[发明专利]车辆摄像头适应阴影区的方法、控制器及系统

说明书

本发明公开了一种基于阴影识别技术的车辆摄像头适应阴影区的方法，所述方法包括：根据所述三维地图获取固定物体的基准外形轮廓信息及基准位置信息；根据所述太阳光照射方向信息和基准外形轮廓信息及基准位置信息，构建阴影地图；根据所述太阳光照射方向信息和目标外形轮廓信息及目标位置信息，计算目标阴暗区域；根据所述目标阴暗区域实时更新所述阴影地图；根据所述车辆位置信息、亮区光照强度值、暗区光照强度值及更新后的阴影地图，实时调节摄像头的曝光参数。本发明还公开了一种与上述方法相关的控制器及系统。采用本发明，能够快速有效调节摄像头的图像亮度，适应不同光照亮度的区域。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及基于阴影识别技术的车辆摄像头适应阴影区的方法、控制器及系统。

背景技术

在城市道路上，高楼大厦林立，太阳照射大厦在道路上留下阴影，令道路光照变化较大。对于自动驾驶汽车的摄像头来说，这种阴影的变化会对摄像头的图像识别产生较大影响，从而影响行车安全。

而数码相机(摄像机)的自动曝光，通常采用TTL(throughthelens)方式测光，也就是将图像传感器输出的信号同时用于测量光照度。这种方式一般要经过三个关键步骤：亮度获取、亮度分析以及曝光调节。

现有技术中，执行自动曝光之初，首先要获取当前图像的亮度信息。具体的方法是：每个像素经过去马赛克处理，再经过色空间转换后得到YUV色彩空间，Y被用来表示图像的亮度。得到了每个像素的亮度之后，数码相机会将所有的像素按所在的区域进行统计，从而得到图像不同区域的亮度信息(即亮度分析)。完成亮度分析之后，数码相机将根据当前图像的亮度与目标亮度之间的差距，通过一定的算法对曝光参数(曝光时间以及增益，假设光圈不变)做出相应的调整，使得下一帧图像的亮度趋向并最终达到目标亮度。

由于自动曝光是一个反馈调节的过程，上述三个步骤将会对每一帧图像重复执行，直到图像亮度达到目标为止。

但这种自动曝光(自适应)的方式存在两个问题：(1)响应速度较慢，(2)能调节的光度范围有限，对过亮的强光区域和过暗的阴暗区域之间过渡时，尤其是快速切换时，无法进行及时有效的调节，从而影响自动驾驶的行车安全。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供基于阴影识别技术的车辆摄像头适应阴影区的方法、控制器及系统，能够快速有效调节摄像头的图像亮度，适应不同光照亮度的区域。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于阴影识别技术的车辆摄像头适应阴影区的方法，所述方法包括：获取太阳光照射方向信息；获取三维地图，根据所述三维地图获取固定物体的基准外形轮廓信息及基准位置信息；根据所述太阳光照射方向信息和基准外形轮廓信息及基准位置信息，构建阴影地图，其中，所述阴影地图是指在所述三维地图上标记阴暗区域和光亮区域；获取车辆周围物体的目标外形轮廓信息及目标位置信息；根据所述太阳光照射方向信息和目标外形轮廓信息及目标位置信息，计算目标阴暗区域；根据所述目标阴暗区域实时更新所述阴影地图；获取车辆位置信息；获取亮区光照强度值；获取暗区光照强度值；根据所述车辆位置信息、亮区光照强度值、暗区光照强度值及更新后的阴影地图，实时调节摄像头的曝光参数。

作为上述方案的改进，所述获取太阳光照射方向信息的步骤包括：通过所述摄像头获取太阳光的第一方向角，所述第一方向角为所述太阳光到坐标原点的连线在xoy平面的投影线与x轴的夹角；通过所述摄像头获取太阳光的第二方向角，所述第二方向角为所述太阳光到所述坐标原点的连线与所述xoy平面的夹角。