[go: up one dir, main page]

CN113689552A - 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113689552A
CN113689552A CN202111000386.2A CN202111000386A CN113689552A CN 113689552 A CN113689552 A CN 113689552A CN 202111000386 A CN202111000386 A CN 202111000386A CN 113689552 A CN113689552 A CN 113689552A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
model
round
around
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111000386.2A
Other languages
English (en)
Inventor
褚长森
李达明
胡贵
王焱焱
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN202111000386.2A priority Critical patent/CN113689552A/zh
Publication of CN113689552A publication Critical patent/CN113689552A/zh
Priority to US17/721,799 priority patent/US20220234579A1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R1/00—Optical viewing arrangements; Real-time viewing arrangements for drivers or passengers using optical image capturing systems, e.g. cameras or video systems specially adapted for use in or on vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04—Texture mapping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/08—Projecting images onto non-planar surfaces, e.g. geodetic screens
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/80—Geometric correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R2300/00—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle
    • B60R2300/80—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the intended use of the viewing arrangement
    • B60R2300/8093—Details of viewing arrangements using cameras and displays, specially adapted for use in a vehicle characterised by the intended use of the viewing arrangement for obstacle warning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2510/00—Input parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2510/06—Combustion engines, Gas turbines
    • B60W2510/0638—Engine speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404—Characteristics
    • B60W2554/4049—Relationship among other objects, e.g. converging dynamic objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

本公开提供了一种车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质，涉及智能交通领域，尤其涉及汽车领域。具体实现方案为：获取车载环视模型；获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。本公开通过对车载环视模型进行调整，使车载环视模型是一个随车辆移动而发生变化的动态模型，从而使障碍物的影像与调整后的车载环视模型更匹配。

Description

车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开涉及智能交通的技术领域，尤其涉及汽车领域的一种车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
由于汽车较多的刮擦和碰撞都发生在低速、复杂的路况场景下，而车载全景环视系统能够使用户方便的查看车辆周边障碍物，减少车辆与障碍物的碰撞，提高车辆行驶过程的安全性。
发明内容
本公开提供了一种车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种车载环视模型的调整方法，包括：
获取车载环视模型；
获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；
