CN103204104B - 一种车辆全视角驾驶监控系统及方法 - Google Patents

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CN103204104B CN201310117954.6A CN201310117954A CN103204104B CN 103204104 B CN103204104 B CN 103204104B CN 201310117954 A CN201310117954 A CN 201310117954A CN 103204104 B CN103204104 B CN 103204104B
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Abstract

本发明公开了计算机视觉技术领域中的一种车辆全视角驾驶监控系统及方法。本发明包括摄像机和计算器;首先对摄像机进行标定;然后将摄像机采集的图像发送至计算器,计算器对图像进行处理,实现对车辆驾驶的监控。本发明实现了对车辆驾驶的360°监控,通过换装夜视摄像头,可在夜晚对车辆行驶提供更高的驾驶安全性;通过计算器对摄像机采集的图像处理,实现了从全景图中的弧形到三维世界中的直线,简化了对车辆路况、障碍物的目标识别,极大地方便了驾驶员对驾驶环境的了解,能够提前检测车辆行驶路线上的障碍物,极大地提高了驾驶安全性。

Description

-种车辆全视角驾驶监控系统及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种车辆全视角驾驶监控系统及方 法。
背景技术
[0002] 一种已知的逆透视投影变换方法在智能车道路识别中已有应用。由于车载摄像机 获取的道路图像是H维空间的场景在二维空间的投影,具有强烈的透视效果。主要表现为 道路标志线在图像底部较直,在灭点(透视点的消失点)附近成为比较复杂的曲线,送样的 道路标志线模型与世界坐标系下具有平行结构的道路标志线模型相比显然要复杂很多。在 利用计算机视觉对道路情况进行识别的过程中,需要一种逆的求解过程,即从已经得到的 二维图像还原成俯视的路面图像。通过变换后可W得到道路的深度信息,更好地提供道路 路面信息,更方便地提供移动机器人及智能车行驶参考信息。对于路面的各种形状的障碍 物,通过逆投影变换后,更清晰地显示障碍物与车辆的相对位置信息。
[0003] 但送一方法只能获得车辆前方路况、障碍物信息,对于车辆侧后方和后方的道路 情况无能为力,即是说对于侧后方车辆的超车或者借道超车等情况无能为力。
发明内容
[0004] (-)要解决的技术问题
[0005] 本发明要解决的技术问题是:如何提供一种车辆驾驶监控系统及方法,对车辆驾 驶进行全视角监控。
[000引仁)技术方案
[0007] 为解决上述技术问题,本发明提供了一种车辆全视角驾驶监控系统,其特征是,该 系统包括:
[0008] 设定个摄像机,用于采集车辆的全视角图像;
[0009] 与所述摄像机连接的计算器,用于对所述全视角图像进行分析,并发出报警信息。
[0010] 所述摄像机位于车辆的顶部。
[0011] 所述系统还包括用于对所述摄像机固定的支架。
[0012] 所述计算器包括摄像机标定单元、图像处理单元、显示单元、报警单元和处理器; 所述处理器分别与所述摄像机标定单元、图像处理单元、显示单元和报警单元连接。
[0013] 一种车辆全视角驾驶监控方法,其特征是,所述方法包括W下步骤:
[0014] S1 ;对所述摄像机进行标定;
[0015] S2;将所述摄像机采集的图像发送至计算器,所述计算器对所述图像进行处理,实 现对车辆驾驶的监控。
[0016] 所述步骤S1具体为:
[0017] S11 ;对所述摄像机进行排列,使所述摄像机采集车辆的全景图;
[0018] S12;通过所述全景图在所述计算机中的图像对所述摄像机的参数进行标定。
[0019] 所述步骤S2具体为:
[0020] S21 ;所述计算器通过所述摄像机采集的全景图确定每个所述摄像机的视场范 围;
[0021] S22 ;确定所述视场范围内的点的视场角度;
[0022] S23 ;通过所述视场角度确定所述点在所述全景图中的坐标;
[0023] S24 ;计算所述坐标对应的灰度值,得到全景灰度图;
[0024] S25;通过所述灰度值对所述全景灰度图进行判断,得到全景图中的道路图像和非 道路图像。
[00巧]所述步骤S25后还包括:
