[发明专利]车辆视觉测距法

权利要求书

1.一种方法，其包括：

基于视频图像数据确定偏心率映射图；

通过用深度神经网络处理所述偏心率映射图和两个红、绿、蓝(RGB)视频图像来确定车辆运动数据，所述深度神经网络被训练为在全局坐标中输出车辆运动数据；以及

基于所述车辆运动数据来操作车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其中以时间步长获取所述两个RGB视频图像，其中所述时间步长是少量视频帧。

3.如权利要求1所述的方法，其中车辆运动数据包括相对于所述车辆的外部环境的车辆位置、速度和方向。

4.如权利要求1所述的方法，其还包括通过基于指数衰减因子α确定每像素平均值μ_k和每像素方差来确定偏心率映射图，其中所述偏心率映射图测量视频流数据中对象、边缘和表面的运动。

5.如权利要求1所述的方法，其还包括将所述偏心率映射图与所述两个RGB图像相连，作为到所述深度神经网络的输入通道。

6.如权利要求5所述的方法，其还包括使用多个卷积层来处理所述相连的偏心率映射图和两个RGB图像，以生成与车辆运动数据相对应的隐藏变量。

7.如权利要求6所述的方法，其还包括使用多个全连接层来处理与车辆运动数据相对应的所述隐藏变量，以生成x、y和z位置坐标以及侧倾、俯仰和横摆旋转坐标。

8.如权利要求1所述的方法，其还包括基于包括偏心率映射图、RGB图像和全局坐标中的车辆运动地面实况的训练数据集来训练所述深度神经网络。

9.如权利要求8所述的方法，其中基于处理密集光流图像和对应的RGB图像对来生成车辆运动地面实况。

10.如权利要求9所述的方法，其中通过基于所述密集光流图像求解联立线性方程来生成所述车辆运动地面实况。

11.如权利要求1所述的方法，其还包括从车辆视频传感器获取所述RGB视频图像。

12.如权利要求1所述的方法，其中通过基于所述车辆运动数据确定车辆路径来操作所述车辆。

13.如权利要求13所述的方法，其还包括通过控制车辆动力传动系统、车辆转向和车辆制动中的一者或多者来沿着所述车辆路径操作所述车辆。

14.如权利要求1所述的方法，其中为另一车辆确定所述车辆运动数据。

15.一种系统，其包括被编程为执行如权利要求1-14中任一项所述的方法的计算机。