[发明专利]一种汽车导航设备无效

专利信息
申请号: 201110358476.9 申请日: 2011-11-14
公开(公告)号: CN103108154A 公开(公告)日: 2013-05-15
发明(设计)人: 郑文杰 申请(专利权)人: 辉达公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04N5/265;B60R1/00
代理公司: 北京市磐华律师事务所 11336 代理人: 董巍;顾珊
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 一种 汽车 导航 设备
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种汽车导航设备,具体地说,涉及一种使用广角摄像头的汽车导航设备。 

背景技术

众所周知,广角摄像头的基本特点是,摄像头视角大,视野宽阔。从某一视点观察到的景物范围要比人眼在同一视点所看到的大得多,而且景深长,可以摄取到相当大的景物范围。 

然而,所有广角摄像头都有会有一定程度桶形畸变的存在,例如,如图1A-1B所示,图1A示出了由广角摄像头摄取的带有一定程度桶形畸变的图像,而图1B示出了对图1A中的带有一定程度桶形畸变的图像进行纠错处理后得到的图像,可见,所有由广角镜头拍摄得到的图像都有会有一定程度桶形畸变,然而,通过变形的图像很难达到理想的图像识别效果。因此,在对由广角镜头拍摄的变形的图像进行识别之前,需要对由广角镜头得到的变形的图像进行纠错。 

鱼眼镜头是一种广角镜头,可以达到超过180度的视角,这在汽车导航中非常有用。用户可以通过仅仅两个鱼眼摄像头而得到360度视角的视频。而导航所需的视频是一个持续的数据流,每秒钟有多个帧。如果进行视频纠错,必须对每一帧进行纠错,这将造成短时间内有大量数据需要处理,对设备的性能有很高的要求,而现有技术中还没有能够做到对两个鱼眼镜头得到的图像进行实时纠错处理和图像识别并可用于汽车导航的系统。 

所以,需要一种能够对两个鱼眼镜头得到的图像进行实时纠错的系统和导航设备,来实时地对两个鱼眼镜头拍摄到的图像进行纠错处理和图像识别,并适用于汽车导航。 

发明内容

为了解决上述问题,本发明提供了一种汽车导航用的视频实时纠错系统,所述系统包括:广角摄像头,用于摄取现实场景的全景视频;视频纠 错单元,用于从广角摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错;360度全景视频合成单元,用于从视频纠错单元获取视频数据,并将所述视频数据合成为全景视频;和图像识别单元,用于从360度全景视频合成单元获取数据,并对所述数据进行图像识别。 

优选地,其中所述广角摄像头包括:第一鱼眼摄像头,用于摄取视角至少为180度广角的视频;第二鱼眼摄像头,用于摄取视角至少为180度广角的视频,第一鱼眼摄像头和第二鱼眼摄像头设置为能摄取到现实场景的全景图象的位置关系。 

优选地,其中所述视频纠错单元包括:第一鱼眼视频纠错模块,用于从第一鱼眼摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错;第二鱼眼视频纠错模块,用于从第二鱼眼摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错。 

优选地,其中所述视频纠错单元的帧缓存为512MB以上。 

优选地,其中所述视频纠错单元支持CUDA 2.0或者2.0以上。 

优选地,其中所述视频纠错单元的处理器为NVIDIA GPU或者NVIDIA Tegra。 

优选地,其中所述图像识别单元的运算能力为100GFLOPS以上。 

优选地,其中所述图像识别单元支持CUDA 2.0或者2.0以上。 

优选地,其中所述图像识别单元单元的处理器为NVIDIA GPU或者NVIDIA Tegra。 

优选地,其中所述视频纠错单元的运算能力为100GFLOPS以上。 

本发明另一方面提供了一种汽车导航设备,所述设备包括:广角摄像头,用于摄取现实场景的全景视频;视频纠错单元,用于从广角摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错;360度全景视频合成单元,用于从视频纠错单元获取视频,并将所述视频合成为全景视频;图像识别单元,用于从360度全景视频合成单元获取数据,并对所述数据进行图像识别;和辅助驾驶单元,用于从图像识别单元获取数据,根据图像识别单元所识别出的内容提供驾驶信息以辅助驾驶。 

优选地,其中所述广角摄像头包括:第一鱼眼摄像头,用于摄取视角至少为180度广角的视频;第二鱼眼摄像头,用于摄取视角至少为180度广角的视频,第一鱼眼摄像头和第二鱼眼摄像头设置为至少能摄取到现实场景的全景图象的位置关系。 

优选地,其中所述视频纠错单元包括:第一鱼眼视频纠错模块,用于 从第一鱼眼摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错;第二鱼眼视频纠错模块,用于从第二鱼眼摄像头获取视频数据并对所获取视频数据进行纠错。 

优选地,所述视频纠错单元的帧缓存为512MB以上。 

优选地,所述视频纠错单元支持CUDA 2.0或者2.0以上。 

优选地,所述视频纠错单元的处理器为NVIDIA GPU或者NVIDIATegra。 

优选地,所述图像识别单元的运算能力为100GFLOPS以上。 

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