[发明专利]一种双目ADAS摄像头脏污检测的方法及装置有效
申请号: | 202010903159.X | 申请日: | 2020-09-01 |
公开(公告)号: | CN112215794B | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 郝源;崔峰;朱海涛;王欣亮 | 申请(专利权)人: | 北京中科慧眼科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06V10/74;G06V20/58 |
代理公司: | 北京远立知识产权代理事务所(普通合伙) 11502 | 代理人: | 李海燕 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 双目 adas 摄像头 脏污 检测 方法 装置 | ||
1.一种双目ADAS摄像头脏污检测的方法,其特征在于,包括:
步骤A:判断车辆是否处于运动状态,若是,则进行步骤B,若否,则不进行处理;
步骤B:判断运动帧数是否大于阈值1,若是,则认为当前车辆在运动中,进行步骤C,若否,则不进行处理;
步骤C:判断两个摄像头的图像是否相对一致,若是,则无脏污,若否,则进行步骤D,所述步骤C包括:
步骤C1:判断结构相似性,若结构相似性判断有脏污,则进行步骤D,否则进行步骤C2;
步骤C2:进行灰度对比,若灰度对比判断有脏污,则进行步骤D,否则判断为无脏污;
步骤D:判断脏污图像帧数是否大于阈值2,若是,则判断为有脏污,若否,则判断为无脏污;
其中,在步骤C2中,对于同一时刻左摄像头和右摄像头的图像,将左图像分成M*N个均等的矩形区域,右图像也分成同样的M*N个均等的矩形区域,
1)计算左右图像每个矩形区域的平均灰度,分别得到左图像平均灰度矩阵gridValueAverLeft[M][N]和右图像平均灰度矩阵gridValueAverRight[M][N],
2)计算左右图像平均灰度矩阵差,
gridValueAverDiff[M][N]=|gridValueAverLeft[M][N]-gridValueAverRight[M][N]|,
3)计算平均灰度矩阵差的所有元素权重和:
将平均灰度矩阵差gridValueAverDiff[M][N]中的各个元素与权重矩阵weight[M][N]中各个元素对应位置相乘后各个值相加后得到权重和,即
其中,权重矩阵weight[M][N]为根据车载要求,对于图像中碰撞区域权重设置大一些,其他边缘区域权重小一些,权重矩阵中所有元素的和为1,即
4)计算左右图像整体的平均灰度差grayDiff:
grayDiff=|mean(L)-mean(R)| (6)
其中,L代表左图,R代表右图,mean代表对全图灰度值取平均的平均值,
5)对于以下条件:
a.grayDiff大于阈值1;
b.gridWeightSum大于阈值2;
c.gridWeightSum与grayDiff差值的绝对值大于阈值3,
若a、b、c同时满足,则判断为有脏污,否则无脏污。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤C1中,计算结构相似性SSIM:
SSIM(x,y)=[l(x,y)]α·[c(x,y)]β·[s(x,y)]γ (1)
其中,参与对比的左右图像分别为x、y,α、β、γ为常数,均大于0,
图像照明度对比部分:
图像对比度比较部分:
图像结构比较部分:
其中,μx为图像x所有像素均值,μy为图像y所有像素均值;δx为图像x像素值的标准差,δy为图像y像素值的标准差;表示图像x的方差,表示图像y的方差;δxy为图像x与图像y的协方差;C1,C2,C3为常数,
根据SSIM的计算结果进行判断,若不大于预设阈值,则为有脏污。
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