根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
根据本公开的另一方面，提供了一种车载环视模型的调整装置，包括：
获取模块，用于获取车载环视模型；
距离检测模块，用于获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；
调整模块，用于根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
根据本公开的又一方面，提供了一种至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的车载环视模型的调整方法。
根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述的车载环视模型的调整方法。
根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现所述的车载环视模型的调整方法。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开一实施例的车载环视模型的调整方法的流程示意图；
图2是根据本公开一实施例车载环视模型的示意图；
图3是根据本公开一实施例车载环视模型的主视图；
图4是根据本公开一实施例车载环视模型的左视图；
图5是根据本公开另一实施例车载环视模型的调整方法的流程示意图；
图6是根据本公开又一实施例车载环视模型的调整方法的流程示意图；
图7是根据本公开一实施例车载环视模型的调整装置的示意图；
图8是根据本公开另一实施例车载环视模型的调整装置的示意图；
图9是根据本公开又一实施例车载环视模型的调整装置的示意图；
图10是用来实现本公开实施例车载环视模型的调整方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
车载全景环视系统用于显示车辆周围环境对应的环视图像的显示系统，通过在车辆前、后、左、右设置四个超大广角鱼眼摄像头拍摄图像，并将拍摄图像的拼接画面显示在形状、大小不变的车载环视模型中，实现对车辆周围环境图像的显示，用于辅助驾驶人员安全驾驶。
鱼眼摄像头拍摄的画面是平面图像，车辆周围拍摄的障碍物在车载环视模型中会被拉伸，由于车辆在低速行驶过程中车辆与障碍物之间的距离时刻都在变化，障碍物的影像位置和大小也在时刻发生变化，所以障碍物的影像与车载环视模型不匹配。若车载环视模型的形状和大小不变，使用同样的拉伸方式，造成障碍物的影像显示出的位置与实际位置不一致，障碍物的影像在车载环视模型中显示的图像畸变严重。
为了解决上述问题，本公开一实施例提供一种车载环视模型的调整方法，如图1所示，该方法包括：
步骤S101、获取车载环视模型。
如图2所示为本公开实施例车载环视模型的示意图，车载环视模型为平底的碗状模型。碗状模型包括底面和侧面，碗状模型的底面为椭圆形，其中椭圆形的长轴方向与车辆行驶方向平行，椭圆形的短轴方向与车辆行驶方向垂直；碗状模型侧面的形状和大小不变，因此侧面在水平方向上的宽度为固定值。以车辆在地面的投影中心为碗状模型的底面中心，车载环视模型的形状与大小取决于椭圆形底面的长半轴长度和短半轴长度。若长半轴长度与短半轴长度相同，则碗状模型的底面为圆形。车辆在地面的投影中心O点即为碗状模型的底面中心，OA为椭圆形底面的长半轴，OB为椭圆形底面的短半轴。
步骤S102、获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。
车辆行驶过程中，车辆周边的行人、移动物体、机动车、非机动车、路桩、石墩等相对于行驶车辆来说都属于障碍物，尤其是驾驶员视野盲区内的障碍物会影响车辆的正常行驶，例如车辆与障碍物之间发生刮擦、碰撞，严重时还会发生交通事故。因此当障碍物出现在车辆附近时，驾驶员需要根据车载环视模型中障碍物的影像采取应急措施，提高行车过程的安全性。
由于车辆在行驶过程，车辆与地面投影中心之间的相对位置不变，因此在一个示例中，以车辆在地面的投影中心作为车辆的参照点，与车辆的行驶方向垂直的方向为横向，与车辆的行驶方向平行的方向为纵向。获取障碍物与投影中心之间的横向距离即表示车辆与障碍物之间的横向距离，获取障碍物与投影中心点之间的纵向距离即表示车辆与障碍物之间的纵向距离。
车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离可以通过在车辆上设置双目相机，通过双目相机拍摄障碍物图片，对拍摄的障碍物图片进行处理计算得到车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离还可以通过雷达测距确定，也可以利用距离传感器、激光测距等方法，本公开对横向距离和纵向距离的检测方法不做限制。
步骤S103、根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
在一个示例中，所述根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型，包括：
根据所述横向距离和所述纵向距离确定调整后所述车载环视模型的横向长度和纵向长度。
当车载环视模型的横向长度和纵向长度改变后，车载环视模型的大小即发生了变化，因此通过调整车载环视模型的横向长度和纵向长度实现车载环视模型的调整。
为了让障碍物的影像始终与车身环视模型匹配，需要让障碍物的实际位置始终与车载环视模型的侧面重合，以车尾方向为主视方向，如图3所示为本公开实施例车载环视模型的主视图，为了便于描述，将障碍物与投影中心之间的横向距离记为a，碗状模型的侧面在水平方向上的宽度记为b，碗状模型的短半轴长度记为c，因此可以得出：
a＝b+c 公式(1)。
如图4所示为本公开实施例车载环视模型的左视图，为了便于描述，将障碍物与投影中心之间的纵向距离记为d，碗状模型的长半轴长度记为e，因此可以得出：
d＝b+e 公式(2)。
由于车辆在行驶过程，车辆与障碍物之间的横向距离以及纵向距离时刻都在发生变化，即障碍物与投影中心点之间的横向距离a以及障碍物与投影中心点之间的纵向距离d时刻发生变化，根据上述公式(1)和(2)，由于碗状模型的侧面在水平方向上的宽度b为固定值，若a和d发生变化，则c和e也会同步变化，根据上述公式(1)和(2)，可以得出：
