[发明专利]基于计算机视觉的车辆防撞感知算法

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的车辆防撞感知算法，包括如下步骤：步骤S1：同一时间获取车身周边多路摄像头拍摄的图片，并对多个图片进行畸形矫正；步骤S2：基于多幅图像拼接技术对多个图片进行拼接，并提取拼接后的图像信息；步骤S3：对图片中的目标进行识别；步骤S4：对图片中的目标进行跟踪；步骤S5：对图片中的目标的路径进行预测；步骤S6：进行风险推断；步骤S7：输出推断结果。

【技术领域】

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的车辆防撞感知算法。

【背景技术】

市面上的一些刹车系统在前方出现障碍物时，会进行刹车，以避免发生交通事故，在一定程度上具有积极的作用，但是对于一些拉有货物，尤其是重量较大货物的车辆，在出现急刹车时，货物由于具有惯性会继续前移，可能对车辆造成损坏以及可能对车内的人造成的安全隐患的问题。

因此，现有技术存在不足，需要改进。

【发明内容】

为克服上述的技术问题，本发明提供了一种基于计算机视觉的车辆防撞感知算法。

本发明解决技术问题的方案是提供一种基于计算机视觉的车辆防撞感知算法，包括如下步骤：

步骤S1：同一时间获取车身周边多路摄像头拍摄的图片，并对多个图片进行畸形矫正；

步骤S2：基于多幅图像拼接技术对多个图片进行拼接，并提取拼接后的图像信息；

步骤S3：对图片中的目标进行识别；

步骤S4：对图片中的目标进行跟踪；

步骤S5：对图片中的目标的路径进行预测；

步骤S6：进行风险推断；

步骤S7：输出推断结果。

优选地，在步骤S1中，获取图像的畸变参数以及畸变校正像素点，采用棋盘格，根据张氏镜头标定法以及基于棋盘格的宽搞及黑白格的数量参数，进行摄像头内参的标定以获取摄像头的内参矩阵。

优选地，畸形矫正的公式为：

其中，摄像头矩阵为：[fx,0,Cx；0,fy,cy；0,0,1]，畸变矩阵为：(k1，k2，P1，P2，k3)，(u,v)代表畸变矫正后的像素坐标，代表实际径像畸变的情况下的图像的像素坐标。

优选地，在步骤S3中，将拼接好的图像输入至预先训练好的目标检测算法的模型中，对图像中的目标进行识别。

优选地，根据目标在图像中的位置并结合畸变参数及摄像头内参，采用下述公式来确定图片中的目标矩形框脚点像素在实际中的距离：

优选地，在步骤S4中，根据下述公式：

输入目标ROI图片的RGB数据，获得一个范围在1-32768的索引号，并根据下述公式：

Z_pca＝(1-learningrate)x Z_pca+learningrate x X_pca (6)

进行外观矩阵的更新，根据PCA理论，对外观矩阵提取关键特征和去中心化。得到新的协方差矩阵，以此得到PCA后的特征：

CN2＝reshape(X_pca x M,(H,W,2)) (7)

引入高斯核函数：