[002引 S26 ;通过对所述全景灰度图进行图像差分,进而对障碍物进行检测。
[0027] (S)有益效果
[0028] 本发明通过摄像机采集车辆的全景图,实现了对车辆驾驶的360°监控,可根据需 要控制摄像机对不同距离的路况进行检测,通过换装夜视摄像头,可在夜晚对车辆行驶提 供更高的驾驶安全性;通过计算器对摄像机采集的图像处理,实现了从全景图中的弧形到 H维世界中的直线,简化了对车辆路况、障碍物的目标识别,极大地方便了驾驶员对驾驶环 境的了解,能够提前检测车辆行驶路线上的障碍物,极大地提高了驾驶安全性。
附图说明
[0029] 图1是车辆全视角驾驶监控系统的摄像机组侧视图;
[0030] 图2是本发明摄像机组中第C个摄像机的坐标系示意图;
[0031] 图3是本发明摄像机的俯视图;
[0032] 图4是本发明摄像机的俯视放大图;
[0033] 图5是摄像机组覆盖的地平面范围图;
[0034] 图6是全景图和单个相机采集图像之间的坐标示意;图6(a)为柱状全景图;图 6(b)为摄像机狄取的图像坐柄;
[0035] 图7是非整数点插值示意图;
[0036] 图8是摄像机内部参数标定图。
具体实施方式
[0037] 下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。W下实施 例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
[0038] 本发明的目的在于克服已知方法只能获得摄像机前方路况、障碍物信息的不足, 提供全方位的状况信息;校正全景图像的形变,进而恢复所拍摄道路本来的几何关系,即从 全景图中的弧形到H维世界中的直线;还能得到图像深度信息,从而显示障碍物与车辆的 相对位置信息。最终简化道路识别及障碍物检测。
[0039] 本发明系统包括设定个用于采集车辆的全视角图像的摄像机,摄像机位于车辆的 顶部,如图1所示;用于对所述摄像机固定的支架;与摄像机连接的计算器,用于对所述全 视角图像进行分析,并发出报警信息;计算器包括对摄像机进行标定的摄像机标定单元、 对摄像机采集的图像进行处理的图像处理单元、显示全景图及报警信息的显示单元、发出 报警信号的报警单元和处理全视角图像及报警信息的处理器;处理器分别与摄像机标定单 元、图像处理单元、显示单元和报警单元连接。摄像机可换装带有夜视功能的摄像头,能够 对车辆的夜间驾驶提供更加安全的保障。
[0040] 本发明方法包括W下步骤:
[0041]S1 ;对所述摄像机进行标定;
[0042]S11;对所述摄像机进行排列,使所述摄像机采集车辆的全景图;摄像头需要采集 车辆360度的全景图像,如图3和图4所示。根据摄像机的摄像角度选定设定个摄像机,摄 像机镜头的俯仰角度为;采集车辆正前方图像的摄像机的俯仰角度略小,焦距调大,W采集 车辆前方较远距离的图像。当有障碍物时给司机留有足够的反应时间,具体设置需要根据 车辆及行驶道路情况控制摄像机自动调整。车辆后方和侧面的摄像头的俯仰角度应大于车 辆正前方图像的摄像机的俯仰角度,相应地焦距也较小。
[0043]S12;通过所述全景图在所述计算机中的图像,通过实际测量、闭合解及最大似然 估计法计算参数{f;,ue,ve,h}对所述摄像机的参数进行标定;摄像机初始采集的车辆视角 应大于360度(即,所有摄像机采集的视角之和大于360度),根据需要对摄像机的视角范围 进行调整。
[0044]S2;将所述摄像机采集的图像发送至计算器,所述计算器对所述图像进行处理,实 现对车辆驾驶的监控;
[0045]S21;通过所述摄像机采集的全景图确定每个所述摄像机的视场范围;针对摄像 机的采集角度对摄像机进行调整。
[0046]S22;通过车体坐标系几何关系确定所述视场范围内的点的视场角度,及其所在的 摄像机成像平面和对应的摄像机旋转角度;
[0047]S23;结合车体坐标系、设定个摄像机坐标系、全景图中像素位置坐标系的几何关 系,通过所述视场角度确定所述点在所述全景图中的坐标;
[0048]S24;使用插值法计算所述坐标对应的灰度值,该灰度值随摄像机采集的图像而不 同;最终得到全景灰度图;
[0049]S25;通过所述灰度值对所述全景灰度图进行判断,得到全景图中的道路图像和非 道路图像;使用SVM分类法对道路标志线进行识别。
[0050]S26;通过对所述全景灰度图像进行图像差分,进而对障碍物进行检测,根据发现 的障碍物发出对应的报警信号。
[0051] 本发明的一个实施例如下:
[0052] -、对摄像机进行标定