c＝a-b 公式(3)；
e＝d-b 公式(4)；
根据公式(3)和公式(4)可以确定碗状模型底面的短半轴长度和长半轴长度，碗状模型底面的短半轴长度即为调整后车载环视模型的横向长度，碗状模型底面的长半轴长度即为调整后车载环视模型的纵向长度。
本公开根据车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离对车载环视模型进行调整，车载环视模型是一个随车辆移动而发生变化的动态模型，从而使障碍物的影像与车载环视模型匹配。
在一个示例中，本公开另一实施例提供一种车载环视模型的调整方法，如图5所示，该方法包括：
步骤S201、获取车载环视模型。
步骤S201同上述步骤S101，本公开对此不再赘述。
步骤S202、获取车辆的行驶速度，根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
车辆的行驶速度，可以是车辆自身输出的行驶速度，例如车辆仪表盘上会实时同步显示车辆的行驶速度；车辆的行驶速度还可以通过在车辆上设置速度传感器，由速度传感器获取车辆的行驶速度，本公开对此不做限制。
通过获取车辆的行驶速度，能够判断车辆处于行驶状态或静止状态，从而进一步判断车载模型是否需要调整。
在一个示例中，所述根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型，包括：
若所述行驶速度大于预设阈值，则调整所述车载环视模型。
例如预设阈值为0，当行驶速度大于0时，即车辆处于行驶状态，此时需要调整车载环视模型。当车辆静止时，行驶速度为0，若障碍物为静态，此时车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离都没有发生变化，因此不需要调整车载环视模型的横向长度和纵向长度。若障碍物为动态，此时车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离虽然发生变化，由于车辆静止，驾驶员无需根据障碍物的影像做出相应的应急措施，因此也不需要调整车载环视模型。
步骤S203、获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。
步骤S204、根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
本公开考虑车速条件，目的是为了避免车辆在静止时，车载环视模型在调整状态过程中，影像画面变化让驾驶员察觉出不适。车辆行驶过程中车辆与障碍物之间的距离时刻发生变化，因此本公开对车载环视模型进行调整，从而使障碍物的影像与调整后的车载环视模型匹配。
在一个示例中，本公开又一实施例提供一种车载环视模型的调整方法，如图6所示，该方法包括：
步骤S301、获取车载环视模型。
步骤S302、获取车辆的行驶速度，根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
步骤S303、获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。
步骤S304、根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
其中步骤S301至步骤S304同上述步骤S201至步骤S204，本公开对此不再赘述。
调整所述车载环视模型后，该方法还包括：
步骤S305、采集车辆上部署的图像单元拍摄的多帧图像并将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中。
车载环视模型调整后，还需要将车辆周围环境对应的环视图像投影到车载环视模型上，以生成车辆周围环境的环视立体图像，实现对周围环境图像的显示，让驾驶员能够直观地看到车辆周围的环境情况。图像单元可以为多个鱼眼相机，通过在车辆上部署多个鱼眼相机，多个鱼眼相机能够覆盖车辆周围360°的范围。
在一个示例中，将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中，包括：
对每帧图像分别进行畸变校正；
通过鸟瞰视角变换将畸变校正后的图像变换到鸟瞰俯视平面中，得到鸟瞰变换后的图像；
将鸟瞰变换后的图像在调整后的车载环视模型上进行纹理映射、拼接以及视觉变换得到全景环视影像，并将全景环视影像显示在调整后的车载环视模型中。
在一个示例中，在车辆的前方、后方、左方及右方分别设置一个超广角鱼眼相机，这四个鱼眼相机能够覆盖车辆周围360°的范围，例如在车辆的前车牌位置、后车牌位置，左视镜位置及右视镜位置。同一时刻，四个鱼眼相机会拍摄四帧图像，分别对这四帧图像进行畸变校正，通过鸟瞰视角变换将畸变校正后的图像变换到鸟瞰俯视平面中，得到鸟瞰变换后的图像；将鸟瞰变换后的图像在调整后的车载环视模型上进行纹理映射、拼接以及视觉变换得到全景环视影像，并将全景环视影像显示在调整后的车载环视模型中。
本公开通过对车载环视模型进行调整，调整后的车载环视模型与障碍物的影像更匹配，因此最终在车载环视模型中显示的全景环视影像不会发生畸变。
在一个示例中，本公开一实施例提供一种车载环视模型的调整装置，如图7所示，该装置包括：
获取模块401，用于获取车载环视模型；
距离检测模块402，用于获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；
调整模块403，用于根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
本公开通过对车载环视模型的调整，使车载环视模型是一个随车辆移动而发生变化的动态模型，从而使障碍物的影像与车载环视模型匹配。
在一个示例中，所述调整模块403，具体用于：根据所述横向距离和所述纵向距离确定调整后所述车载环视模型的横向长度和纵向长度。
当车载环视模型的横向长度和纵向长度改变后，车载环视模型的大小即发生了变化，因此通过调整车载环视模型的横向长度和纵向长度实现车载环视模型的调整。
在一个示例中，本公开另一实施例提供一种车载环视模型的调整装置，如图8所示，该装置包括：
获取模块501，用于获取车载环视模型。
