CN103969466A - 一种实现车辆测速的方法及相应的终端 - Google Patents
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Abstract
一种实现车辆测速的方法及相应的终端,所述方法包括:对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组,对同组的两帧图像进行以下处理:从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体;及计算所述基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。相应的终端包括拍摄模块、分组模块、选择模块和计算模块。本发明可以使用终端对车辆测速,从而方便地了解车辆速度。
Description
技术领域
本发明涉及速度测量,更具体地,涉及一种实现车辆测速的方法及相应的终端。
背景技术
目前车辆测速一般采用两种方法:
一种是利用安装在车辆里的传感设备,利用车速运行参数计算车速,如汽车上的车速表,是按照变速箱转速计算车速。这种方法可以实时准确的计算车速,但其缺点是只有司机才能方便看到车速。其他乘客不方便看到。
另一种是雷达测速,即根据接收到的反射波频移量计算而得出被测物体的运动速度。如在道路旁边架设雷达发射器,向道路来车方向发射雷达波束,再接收汽车的反射的回波,通过回波分析测定汽车车速,如车速超过设定值,则指令相机拍摄(晚间同时触发闪光灯)。此种方式主要由交通管理部门用来监控车辆的超速情况。
目前还没有一种方法可以让乘客自己进行车辆测速,从而随时了解车辆的行驶速度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种使用终端实现车辆测速的方法及相应的终端。
为了解决的上述技术问题,本发明提供了一种实现车辆测速的方法,应用于具有拍摄功能的终端,所述方法包括:
对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组,对同组的两帧图像进行以下处理:
从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体;及
计算所述基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
较佳地,
所述从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体,包括:
对该两帧图像上匹配成功的物体,根据预置的静止物体的识别模型进行识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。
较佳地,
所述从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,包括:在该两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式之一选择出所述一个或多个物体:
在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体;或者
按照到图像中部的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体。
较佳地,
所述计算出车辆速度,是基于以下公式:
其中,
v为车辆速度,t1为所述两帧图像中图像一的拍摄时刻,t2为所述两帧图像中图像二的拍摄时刻,f1为拍摄所述图像一时的焦距,f2为拍摄所述图像二时的焦距,v1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,v2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,Δs为所述基础物体在所述两帧图像上的偏移距离。
较佳地,
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组时,对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果;
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组时,对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,所述方法还包括:对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
相应地,本发明还提供了一种具有拍摄功能的终端,包括:
拍摄模块,用于对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
分组模块,用于以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组;
选择模块,用于对同组的两帧图像,从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为该两帧图像上测速用的基础物体;
计算模块,用于对同组的两帧图像,计算该两帧图像上测速用的基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
较佳地,
所述选择模块从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体,包括:
对该两帧图像上匹配成功的物体,根据预置的静止物体的识别模型进行识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。
较佳地,
所述选择模块从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,包括:在该两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式之一选择出一个或多个物体:
在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体;或者
按照到图像中部的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体。
较佳地,
所述计算模块计算出车辆速度,是基于以下公式:
其中,
