[发明专利]一种基于高光谱成像技术的深度学习方法

权利要求书

1.一种基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、获取车辆周边环境反射的成像光束，转换为包含二维图像信息与一维光谱信息的三维信息集合；

B、通过图像重组技术获得三维信息集合中任意光谱段的空间图像信息及任意像素点的光谱分布信息；

C、基于获得的空间图像信息及光谱分布信息对环境进行判断，并结合从ECU获取的当前车辆状态输出对车辆执行自动驾驶的控制。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，通过安装在车辆上的高光谱成像装置和车辆控制装置实现，其中，高光谱成像装置执行步骤A和步骤B，车辆控制装置执行步骤C。

3.根据权利要求2所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，所述高光谱成像装置包括物镜、偏振器、成像控制芯片、反射式液晶器、光谱仪以及线阵式电荷耦合器；步骤A具体包括：

A1、通过物镜获取车辆周边环境反射的成像光束，并将成像光束投射到偏振器上；

A2、检测到成像光束后，所述成像控制芯片控制偏振器起偏，形成指定偏振方向的偏振光投射到反射式液晶器上，使反射后的光线随着像素点的控制状态不同而表现出不同的偏振状态；

A3、所述像控制芯片对反射式液晶器的像素进行寻址扫描，并将被寻址激活的像素点的反射光线通过偏振器的检偏投射到光谱仪中；

A4、通过光谱仪将获得的光能展宽成对应像素点的一维光谱信息；

A5、利用线阵式电荷耦合器对相应像素点的一维光谱信息进行接收并记录；

A6、重复执行步骤A3至A5，直至完成整幅二维空间图像的光谱信息的记录，形成包含二维图像信息与一维光谱信息的三维信息集合。

4.根据权利要求3所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，步骤B具体为：成像控制芯片通过图像重组技术获得三维信息集合中任意光谱段的空间图像信息及任意像素点的光谱分布信息。

5.根据权利要求1至4任一所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，所述车辆控制装置包括车辆状态采集器、运算处理器以及执行控制器；步骤C包括：

C1、运算处理器基于获得的空间图像信息及光谱分布信息对环境进行判断，同时控制车辆状态采集器从ECU获取的当前车辆状态；

C2、根据环境判断结果以及当前车辆状态，控制执行控制器对车辆执行自动驾驶的控制。

6.根据权利要求5所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，步骤C1中获取的当前车辆状态包括车辆速度、车辆转向灯信号以及车辆航向角、车辆方向盘转角。

7.根据权利要求6所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，步骤C2中的自动驾驶的控制包括主动安全控制，所述主动安全控制包括主动刹车控制、主动转向控制、主动控制安全带中的至少一者。

8.根据权利要求6所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，所述车辆控制装置还包括车车通信模块，所述车车通信模块用于获取邻车的当前车辆状态，所述邻车包括位于自车前方的前车和位于自车侧方的侧车；所述步骤C2中控制执行控制器还根据邻车的当前车辆状态对自车车辆执行自动驾驶的控制。

9.根据权利要求8所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，所述车辆控制装置还包括智能喇叭音频数据库模块，所述运算处理器还根据自车的当前车辆状态与邻车的当前车辆状态计算自车与邻车碰撞时间达到预设阈值时，将智能喇叭音频数据库模块中对应的喇叭音频输出到所述执行控制器，所述执行控制器还控制自车的车辆喇叭发出与相应喇叭音频对应的喇叭声。

10.根据权利要求9所述的基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，所述执行控制器根据相应的喇叭音频控制自车的车辆喇叭发出相应音量、音调和长短的喇叭声。