车速检测模块502，用于根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
车速检测模块502，具体用于：
若所述行驶速度大于预设阈值，则调整所述车载环视模型。例如预设阈值为0，车辆的行驶速度大于0时，说明车辆处于行驶状态，车辆与障碍物之间的距离时刻发生变化，因此需要调整车载环视模型。行驶速度为0时，则不调整车载环视模型，不调整的目的在于避免车辆静止时，车载环视模型在调整状态过程中，影像画面变化让驾驶员察觉出不适。
距离检测模块503，用于获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。
调整模块504，用于根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
本公开通过车速检测模块判断是否需要调整车载环视模型，再通过距离检测模块获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离，从而对车载环视模型进行调整，调整后的车载环视模型与障碍物的影像更匹配，因此最终在车载环视模型中显示的全景环视影像不会发生畸变。
在一个示例中，本公开又一实施例提供一种车载环视模型的调整装置，如图9所示，该装置包括：
获取模块601，用于获取车载环视模型。
车速检测模块602，用于根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
距离检测模块603，用于获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离。
调整模块604，用于根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
显示模块605，用于采集车辆上部署的图像单元拍摄的多帧图像并将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中。
车载环视模型调整后，还需要将车辆周围环境对应的环视图像投影到车载环视模型上，以生成车辆周围环境的环视立体图像，实现对周围环境图像的显示，让驾驶员能够直观地看到车辆周围的环境情况。
显示模块605，具体用于：
对每帧图像分别进行畸变校正；
通过鸟瞰视角变换将畸变校正后的图像变换到鸟瞰俯视平面中，得到鸟瞰变换后的图像；
将鸟瞰变换后的图像在调整后的车载环视模型上进行纹理映射、拼接以及视觉变换得到全景环视影像，并将所述全景环视影像显示在调整后的车载环视模型中。
本公开通过对车载环视模型进行调整，调整后的车载环视模型与障碍物的影像更匹配，因此最终在车载环视模型中显示的全景环视影像不会发生畸变。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述的车载环视模型的调整方法。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现所述的车载环视模型的调整方法。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备，图10示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图10所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如车载环视模型的调整方法。例如，在一些实施例中，方法车载环视模型的调整方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的车载环视模型的调整方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车载环视模型的调整方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (15)

1.一种车载环视模型的调整方法，包括：
获取车载环视模型；
获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；
根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取车载环视模型后，该方法还包括：
获取车辆的行驶速度，根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型，包括：
若所述行驶速度大于预设阈值，则调整所述车载环视模型。
4.根据权利要去1-3任一项所述的方法，其中，根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型，包括：
根据所述横向距离和所述纵向距离确定调整后所述车载环视模型的横向长度和纵向长度。
5.根据权利要求1所述的方法，调整所述车载环视模型后，该方法还包括：
采集车辆上部署的图像单元拍摄的多帧图像并将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中，包括：
对每帧图像分别进行畸变校正；
通过鸟瞰视角变换将畸变校正后的图像变换到鸟瞰俯视平面中，得到鸟瞰变换后的图像；
将鸟瞰变换后的图像在调整后的车载环视模型上进行纹理映射、拼接以及视觉变换得到全景环视影像，并将所述全景环视影像显示在调整后的车载环视模型中。
7.一种车载环视模型的调整装置，包括：
获取模块，用于获取车载环视模型；
距离检测模块，用于获取车辆与障碍物之间的横向距离和纵向距离；
调整模块，用于根据所述横向距离和所述纵向距离调整所述车载环视模型。
8.根据权利要求7所述的装置，还包括：
车速检测模块，用于获取车辆的行驶速度，根据所述行驶速度判断是否需要调整所述车载环视模型。
9.根据权利要求8所述的装置，其中车所述速检测模块，具体用于：
若所述行驶速度大于预设阈值，则调整所述车载环视模型。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述调整模块具体用于：
根据所述横向距离和所述纵向距离确定调整后所述车载环视模型的横向长度和纵向长度。
11.根据权利要求7或8所述的装置，还包括：
