一种全景影像拼接缝调整方法及车辆与流程

摘要: 本申请涉及车载环视影像处理,特别涉及一种全景影像拼接缝调整方法及车辆。背景技术:1、车载环视系统通过安装于车身四周的多个广角摄像头采集图像,并将图像经过处理后合...
一种全景影像拼接缝调整方法及车辆与流程

本申请涉及车载环视影像处理,特别涉及一种全景影像拼接缝调整方法及车辆。

背景技术:

1、车载环视系统通过安装于车身四周的多个广角摄像头采集图像,并将图像经过处理后合成车辆周围的鸟瞰图,用于辅助驾驶员进行泊车及近距离环境观察。

2、在现有技术方案中,多摄像头图像的拼接边界通常采用预先标定的固定位置,拼接区域的范围在系统配置阶段确定后保持不变。由于广角摄像头在视场边缘存在光学畸变,且鸟瞰图展开过程中涉及投影变换,不同摄像头图像的衔接边界处容易出现图像内容错位或视觉断层。当行人恰好处于拼接边界附近时,固定边界方案可能导致行人在鸟瞰图中呈现为不完整的图像片段,其整体轮廓被分割于不同摄像头的成像区域,造成视觉信息断裂。

技术实现思路

1、本申请为解决上述技术问题,提供一种全景影像拼接缝调整方法及车辆。

2、本申请提供一种全景影像拼接缝调整方法,包括以下步骤:

3、获取车辆多摄像头采集的图像数据,由所述图像数据生成初始俯视图,所述初始俯视图中包含拼接缝;

4、基于预构建的感知模型对所述拼接缝及其邻域进行目标检测,以获取移动目标的位置信息;

5、根据所述位置信息判断所述移动目标是否位于或接近所述拼接缝;

6、当检测到所述移动目标位于或接近所述拼接缝时,根据所述位置信息调整所述拼接缝的位置,使所述拼接缝避开所述移动目标;

7、基于调整后的拼接缝位置重新生成俯视图并输出。

8、优选地,本发明还提供了一种车辆,所述车辆包括:

9、多摄像头,用于采集车辆周围的图像数据;

10、存储器,用于存储所述图像数据及计算机可执行指令;

11、处理器,与所述多摄像头及所述存储器通信连接,用于控制所述多摄像头采集所述图像数据,接收所述图像数据并存储至所述存储器,以及执行所述存储器中存储的计算机可执行指令,以实现如上所述的全景影像拼接缝调整方法。

12、本发明的有益效果为:

13、一方面,通过引入感知模型对拼接缝邻域进行目标检测,突破了传统avm(全景式监控影像系统,around view monitor)系统仅依赖几何标定参数进行静态拼接的技术局限,实现了拼接策略从固定几何规则驱动向语义感知动态驱动的本质转变,使系统具备了针对特定语义目标(如行人)的自适应拼接能力,从而从根本上解决了固定拼接边界对动态目标的显示割裂问题。

14、另一方面,本发明以拼接缝角度作为可控变量,通过构建角度影响区间并基于行人相对位置进行定向调整,将拼接缝位置由不可变的系统常量转化为可随环境目标状态实时调节的动态参数,在保证俯视图生成实时性的前提下,实现了拼接资源与感知信息的深度协同,显著提升了avm系统在泊车及低速行驶场景下对关键安全目标的显示完整性与环境理解可靠性。

15、另一方面,通过采用角度过渡机制实现拼接缝位置的平滑迁移,避免了拼接缝角度突变导致的画面跳变或视觉闪烁,在动态调整过程中维持了俯视图显示的连续稳定性,兼顾了行人显示保护效果与驾驶员视觉体验的一致性。

1.一种全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述基于预构建的感知模型对所述拼接缝及其邻域进行目标检测,包括:

3.根据权利要求2所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述感知模型为基于深度学习的目标检测网络。

4.根据权利要求1所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述拼接缝由拼接缝角度表征,所述拼接缝角度定义为拼接缝方向与车辆前进方向之间的夹角,所述拼接缝角度的取值范围为0°~90°,所述拼接缝角度根据预设角度阈值进行动态调整。

5.根据权利要求4所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述根据所述位置信息判断所述移动目标是否位于或接近所述拼接缝,包括:

6.根据权利要求5所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述根据所述位置信息调整所述拼接缝的位置,包括:

7.根据权利要求6所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述调整后的拼接缝角度被限定在所述取值范围内,当调整后的拼接缝角度超出所述取值范围时,保持当前拼接缝角度不变,直至所述移动目标离开所述角度影响区间。

8.根据权利要求6所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述基于调整后的拼接缝位置重新生成俯视图并输出,包括:

9.根据权利要求8所述的全景影像拼接缝调整方法,其特征在于,所述方法还包括:

10.一种车辆,其特征在于,所述车辆包括: