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公开(公告)号：CN115205802A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210724416.2
申请日：2022-06-23
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快速车道线检测模型的训练方法及快速车道线检测方法，训练方法包括：1)准备人工标注的车道线数据集；2)标记图像中车道线的位置参数和欧拉角参数，得到有标记的车道线图像；3)使用快速车道线检测模型正向传播有标记的车道线图像，得到车道线图像的识别结果和损失函数；4)利用步骤3)中的损失函数反向更新所述快速车道线检测模型中的参数。检测方法包括：1)获取车道线图像；2)使用快速车道线检测模型对获取的车道线图像进行正向传播，以得到车道线图像的检测结果。本发明能够保证快速车道线检测模型训练时的精度，同时又能大大减少车道线检测时的计算量，加快计算速度。
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公开(公告)号：CN115861063A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211512091.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Inventor： 王学方
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种基于深度估计的环视拼接方法，包括S1：设置标定板，打开环视四路摄像头，采集标定图像；S2：对标定图像进行联合标定，计算获得每个摄像头的内参矩阵和畸变系数；S3：根据内参矩阵和畸变系数对图像数据进行去畸变处理；S4：对去畸变后的标定图像进行投影变换，计算获得单应矩阵；S5：根据内参矩阵和畸变系数计算投影矩阵，根据单应矩阵计算单应变换后的投影矩阵；S6：通过单应变换后的投影矩阵将标定图像变换为鸟瞰图；S7：基于深度估计对各个摄像头的鸟瞰图进行重叠区域匹配，并对匹配后的鸟瞰图进行拼接。本发明能够解决现有技术中，相邻相机重叠区域会出现失真，拼接效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN114554158B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210188383.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N23/951 , H04N23/698 , H04N5/265 , H04N5/272
Abstract: 本发明公开一种基于道路交通场景下的全景视频拼接方法及系统，包含图像采集、图像畸变矫正及预处理、图像特征点提取、图像匹配、匹配特征点对过滤、获取投影变换的单应性矩阵和图像融合。本发明通过深度学习网络实现特征点的提取和特征点匹配，图像特征点提取的时候，分别对动态前景和静态背景进行特征点提取，通过提取不同摄像头之间重叠区域背景和前景的特征点，并对特征点进行匹配，动态获取不同摄像头之间的相对位置关系，实现了对片区道路交通系统中摄像头间图像的实时融合拼接；解决了传统的单摄像头监控体系，需要相关人员人工调出相应多个摄像头图像，进行比对拼合，才能获取到有用信息等问题，同时完美解决了目标跨摄像头追踪问题。
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公开(公告)号：CN114554158A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210188383.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于道路交通场景下的全景视频拼接方法及系统，包含图像采集、图像畸变矫正及预处理、图像特征点提取、图像匹配、匹配特征点对过滤、获取投影变换的单应性矩阵和图像融合。本发明通过深度学习网络实现特征点的提取和特征点匹配，图像特征点提取的时候，分别对动态前景和静态背景进行特征点提取，通过提取不同摄像头之间重叠区域背景和前景的特征点，并对特征点进行匹配，动态获取不同摄像头之间的相对位置关系，实现了对片区道路交通系统中摄像头间图像的实时融合拼接；解决了传统的单摄像头监控体系，需要相关人员人工调出相应多个摄像头图像，进行比对拼合，才能获取到有用信息等问题，同时完美解决了目标跨摄像头追踪问题。
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