显示模块，用于采集车辆上部署的图像单元拍摄的多帧图像并将多帧图像处理后显示在调整后的车载环视模型中。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述显示模块具体用于：
对每帧图像分别进行畸变校正；
通过鸟瞰视角变换将畸变校正后的图像变换到鸟瞰俯视平面中，得到鸟瞰变换后的图像；
将鸟瞰变换后的图像在调整后的车载环视模型上进行纹理映射、拼接以及视觉变换得到全景环视影像，并将所述全景环视影像显示在调整后的车载环视模型中。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
CN202111000386.2A 2021-08-27 2021-08-27 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质 Pending CN113689552A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111000386.2A CN113689552A (zh) 2021-08-27 2021-08-27 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质
US17/721,799 US20220234579A1 (en) 2021-08-27 2022-04-15 Method for adjusting vehicle-mounted surround-view model, electronic device and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111000386.2A CN113689552A (zh) 2021-08-27 2021-08-27 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113689552A true CN113689552A (zh) 2021-11-23

Family

ID=78583693

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111000386.2A Pending CN113689552A (zh) 2021-08-27 2021-08-27 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20220234579A1 (zh)
CN (1) CN113689552A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115442541A (zh) * 2022-09-02 2022-12-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种全景图像的生成方法、装置及自动驾驶设备
CN117953458A (zh) * 2024-02-19 2024-04-30 镁佳(北京)科技有限公司 一种窄道行驶辅助识别方法、装置、车辆及介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116564084A (zh) * 2023-05-08 2023-08-08 苏州大学 一种基于纯路端感知的网联式辅助驾驶控制方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101976460A (zh) * 2010-10-18 2011-02-16 胡振程 车载多目摄像机环视系统的虚拟视点图像生成方法
CN105270261A (zh) * 2014-05-30 2016-01-27 Lg电子株式会社 车辆用全景环视装置及具有该装置的车辆
CN112069980A (zh) * 2020-09-03 2020-12-11 三一专用汽车有限责任公司 障碍物识别方法、障碍物识别系统和存储介质
CN112347825A (zh) * 2019-08-09 2021-02-09 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车身环视模型的调整方法及其系统
CN112419154A (zh) * 2020-11-26 2021-02-26 三一专用汽车有限责任公司 可行驶区域检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9674490B2 (en) * 2013-04-18 2017-06-06 Magna Electronics Inc. Vision system for vehicle with adjustable cameras
US10445928B2 (en) * 2017-02-11 2019-10-15 Vayavision Ltd. Method and system for generating multidimensional maps of a scene using a plurality of sensors of various types
EP3606063A4 (en) * 2017-03-31 2020-02-05 Sony Semiconductor Solutions Corporation IMAGING CONTROL DEVICE, CONTROL METHOD FOR IMAGING CONTROL DEVICE, AND MOBILE OBJECT
US11225193B2 (en) * 2017-10-26 2022-01-18 Harman International Industries, Incorporated Surround view system and method thereof
KR102780772B1 (ko) * 2019-07-11 2025-03-12 엘지전자 주식회사 삼차원 어라운드 뷰 제공 장치 및 방법
