[发明专利]一种车用全景环视障碍物预警方法

说明书

本发明公开了一种车用全景环视障碍物预警方法，属于辅助驾驶领域，该方法包括：获取各车载相机拍摄的原始图像，加载查找表，其中，查找表用于反映各车载相机拍摄的原始图像中的像素点在全景图像中的对应位置；通过双线性插值获取各原始图像中与全景图像每个点对应的像素点的像素值，并根据各原始图像之间的融合权重对各原始图像之间的重叠区域进行像素的融合，得到全景图像中各点的像素值，进而得到全景图像；对全景图像中的障碍物进行检测，若检测的障碍物位于预设预警区域内，则进行警示。本发明计算量较小，可以进行障碍物检测与行人的预警。具有较广的视野，可很好的避免突发事故。

技术领域

本发明属于辅助驾驶领域，更具体地，涉及一种车用全景环视障碍物预警方法。

背景技术

汽车360°环视算法(Around View Monitor，AVM)是汽车高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistance System，ADAS)中非常重要的一员，AVM算法生成的全景鸟瞰图可以在紧凑的停车场或者狭窄的道路场景下，有效的帮助驾驶员观察车外路况，规避车辆碰撞事故。障碍物预警功能又可以在驾驶员走神或无暇观察周围路况时，检测车辆周围的常见障碍物及行人，并进行声音报警提醒，提高驾驶安全。目前车辆盲区监控的方法主要有以下三种：1)直接使用监控相机观察各个方向，没有做任何其他处理；2)通过安装的雷达进行报警提醒车辆周围的障碍物；3)基于车辆周围的若干个镜头，利用图像拼接技术、图像融合技术等实现全景环视。

其中，基于镜头原始画面的方式，存在同时显示多个画面，不能直接显示出车辆所处的环境，需要投入较多的注意力观察各个视角，在车辆移动过程中，非常不利于行车安全。

基于雷达的方式，在没有视频画面辅助的情况下，雷达报警提醒时，驾驶员无法直接获取障碍物所处的位置，而且车辆在前进过程中，雷达是无法预警的，难以帮助驾驶员在狭窄的路况下进行操作。

基于图像拼接的方法，一般的图像拼接方法标定过程十分繁琐，需要确定许多棋盘格的点，同时指定对应的图像点，计算变换矩阵，最后对校正后的图像进行透视变换，得到拼接图。此方法虽然相对前两种方法能够直接观察行驶路况，但是却缺少预警系统。驾驶员不会随时关注图像屏幕，为避免意外事故，需要额外的预警系统时刻监控车辆周边路况信息，在障碍物或行人靠近时进行报警提醒驾驶员注意观察。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种车用全景环视障碍物预警方法，由此解决现有基于图像拼接方法存在的操作繁琐的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种车用全景环视障碍物预警方法，包括：

获取各车载相机拍摄的原始图像，加载查找表，其中，所述查找表用于反映各车载相机拍摄的原始图像中的像素点在全景图像中的对应位置；

通过双线性插值获取各原始图像中与全景图像每个点对应的像素点的像素值，并根据各原始图像之间的融合权重对各原始图像之间的重叠区域进行像素的融合，得到全景图像中各点的像素值，进而得到全景图像；

对全景图像中的障碍物进行检测，若检测的障碍物位于预设预警区域内，则进行警示。

优选地，在所述获取各车载相机拍摄的原始图像，加载查找表之前，所述方法还包括：

分别在车载相机的各个位置旋转棋盘格，获取各个车载相机的原始图像，进而通过标定得到车载相机的内参及畸变参数，以对各原始图像进行畸变校正；

通过标定得到车载相机的外参，然后根据车载相机的内参、外参及畸变校正后的原始图像得到单应性矩阵；

设置观察者视角，利用车载相机的内参和外参得到各车载相机在观察者视角下的重投影图像，并基于单应性矩阵以及畸变参数将重投影图像与对应的原始图像建立联系，保存重投影图像像素对应的原始图像的像素位置。