[0053] 首先需要对摄像机进行标定,计算出必要的参数,如图8所示。已知全景相机的柱 状投影模型,我们首先需要标定来计算从全景图像到地面3D点的投影。
[0054] 1.闭合解
[005引对于我们的摄像机来说,有四个参数{f;,UD,VD,h}需要标定,其中,f;为V轴(V0U为摄像机C图像坐标系,V轴属于V0U坐标系)的焦距比例因子;U。和V。为摄像机的主点坐 标,即图像坐标系的坐标原点;h为摄像机距地面的高度。实际上,在从地面向矩形全景图 的投影中,我们不需要标定H和ff,此处ff为摄像机的焦距,H是圆柱成像面的高。所W我 们只需要柄志h和fy即可,然后柄志U。和V。。
[0056]令;rl=|0gA|,r2=|CB|,hl=|FG|=h。+hl2,h2=|BI|。在图5所示的A00gA中,
Figure CN103204104BD00061
只要知道了Q1和92, 就能得到视场角0 = 0 1+ 02。因此能得到:
[0057]
Figure CN103204104BD00062
[0058] h=;Titan白2
[0059] 从摄像机组获取矩形全景图像,令p=(Up,Vp)为矩形全景图像上的任一点,贝U
Figure CN103204104BD00063
[006引Vpmax和V pmi。是V轴上矩形全景图的最大值和最小值,Z。6和Z ed分别是点E和点D 在Z。轴上的值。于是得到:
[0064]
Figure CN103204104BD00064
W
[0065] 由左手定理知e1为负。f。必须满足克==一此处Wp为全景图像的宽度,否则恢 2库: 复的地面图像就是出现间隙或重叠。f。为角度因素,fy为尺度因素。根据式子:
[0066]
Figure CN103204104BD00065
[0067] 可W知道地面与矩形全景图像之间的对应关系与t无关。
[006引接着是(Ud,v。)的标定。L表示一条平行于Xv轴且与Xv轴距离为a的直线,可W写出参数方程如下:
[0069]
Figure CN103204104BD00071
(2)
[0070] 其中,a为常数。
[0071] 把(2)式带入(1)式得到直线在矩形全景图像上的投影方程为:
[0072]
Figure CN103204104BD00072
[0073] 约去变量t,就能得到矩形全景图像上的直线方程:
Figure CN103204104BD00073
[007引只要算出U。,由式(3)即可得到V。,于是得到外参a。而且通过式3
Figure CN103204104BD00074
能计算出虚拟相机的高度,也就是说只要知道已知圆的半径R即可得到摄像机的高度h。
[0080] 2.最大似然估计
[0081] 通过上述的变换得到了摄像机的内外参数,但是由于严重的非线性映射它们并不 准确,因此需要用最大似然估计使之精确。
[0082] 最大似然估计等同于求下式的最小值:
[0083]
Figure CN103204104BD00075
[0084] 送是一个非线性最小化问题,可W用Levenberg-Marquar化算法求解。首先需要 用1中的方法进行初始化得到化。,fy。,U。。,V。。}。上式的几何距离最小化可W如下表示:
[0085]
Figure CN103204104BD00076
[008引送里,D= [d"dVIduzdv2…dundVJT,接組..二拭终-乂、"(),%).,
Figure CN103204104BD00081
[0087] 接着计算D的雅可比行列式:
[0088]
Figure CN103204104BD00082
Figure CN103204104BD00083
[0090] 使用红球法进行全景图像坐标系和地面之间的标定。已知地平面的n张图片,使 用红球采样地面上多个点的坐标。假设摄像机中必为(〇,〇,h),h为摄像机高度。拍摄红球 与摄像机中必多种距离的照片;di,dz,ds,d4,…,屯。每种距离拍摄几种重要位置,如前、后、 左、右。于是得到红球如下的坐标:
[0091]化,0, 0),(0,di,0),(-山 0, 0),(0, -di,0),
[0092] (dz,0, 0),(0,dz,0),(-dz,0, 0),(0, -dz,0),
[0093] (dz,0, 0),(0,dz,0),(-dz,0, 0),(0, -dz,0),
[0094] ••• ••• ••• •••
[0095] (dz,0, 0),(0,dz,0),(-dz,0, 0),(0, -dz,0).
