[发明专利]一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置

权利要求书

1.一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置，其组成包括:汽车，其特征是:所述的汽车连接万向轴，所述的万向轴连接摄像头，所述的摄像头连接数据线，所述的数据线连接智能算法控制器。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置，其特征是: 所述的摄像头设置在所述的汽车车辆后视镜下方或所述的汽车两侧不发生遮挡的任意位置；所述的摄像头为广角摄像头。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置，其特征是: 所述的摄像头的视觉数据帧通过数据线传输至智能算法控制器，在智能算法控制器中，通过高效视觉算法对视觉数据帧图像进行分析，找到图像中行人、机动车辆、自行车、摩托车及其它物体可能和车门进行碰撞的潜在目标，并进行跟踪；在高帧率下，每一帧图像数据进行高效计算，确保结果的实时性，并同时推算各个可能和车门进行碰撞的潜在目标和车辆的距离和速度，并拟定一个距离和速度的安全阈值，当没有潜在目标的距离或速度超出安全阈值时，智能算法控制器认为此时开启车门是安全的，否则认为不安全。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置，其特征是:智能算法控制器通过电源线和控制线连接声光报警器，并且使用整车控制总现获得车辆的方向盘操作信息；当智能算法控制器判断驾驶员操作方向盘准备转向时，如果发现车侧面有进入盲区的危险距离的车辆或人，主动触发声光报警，提醒司机有潜在的危险情况，并指示哪一侧出现了危险情况；危险解除后，报警消失。

5.根据权利要求3所述的一种基于视觉的大型车辆盲区监测装置，其特征是:图像获取通过高清晰度的星光级视觉传感器实现，它将视觉原始数据生成后交给图像处理算法；在图像处理阶段，将对图片进行白平衡、降噪、锐化、ROI(选取感兴趣区域)、灰度变换、畸形矫正处理，让图像更符合人眼辨识效果，并且突出图像的色度和边缘特征；处理好的图像将用来进行候选区域确定，候选区域即初步识别、筛选出来的存在目标图像的区域，这些图像符合目标图像的某些特征，但可能存在误判的的情况，它的目的是不遗漏可能的目标图像；下一步会利用一些基于机器学习训练出的模型算法对候选区域进行最后的目标图像确定，进一步缩小目标范围，确保识别的准确率；在识别出目标图像的基础上，利用移动侦测算法对移动的目标图像进行跟踪，以便实时对目标进行距离、速度、位置的测算。