DE102020106301A1 (de) * 2020-03-09 2021-09-09 Zf Cv Systems Global Gmbh Verfahren zum Ermitteln einer Objekt-Information zu einem Objekt in einer Fahrzeugumgebung, Steuereinheit und Fahrzeug
CN113362232A (zh) * 2021-08-09 2021-09-07 湖北亿咖通科技有限公司 车辆全景环视图像生成方法和系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101976460A (zh) * 2010-10-18 2011-02-16 胡振程 车载多目摄像机环视系统的虚拟视点图像生成方法
CN105270261A (zh) * 2014-05-30 2016-01-27 Lg电子株式会社 车辆用全景环视装置及具有该装置的车辆
CN112347825A (zh) * 2019-08-09 2021-02-09 杭州海康威视数字技术股份有限公司 车身环视模型的调整方法及其系统
CN112069980A (zh) * 2020-09-03 2020-12-11 三一专用汽车有限责任公司 障碍物识别方法、障碍物识别系统和存储介质
CN112419154A (zh) * 2020-11-26 2021-02-26 三一专用汽车有限责任公司 可行驶区域检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115442541A (zh) * 2022-09-02 2022-12-06 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种全景图像的生成方法、装置及自动驾驶设备
CN117953458A (zh) * 2024-02-19 2024-04-30 镁佳(北京)科技有限公司 一种窄道行驶辅助识别方法、装置、车辆及介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20220234579A1 (en) 2022-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3889908A2 (en) Image projection method, apparatus, device and storage medium
CN113689552A (zh) 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质
CN112738171B (zh) 车辆的控制方法、装置、系统、设备及存储介质
JP2019096072A (ja) 物体検出装置、物体検出方法およびプログラム
DE112017005318T5 (de) Bildverarbeitungsvorrichtung und Bildverarbeitungsverfahren
CN112172663A (zh) 一种基于开车门的危险报警方法及相关设备
CN113276774B (zh) 无人车远程驾驶过程中视频画面的处理方法、装置及设备
US10922976B2 (en) Display control device configured to control projection device, display control method for controlling projection device, and vehicle
US20190241070A1 (en) Display control device and display control method
CN106855999A (zh) 汽车环视图像的生成方法及装置
US20160203582A1 (en) Display control apparatus, projection apparatus, display control method, and non-transitory computer readable storage medium
CN112348741A (zh) 全景图像拼接方法、设备及存储介质和显示方法及系统
US20240042857A1 (en) Vehicle display system, vehicle display method, and computer-readable non-transitory storage medium storing vehicle display program
CN112129313A (zh) 基于惯性测量单元的ar导航补偿系统
DE112017005228T5 (de) Bildverarbeitungsvorrichtung und Bildverarbeitungsverfahren
CN110378836B (zh) 获取对象的3d信息的方法、系统和设备
CN114663529B (zh) 一种外参确定方法、装置、电子设备及存储介质
JP6930541B2 (ja) 画像処理装置および画像処理方法
CN111587572A (zh) 图像处理装置、图像处理方法和程序
DE112020001581T5 (de) Informationsverarbeitungsvorrichtung, informationsverarbeitungsverfahren und programm
CN114298908A (zh) 一种障碍物展示方法、装置、电子设备及存储介质
US11436706B2 (en) Image processing apparatus and image processing method for improving quality of images by removing weather elements
CN105323447A (zh) 多鱼眼图像处理方法、装置及车辆
CN114170846A (zh) 车辆变道预警方法、装置、设备以及存储介质
CN109935107B (zh) 一种提升交通通视范围的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211123