[0096] h,di,d2,d3,d4,…,d。是通过测量得到的。于是可W计算全景图像坐标到地面坐标 的投影。
[0097] 实验中我们测得摄像机参数为ri=l〇2inch,。=771〇油,hi=57inch,h2=l3. Sinch, 0 1=20. 3130°,日 2=26. 5651°,fu=197. 9989,fv=193. 3009。
[0098] 二、通过所述摄像机采集的图像对车辆驾驶进行监控
[009引如图4所示为5个摄像机。令XXZv为车体坐标系,X^Z。为摄像机组中第C个摄 像机的坐标系,如图2所示,其中摄像机组c=0,…,N-1,N为摄像机数。U0V为摄像机#c的 图像坐标系。令r为摄像机组的半径,e。=2n/N为摄像机间的间隔角度,则摄像机组中必 在车体坐标系中的3D坐标为[l,d,h]T,摄像机相的方向由两个旋转角度a。和-目C确定, 且目e=(c0e+日。),日。为#0与Xv轴的夹角。
[0100] 1.确定N个摄像机在车体坐标系中覆盖的视场范围
[OW] 令XvOYv为摄像机组总坐标系,Hg为视场范围的高,Wg为视场范围的宽,#0表示第 0 号摄像机,XyE[-Hg/2,Hg/2],yve[-Wg/2,Wg/2],如图 5 所示。
[0102] 2.计算车体坐标系中兴趣区域内每点的视场角度
[0103] 对于图5车体坐标系中视场范围内每一个位置点,计算其视场角度,并确定该位 置点的对应投影的摄像机。如图5所示,(Xy,yj为坐标系中任意一点,0。为#0与Xy轴的 夹角,为点(Xy,yy)相对于#0摄像机的视场角度,由Xy和y、的坐标值计算0g,其计算 公式如下:
[0104]
Figure CN103204104BD00091
[0105] 式中,ls=s即0〇 1,ds=s即(yjd。通过目g确定车体坐标系中一点(XV,y、)所在的 摄像机成像平面W及对应的摄像机旋转角度目。。
[0106] 3.计算车体坐标系中一点(Xy,yj在全景图中的位置:
[0107] 由图2中0。8的直线方^
Figure CN103204104BD00092
W及图6中摄像机#c 坐标(UwV。)和全景图中像素位置坐标(0p,Vp)的关系
Figure CN103204104BD00101
可 得:
[010 引
Figure CN103204104BD00102
[010引其中,
Figure CN103204104BD00103
为旋转矩阵,送里X•Y=|X| |Y|cos目, 0是两坐标轴之间的夹角;(U。,V。)为摄像机主点坐标;摄像机#c的光必在车体坐标系中 的坐标为?二[/>",/小二[/ + /'乂05/幸八+ /、山辟.,&]/;'。,'、分别为图像坐标系中11,¥ 轴的焦距比例因子;W。是单个摄像机获取图像的宽度,Wp是全景图像宽度。
[0110] 利用公式(2)右边第一行,W及Zv=0可得:
Figure CN103204104BD00104
[011引上面式化)、(7)和做中是矩阵R1的i行j列的元素。
[0116] 将步骤2计算出的参数0g和目。,及式(6)计算出的t,代入式(7)和(8)可计算 出车体坐标系中地面上点(Xy,y、)对应柱状全景图的坐标(0P,Vp)。
[0117] 4.插值车体坐标系中一点(Xy,yJ的灰度值
[0118] 由于计算出的(eP,Vp)值常位于像素之间,因此,可用插值计算(Xy,yj所对应的 像素灰度值。令
Figure CN103204104BD00111
表示向下取整,下标Pl,P2分别表示(0p,Vp) 沿0和V方向距(或,尸。)的距离,0<Pi,P2<l,如图7所示。因此,车体坐标系中(Xv,yv)的灰 度值为:
Figure CN103204104BD00112
[0122] 5.道路标志线检测识别
[0123] 道路标志线检测分为H步:道路模型的建立,特征选择,W及使用支持向量机 (SVM)进行训练分类,最后进行实时检测。
[0124] 直线具有W最短距离连接两点和容易定位等优点,但过长的直线线性公路容易使 人产生疲劳,特别是在高速行车的过程中,单调的线形将使行车变得非常不安全。在现代高 速公路的线形设计中,回旋曲线是相当重要和普遍使用的一种线形。在保持前向行驶速度 不变的情况下匀速地向一侧打方向盘,车辆的行驶轨迹即为回旋曲线。回旋曲线的基本公 式如下:
[0125]
