[发明专利]一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法及终端

权利要求书

1.一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法，其特征在于，包括步骤：

S1、对部署在车辆引擎前端和车门外侧的车辆盲区的双目相机进行标定，获取所述双目相机的内参、外参和畸变参数；

S2、对所述双目相机进行立体匹配；

S3、利用所述双目相机采集的图像集基于神经网络算法训练得到障碍物识别模型；

S4、启动所述双目相机，采用单目实时拍摄车辆盲区的图像，并将实时拍摄的图像传输到所述障碍物识别模型中进行障碍物识别，若识别到障碍物则再采用所述双目相机的双目测量得到障碍物距离，并实时显示在车载显示屏中。

2.根据权利要求1所述的一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法，其特征在于，所述步骤S1中对双目相机进行标定，获取所述双目相机的内参、外参和畸变参数具体为：

采用张氏标定法和棋盘格对所述双目相机进行标定，获取所述双目相机的内参矩阵(f，f/dx，f/dy，cx，cy)、畸变参数(k1，k2，k3，k4，k5)和外参矩阵(R，t)，其中f为焦距，f/dx和f/dy分别为x轴和y轴上的归一化焦距，cx和cy为图像的中心，k1、k2和k3为径向畸变参数，k4和k5为切向畸变参数，R为旋转矩阵，t为平移向量；

所述步骤S2具体为：

S21、采用SGBM算法，从所述双目相机预先拍摄的障碍物视频中获取某一帧图像，并利用所述畸变参数对所述某一帧图像进行畸变校正、利用所述内参矩阵和所述外参矩阵对所述某一帧图像进行立体校正，得到校正完成的图像的深度图；

S22、对所述深度图重复多次调整误匹配率、SAD窗口大小和视差窗口大小三个参数，直到所述深度图的深度信息与所述某一帧图像对应时刻下的障碍物距所述双目相机的实际距离之间的误差小于预设距离为止。

3.根据权利要求2所述的一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法，其特征在于，所述神经网络算法为yolov4算法，所述步骤S3具体为：

S31、利用所述双目相机预先拍摄不同场景下的道路图像，对所述道路图像中的行人、车辆和其他障碍物进行标记；

S32、将标记好的所述道路图像按照3:1的比例随机划分为训练集和测试集；

S33、调整所述yolov4算法的深度、训练批次和自适应学习率参数，采用所述训练集对所述yolov4算法进行训练得到障碍物识别模型；

S34、采用所述测试集对所述障碍物识别模型进行测试，修正所述障碍物识别模型的精度和运算速度。

4.根据权利要求3所述的一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

S41、启动所述双目相机，先开启所述双目相机的其中一目相机实时拍摄位于车辆盲区的图像，并将实时拍摄的图像逐帧传输到所述障碍物识别模型中进行障碍物识别，若未识别到障碍物，则继续处理下一帧图像，若识别到障碍物，则执行步骤S42；

S42、开启所述双目相机的另一目相机，利用所述步骤S2中的所述SGBM算法对识别到障碍物的这一帧图像进行立体匹配，获取障碍物的深度信息，得到所述障碍物距离，并在所述车载显示屏中实时显示识别到障碍物的图像及其测得的所述障碍物距离。

5.根据权利要求1所述的一种基于双目相机的车辆盲区障碍物示警方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括步骤：

S5、预设安全距离及其阈值，当所述步骤S4中测得的所述障碍物距离达到所述安全距离的所述阈值时，启动车载蜂鸣器进行报警。