[实用新型]车载图像识别装置和车辆

说明书

技术领域

本实用新型涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种车载图像识别装置和车辆。

背景技术

随着我国机动车辆数量的急剧增加，对交通控制、安全管理的要求也越来越高，智能交通系统已经成为当前交通管理发展的防线，以图像处理技术为基础的物体识别系统作为智能交通的一个重要的组成部分，在高度公路、一般道路等行驶中起着重要的作用。

现有技术中经常使用的为通过摄像头来进行车辆前方或者周围数据的采集，然后对摄像头数据进行分析来进行物体的识别，但是在光线不好或者恶劣天气的情况下，会严重影响摄像头数据，导致摄像头数据无法识别，影响对物体的判断，不利于司机作出决断。

针对上述现有技术中在光线不好或者恶劣天气下，无法辨识车辆上摄像头采集的视频数据的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

实用新型内容

本实用新型实施例提供了一种车载图像识别装置和车辆，以至少解决现有技术中在光线不好或者恶劣天气下，无法辨识车辆上摄像头采集的视频数据的技术问题。

根据本实用新型实施例的一个方面，提供了一种车载图像识别装置，包括：雷达，用于采集雷达回波信号；成像模块，与雷达连接，用于根据雷达回波信号生成合成孔径雷达图像；第一处理器，与成像模块连接，用于采用预设第一深度学习算法得到与合成孔径雷达图像对应的物体识别结果。

进一步的，装置还包括：摄像模块，摄像模块与第一处理器连接，用于采集视频数据。

进一步的，装置还包括：第二处理器，与摄像模块和第一处理器连接，用于采用预设第二深度学习算法得到与视频数据对应的物体识别结果。

进一步的，第二处理器包括现场可编程门阵列和/或图形处理器。

进一步的，预设第二深度学习算法为半监督的深度学习算法。

进一步的，装置还包括：显示器，与第一处理器连接，用于显示物体识别结果。

进一步的，第一处理器包括现场可编程门阵列和/或图形处理器。

进一步的，成像模块包括现场可编程门阵列和/或图形处理器。

进一步的，雷达为合成孔径雷达。

根据本实用新型实施例的另一方面，还提供了一种车辆，包括上述车载图像识别装置。

在本实用新型实施例中，通过雷达采集雷达回波信号，并由与雷达连接的成像模块根据雷达回波信号生成合成孔径雷达图像，再由与成像模块连接的第一处理器，采用预设第一深度学习算法得到与合成孔径雷达图像对应的物体识别结果，达到了对物体识别的目的，并且由于合成孔径雷达图像受光线或天气的影响极小，因此即使是在光线不好或者恶劣天气下，也可以获得更加准确的图像信息，从而复原合成孔径雷达图像映射的实际物体，保障车辆行驶安全，进而解决了现有技术中在光线不好或者恶劣天气下，无法辨识车辆上摄像头采集的视频数据的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本实用新型的进一步理解，构成本申请的一部分，本实用新型的示意性实施例及其说明用于解释本实用新型，并不构成对本实用新型的不当限定。在附图中：

图1是根据本实用新型实施例的一种车载图像识别装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本实用新型方案，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本实用新型保护的范围。

需要说明的是，本实用新型的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本实用新型的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1