Figure CN103204104BD00113
[0126] 其中C为定值。
[0127] 建立x-y坐标系,道路模型如下:
Figure CN103204104BD00114
[0131] 其中,耐=0,a为道路切线与X轴之间的夹角,C。为道路的曲率,Cl为曲率变化率, 也即C。的一阶导数。
[0132] 系统的特征向量如下:
[0133] ,S.(足)二IJ;,仿,C',,,('.!,从',V,化 9,;//,口,/,/?;
[0134] 系统的演化模型如下,其中,W为道路宽度,V和《分别衡量车辆行度与角速度(V =VAt),0,V,辦:分别为摄像机旋转矩阵的3个欧拉角,f,h分别为摄像机的焦距和离地 局度。
[0135]特征选择与提取是道路检测中的关键,特征选择的不同强烈影响最终跟踪的效 果。颜色、纹理、形状等低级特征在一定程度上能反映出道路特性,且便于计算,但其鲁棒性 较差,仅能在特定条件下适用。高级特征一般有较好的效果,但过高的维数导致其计算量非 常大,无法满足实时系统的要求。我们采用支持向量机,它有较好的分类效果,在满足实时 系统的要求下力求更好的性能。
[0136] 首先,从真实道路场景中选取正负样本对支持向量机进行训练。其次,采用高斯核 函数
Figure CN103204104BD00121
得到一种径向基函数的分类器。在实现中可调参数有两 个:一是径向基系数S,它控制了函数的径向作用范围;一是软间隔优化参数C,它对应权重 向量范数的最优选择并给出最优界。确定参数的典型方法是在一个范围内实验,直到找到 对特定训练集最好的选择。最终确定S值选为0. 1,C值选为1. 0。
[0137] 训练好的支持向量机即可对整幅图像进行分类,正值和负值分别代表了识别出的 道路与非道路,而值的大小反映了分类的置信程度。
[013引 6.障碍物检测
[0139] 本发明中的障碍物检测是指对在车道上的障碍物进行的定位并测距,并不需要对 障碍物进行完全的识别。我们用立体全景逆透视投影与车道几何形状结合来检测障碍物, 并且假设路面平坦。平坦的道路模型是通过两张重投影图像间不同像素值确定的;对于车 体前端普通的障碍物(即任何高于地面的物体),它们的差分图像特征(即足够大非零像素 块)拥有特定的形状。
[0140]IPM变换是把垂直于道路表面的直线投影到穿过摄像机投影面(1,d,0)的 直线上。在立体视觉系统中,在z=0平面上摄像机的投影不具一致性,送是由于各个立体摄 像机视点的角度不同。假设障碍物为理想的正方体,在差分图像中它会产生两个H角形的 像素块,对应它的垂直边缘。实验中,由于障碍物的纹理不同、形状不规则、颜色不统一,所 角形像素块间不能清楚的定义和区分。然而,像素块的形状几乎接近H角形,在差分图 像中是可W识别的。因此,对障碍物的检测转变成为在差分图像中对送些H角形像素块进 行定位。
[0141] 如果同一时间出现两个或者两个W上的障碍物,包括郝些局部可视的物体,会使 检测复杂化。因此,需要进一步的处理来区分属于同一物体的H角形像素块。
[0142] 本发明采用的方法是使用极坐标直方图检测H角形像素块,它包括扫描差分图像 对应的W域中z=0的平面上的焦点F。极坐标直方图可W通过每条源于焦点F的直线W及 计算送条直线上对应的过临界值像素点的个数来得到。极坐标直方图还需要进行归一化, 最后使用低通滤波器W减少噪声的影响。
[0143] 由于每个H角边缘的延长线会与众摄像机投影面中的一个相交于路面上,焦点位 于投影的中间:在送种情况下极坐标直方图表示每个H角可估计的峰值。直方图中峰值的 位置决定了障碍物在什么样的视角下被检测。由同一个障碍物左右边缘产生的峰值必须结 合起来,送样才能把整个区域考虑在内。
[0144] 本发明从分析大量不同的状态出发,找到了一个较好的标准,即把一组峰值的特 征考虑在内,如峰值的振幅、宽度,他们包含的区域,W及他们之间的距离。在峰值重叠的相 位后方,根据峰值位置、振幅和宽度计算能观测到障碍物整体的视角。另外,通过进一步分 析,得出沿着某一方向(送个方向是由极坐标直方图的极大值确定的)的差分图像,可W估 计障碍物距离,因此可W检测H角形的各个角。实际上,它们描述了障碍物与道路平面间的 接触点,于是就得到了障碍物的距离信息。对于每个极坐标直方图的峰值,计算福射状的直 方图,扫描出差分图像特定的扇形区域,差分图像的宽度决定了峰值宽度函数。焦点到障碍 物间的距离要进行归一化,因此需要计算过临界值像素点(即在扇形区域中的像素点)的个 数。适用于福射状直方图的一种简单的临界值允许检测H角形的角位置,从而得到障碍物 距离。
