車輛和行人等障礙物的檢測；所述360度環視圖像系統傳感器平臺中的一個像素對應真實世界的設定比例尺寸；

(2)360度環視圖像拼接單元，采用深度學習的方式對每一個魚眼鏡頭采集圖像進行車輛和行人等障礙物的檢測，將檢測出的車輛和行人障礙用二維包絡框將其框出并設定為ROI區域，并將四個魚眼鏡頭檢測后的圖像拼接為360度環視圖；

(3)距離獲取單元，用于對ROI區域經過圖像形態學處理，得到障礙物的邊緣，進而得到本車與障礙物之間的最小像素距離；并將360度環視圖中障礙物的邊緣與本車邊緣的最近像素距離乘以設定比例尺寸得到本車與障礙物之間的實際距離；

(4)避障規劃單元，用于根據本車與障礙物之間的實際距離，避開障礙物連通域，為本車規劃出可行駛區域。