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公开(公告)号：CN111476106B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010189986.7
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目相机的直道相对坡度实时预测方法、系统及装置，属于智能汽车环境感知技术领域，旨在解决现有技术无法精确预测车辆前方道路坡度的问题。本发明包括：通过单目相机获取车道线图像，通过相机标定获取相机内外参数，并计算世界坐标系下相机光心坐标；提取车道线特征点的图像坐标，并利用相机成像模型投射到世界坐标系下Z＝0的平面上；通过最小二乘法拟合两条直线段，直线段交点为车道线坡度转折点；计算车辆前方道路的相对坡度值。本发明只需要一个标定好的单目相机，检测出一条车道线就可精确计算车辆前方直道的相对坡度，成本低、精确度高。
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公开(公告)号：CN113834463B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111022920.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人/车单目深度测距方法，通过智能车左右后视镜正下方嵌入式安装的单目相机采集车辆侧方图像，通过构造单目相机时间序列的立体几何成像模型、畸变矫正模型，标定智能车侧方单目相机和计算畸变系数，构造图同构模型，进行图像数据的同构特征点的检测校验和立体匹配，构造深度测距模型，估计智能车车速测量下的绝对尺寸和可计算出对应目标区域的深度和三维坐标估计值，从而得到侧方行人/车的单目深度测距。筛选了目标区域高级特征出现的合理位置，以此提高立体匹配的精度。减少低层级图像特征算法造成的计算冗余度和时间复杂度情况，保证了实时性，有效克服了单目深度测距缺乏尺度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN111242866B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010032672.6
申请日：2020-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T19/00 , H04N13/117 , H04N13/327 , H04N13/366 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种观测者动态眼位条件下AR‑HUD虚像畸变校正的神经网络插值方法，属于车辆显示技术领域。该方法包括：S1：建立基于多层前向神经网络的虚像畸变形成的多元输入‑输出映射关系；S2：利用棋盘格图像的映射关系建立神经网络学习训练样本集；S3：利用获得的训练样本集进行网格离线学习训练；S4：基于神经网络非线性拟合与连续插值的AR‑HUD虚像预畸变处理，即得到AR‑HUD网络模型，实现AR‑HUD虚像畸变实时校正过程。本发明解决了固定眼位带来的虚像畸变问题，能够获得动态条件下良好的观测效果，具有很强的可操作性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113834463A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111022920.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于绝对尺寸的智能车侧方行人/车单目深度测距方法，通过智能车左右后视镜正下方嵌入式安装的单目相机采集车辆侧方图像，通过构造单目相机时间序列的立体几何成像模型、畸变矫正模型，标定智能车侧方单目相机和计算畸变系数，构造图同构模型，进行图像数据的同构特征点的检测校验和立体匹配，构造深度测距模型，估计智能车车速测量下的绝对尺寸和可计算出对应目标区域的深度和三维坐标估计值，从而得到侧方行人/车的单目深度测距。筛选了目标区域高级特征出现的合理位置，以此提高立体匹配的精度。减少低层级图像特征算法造成的计算冗余度和时间复杂度情况，保证了实时性，有效克服了单目深度测距缺乏尺度信息的缺点。
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公开(公告)号：CN111476106A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010189986.7
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目相机的直道相对坡度实时预测方法、系统及装置，属于智能汽车环境感知技术领域，旨在解决现有技术无法精确预测车辆前方道路坡度的问题。本发明包括：通过单目相机获取车道线图像，通过相机标定获取相机内外参数，并计算世界坐标系下相机光心坐标；提取车道线特征点的图像坐标，并利用相机成像模型投射到世界坐标系下Z＝0的平面上；通过最小二乘法拟合两条直线段，直线段交点为车道线坡度转折点；计算车辆前方道路的相对坡度值。本发明只需要一个标定好的单目相机，检测出一条车道线就可精确计算车辆前方直道的相对坡度，成本低、精确度高。
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公开(公告)号：CN111476104A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010187422.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种动态眼位下AR-HUD图像畸变矫正方法、装置、系统，属于图像处理技术领域，包括步骤：在眼位可调整的空间范围内选取若干眼位；分别建立由投影虚像平面上的点向原输入图像像平面上的点的映射关系；对于当前时刻处于EyeBox内的某个眼位，利用其与已选定的眼位的相对关系，估计其线性权系数，并利用此同等的权系数，估计出在当前眼位下由虚像面上的每一点到原输入图像中点的映射关系，由此求出应输入的像平面中的图像，从而达到畸变校正的效果。本发明解决了驾驶员眼部位置不同所看到的HUD虚像畸变不同的问题，动态眼位下AR-HUD虚像畸变矫正精度高、准确度高。
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公开(公告)号：CN111476104B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010187422.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种动态眼位下AR‑HUD图像畸变矫正方法、装置、系统，属于图像处理技术领域，包括步骤：在眼位可调整的空间范围内选取若干眼位；分别建立由投影虚像平面上的点向原输入图像像平面上的点的映射关系；对于当前时刻处于EyeBox内的某个眼位，利用其与已选定的眼位的相对关系，估计其线性权系数，并利用此同等的权系数，估计出在当前眼位下由虚像面上的每一点到原输入图像中点的映射关系，由此求出应输入的像平面中的图像，从而达到畸变校正的效果。本发明解决了驾驶员眼部位置不同所看到的HUD虚像畸变不同的问题，动态眼位下AR‑HUD虚像畸变矫正精度高、准确度高。
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公开(公告)号：CN111242866A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010032672.6
申请日：2020-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T19/00 , H04N13/117 , H04N13/327 , H04N13/366 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种观测者动态眼位条件下AR-HUD虚像畸变校正的神经网络插值方法，属于车辆显示技术领域。该方法包括：S1：建立基于多层前向神经网络的虚像畸变形成的多元输入-输出映射关系；S2：利用棋盘格图像的映射关系建立神经网络学习训练样本集；S3：利用获得的训练样本集进行网格离线学习训练；S4：基于神经网络非线性拟合与连续插值的AR-HUD虚像预畸变处理，即得到AR-HUD网络模型，实现AR-HUD虚像畸变实时校正过程。本发明解决了固定眼位带来的虚像畸变问题，能够获得动态条件下良好的观测效果，具有很强的可操作性。
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