[0145]W上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通 技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可W做出各种变化和变型,因此所有 等同的技术方案也属于本发明的范畴,本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (1)

1. 一种车辆全视角驾驶监控方法,其特征是,所述方法包括以下步骤: 51 :对摄像机进彳丁标定,具体为: 511 :对所述摄像机进行排列,使所述摄像机采集车辆的全景图; 512 :通过所述全景图在计算机中的图像对所述摄像机进行标定,具体为: 通过实际测量、闭合解及最大似然估计法计算参数对所述摄像机的参数 进打标定; 其中,匕为V轴的焦距比例因子,VOU为摄像机图像坐标系,V轴属于VOU坐标系;u。和V。为摄像机的主点坐标,即图像坐标系的坐标原点;h为摄像机距地面的高度; 52 :将所述摄像机采集的图像发送至计算器,所述计算器对所述图像进行处理,实现对 车辆驾驶的监控,具体为: 521 :所述计算器通过所述摄像机采集的全景图确定每个所述摄像机的视场范围; 522 :确定所述视场范围内的点的视场角度; 523 :通过所述视场角度确定所述点在所述全景图中的坐标; 524 :计算所述坐标对应的灰度值,得到全景灰度图; 525 :通过所述灰度值对所述全景灰度图进行判断,得到全景图中的道路图像和非道路 图像; 526 :对所述全景灰度图进行图像差分,并通过全体全景逆透视投影与车道几何形状结 合对障碍物进行检测。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105711492A (zh) * 2014-12-02 2016-06-29 财团法人金属工业研究发展中心 障碍物警示系统及其运作方法
CN104616559B (zh) * 2014-12-31 2017-12-19 北京新能源汽车股份有限公司 一种实车驾驶模拟系统及其方法
CN104792302A (zh) * 2015-04-29 2015-07-22 深圳市保千里电子有限公司 一种建模测车距的方法
CN107244292A (zh) * 2016-04-08 2017-10-13 鹰驾科技(深圳)有限公司 多视角汽车全景影像显示及记录系统
CN106886759A (zh) * 2017-01-22 2017-06-23 西安科技大学 一种应用于大型卡车的去盲区安全驾驶系统及方法
CN108647670A (zh) * 2018-05-22 2018-10-12 哈尔滨理工大学 一种基于支持向量机的侧向车辆图像的特征识别方法
CN110789358A (zh) * 2019-11-07 2020-02-14 陈丽丽 一种电动汽车

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101083759A (zh) * 2007-07-09 2007-12-05 汪铁良 一种带摄像装置的轿车
CN101442618A (zh) * 2008-12-31 2009-05-27 葛晨阳 用于车辆辅助驾驶的360度环形视频合成方法
CN102120434A (zh) * 2011-03-01 2011-07-13 马珂 全方位行、泊车辅助系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101083759A (zh) * 2007-07-09 2007-12-05 汪铁良 一种带摄像装置的轿车
CN101442618A (zh) * 2008-12-31 2009-05-27 葛晨阳 用于车辆辅助驾驶的360度环形视频合成方法
CN102120434A (zh) * 2011-03-01 2011-07-13 马珂 全方位行、泊车辅助系统

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