[发明专利]基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过相机采集车辆外多个预定区域的图像；

对获得的每一个预定区域的图像，检测图像中的行人目标和车辆目标；

获取各个目标边框的左上角位置和右下角位置；

根据各个目标边框的左上角位置和右下角位置，计算每个目标的当前中点位置；

利用Kalman滤波器对各个目标在下一时刻的位置进行预测，得到目标的预测中点位置；

计算每个目标的当前中点位置和预测中点位置之间的距离值；

选取所有距离值中的最大值和最小值；

根据最大值和最小值对多个距离值进行等距分组，确定每个目标所属的等级；

根据每个目标所属的等级，通过伽马变换变换每个目标边框的灰度值；

将各目标边框的灰度值变换后的图像输出显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，所述预定区域包括车辆后方区域、车辆左侧区域和车辆右侧区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，对获得的每一个预定区域的图像，通过YOLOv3技术检测图像中的行人目标和车辆目标。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，利用kalman滤波器对各个目标在下一时刻的位置进行预测时，Kalman滤波器采用匀速运动模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，所述当前中点位置的计算公式为：

（1）

其中，Center_x是目标当前中点位置的x坐标，Center_y是目标当前中点位置的y坐标，TopLeft_x是目标边框左上角的x坐标，TopLeft_y是目标边框左上角的y坐标，ButtomRight_x是目标边框右下角的x坐标，ButtomRight_y是目标边框右下角的y坐标。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，所述距离值的计算公式为，

（2）

其中，E是目标的当前中点位置和预测中点位置之间的距离，Pre_x是目标预测中点位置的x坐标，Pre_y是目标预测中点位置的y坐标。

7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示方法，其特征在于，所述灰度值的变换公式为：

（5）

其中，s是改变后的目标框区域灰度值， r是原图像的灰度值，为目标所属的等级。

8.一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块：用于通过相机采集车辆外多个预定区域的图像；

检测模块：用于对获得的每一个预定区域的图像，检测图像中的行人和车辆目标，得到各个目标边框的左上角位置和右下角位置；

获取模块：用于获取各个目标边框的左上角位置和右下角位置；

第一计算模块：用于根据各个目标边框的左上角位置和右下角位置，计算每个目标的当前中点位置；

预测模块：利用Kalman滤波器对各个目标在下一时刻的位置进行预测，得到目标的预测中点位置；

第二计算模块：用于计算每个目标的当前中点位置和预测中点位置之间的距离值；

选取模块：用于选取所有距离值中的最大值和最小值；

分组模块：用于根据最大值和最小值对多个距离值进行等距分组，确定每个目标所属的等级；

变换模块：用于根据每个目标所属的等级，通过伽马变换变换每个目标边框的灰度值；

输出显示模块：用于将各目标边框的灰度值变换后的图像输出显示。

9.一种基于计算机视觉的车辆盲区检测与显示系统，其特征在于，所述系统包括处理器和存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。