[发明专利]一种车辆导航系统在审
申请号: | 201810591908.2 | 申请日: | 2018-06-11 |
公开(公告)号: | CN109000670A | 公开(公告)日: | 2018-12-14 |
发明(设计)人: | 韦玥 | 申请(专利权)人: | 深圳市益鑫智能科技有限公司 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区西*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 离线 数据处理模块 地图存储模块 导航模块 车辆导航系统 道路图像 线路管理 车辆位置信息 车辆位置 道路识别 地图存储 像素图像 像素 存储 采集 发送 | ||
1.一种车辆导航系统,其特征在于,包括线路管理模块、数据处理模块、地图存储模块和离线导航模块,所述离线导航模块分别与所述数据处理模块和地图存储模块连接,所述线路管理模块包括用于采集道路图像和获取车辆位置信息,并发送至数据处理模块,所述数据处理模块基于超像素对道路图像进行识别,所述地图存储模块用于存储离线地图,所述离线导航模块根据道路识别结果、车辆位置和离线地图对车辆进行导航。
2.根据权利要求1所述的车辆导航系统,其特征在于,所述数据处理模块包括超像素模型建立模块、超像素生成模块、识别模块和评价模块,所述超像素模型建立模块用于建立超像素模型,所述超像素生成模块用于根据超像素模型生成图像超像素,所述识别模块基于超像素图像对道路进行识别,所述评价模块用于对所述图像超像素生成结果进行评价。
3.根据权利要求2所述的车辆导航系统,其特征在于,所述超像素模型建立模块用于建立超像素模型,具体为:设输入图像为S,其包含的像素个数为N,对图像进行过分割,得到超像素模型,将其超像素模型表示为:
式中,K表示超像素的个数,Sj和Si分别表示第j个和第i个超像素。
4.根据权利要求3所述的车辆导航系统,其特征在于,所述超像素生成模块用于根据超像素模型生成图像超像素,具体为:
第一步、给定一幅输入图像,首先放置K个种子像素点,对应K个超像素,对于一个像素点x,计算它到第i个超像素的种子点的第一距离,其中,i=1,2,…,K,选取距离最小的超像素,将像素点x标记为属于该超像素,对输入图像中的全部像素点进行标记,得到了输入图像的初始超像素分割;
第二步、得到初始超像素分割后,对超像素的种子点进行更新,将初始超像素内的所有像素点的几何中心作为新的种子点,对于一个像素点x,计算它到第i个超像素的种子点的第二距离,其中,i=1,2,…,K,选取距离最小的超像素,将像素点x标记为属于该超像素,对图像中的全部像素点进行标记,得到了图像的更新超像素分割;
第三步、重复第二步,直到新旧的种子点位置变化小于设定阈值,将生成的超像素作为图像最终的超像素分割。
5.根据权利要求4所述的车辆导航系统,其特征在于,所述第一距离采用下式确定:
D1(x,i)=B(x,i)+C(x,i)
式中,D1(x,i)表示像素点x和第i个超像素的种子点的第一距离,B(x,i)表示第一距离影响因子,用于表示超像素内部像素点颜色的一致性,C(x,i)表示第二距离影响因子,用于表示超像素内部像素的紧凑程度;
所述第二距离采用下式确定:
D2(x,i)=ρ1×B(x,i)+ρ2×C(x,i)
式中,D2(x,i)表示像素点x和第i个超像素的种子点的第二距离,ρ1、ρ2表示权重系数,其中,
6.根据权利要求5所述的车辆导航系统,其特征在于,所述第一距离影响因子采用下式确定:
式中,Lx、ax、bx分别表示像素点x在CIELAB颜色空间的L、a、b分量,Li、ai、bi分别表示第i个超像素的种子点在CIELAB颜色空间的L、a、b分量,μ表示所有超像素种子点颜色方差的平均值;
所述第二距离影响因子采用下式确定:
式中,px、qx分别表示像素点x在X-Y坐标系中的横、纵坐标值,pi、qi分别表示第i个超像素的种子点在X-Y坐标系中的横、纵坐标值。
7.根据权利要求6所述的车辆导航系统,其特征在于,所述评价模块用于对所述图像超像素生成结果进行评价,具体为:
定义分割评价因子:
式中,F表示分割评价因子,U1表示图像标准分割边界的像素落入超像素边界周围1个像素宽度区域内的比例,K表示超像素的个数,mi表示第i个超像素的面积,li表示第i个超像素的周长;所述分割评价因子越大,表示生成的超像素越能准确表达图像信息。
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