v为车辆速度,t1为所述两帧图像中图像一的拍摄时刻,t2为所述两帧图像中图像二的拍摄时刻,f1为拍摄所述图像一时的焦距,f2为拍摄所述图像二时的焦距,v1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,v2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,Δs为所述基础物体在所述两帧图像上的偏移距离。
较佳地,
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组;所述计算模块对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果;或者
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组;所述计算模块对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,还对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
上述方案利用终端摄像功能对外部场景拍照,利用两次拍照时的图像和相关参数来计算车速,可以随时随地自行测速,使用户可以随时了解车辆行驶速度。
附图说明
图1是本发明实施例一测速方法的流程图;
图2是本发明实施例一两次拍摄图像的相关参数的示意图;
图3是本发明实施例一终端的功能模块图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
本发明要在行驶的车辆内,使用具有拍摄功能的终端如移动终端,利用两次拍照产生的数据来计算车速,计算过程需要基于凸透镜成像原理和信息提取技术。
凸透镜成像原理:
光学中最基本的高斯成像公式为:1/u+1/v=1/f,即物距的倒数加上像距的倒数等于焦距的倒数。其中,u为物距,指物体到透镜光心之间的距离;v为像距,指像到透镜光心之间的距离;f为焦距,指从透镜光心到光聚集之焦点的距离,即照相机中从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。
对于凸透镜成像而言(照相机就是凸透镜成像),当物距为无穷远时,像距等于焦距,成像在焦平面上(照相机聚焦无穷远的情况);当物距为无穷远与两倍焦距之间时,像距在焦距与两倍焦距之间,成缩小的实像(照相机一般都属此类情况,在物距接近两倍焦距时为微距拍摄);当物距等于两倍焦距时,像距与物距相等,此时物像等大,1:1微距即此种情况;当物距小于两倍焦距并大于焦距时,像距大于两倍焦距,成放大的实像;当物距等于焦距时,像距为无穷大,物上的光线经透镜后为平行光线,不成像;当物距小于焦距时,像距为负值,即在物的同侧成虚像(如放大镜成象)。
信息提取技术:
信息提取是从观测数据中获得有用信息的过程,主要可分为检测和估计但在系统辨识和模式识别中也含有信息提取过程。有一类信息隐含在语声、文字或图形图像中,这些信息需要经过图像处理才能提取出来。本发明主要涉及从图像中提取物体的技术,将多帧图像上的相同物体作为测速用的基础物体。如果拍摄的场景中运动物体比较多或比较大,可以启用对图像中物体的识别功能,根据识别结果选择静止物体如房屋、树木等作为测速用的基础物体。上述从图像中提取物体及进行识别,可以利用现有的各种技术,对此本发明不做局限。
实施例一
本实施例中,行驶车辆上的测速者使用固定的终端(指拍摄时终端不能移动和转动),在短时间内多次拍摄窗外的场景,在拍摄的多帧图像中提取物体,将多帧图像上的相同物体作为测速用的基础物体,通过计算物体的移动距离,进而计算出车速。
如图1所示,本实施例实现车辆测速的方法,应用于具有拍摄功能的终端如手机、相机等,该方法包括:
步骤110,对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
上述终端的多次拍摄,可以是终端的自动连拍,也可以是用户手动触发的多次拍摄,终端需自动记录拍摄时刻以测算出时间差。这里的多次拍摄可以是两次拍摄,也可以是更多次拍摄,两次拍摄就可以测速,但也可以多次拍摄以取得更准确的结果。
步骤120,以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组;
当拍摄了两帧图像时,只能将所述多帧图像分为一组。
当拍摄了多帧图像时,可以先从中选择两帧图像作为一组,也可以以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组,此时可以将相邻图像作为一组,但不局限于此,如拍摄3帧图像时,选择第一帧图像和第二帧图像为一组,第一帧图像和第三帧图像为一组,等等。
步骤130,对同组的两帧图像,从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体;
本步骤对该两帧图像中提取出的物体进行匹配(匹配的物体在不同图像上)时,可以基于物体的一种特征如形状进行匹配,也可以同时基于物体的多种特征如形状和色彩、形状和灰度等进行匹配,以提高匹配的准确度。
本步骤中,如果终端没有在该两帧图像上找到相匹配的物体,可以给出提示:没有找到相同物体,无法测速。如果找到一个相匹配的物体则将此物体作为测速用的基础物体。
如果在两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式选择出一个或多个物体:
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
特别地,在一个示例中,是按照到图像中部的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体。用户在拍摄时一般会将镜头的中部对准目标物体,在测速的情况下,该目标物体即为基础物体,因而这种选择方式更容易将用户选择的目标物体自动识别为基础物体。
特别地,在一个示例中,终端在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体。这样虽然会增加一些操作,但是可以避免将拍摄到的运动物体作为基础物体导致计算错误。
步骤140,对同组的两帧图像,计算该两帧图像上测速用的所述基础物体在该两帧图像上的偏移距离,再结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
图2A所示是两次拍摄相关参数的示意图。图中的箭头方向为车辆的行驶方向,假定选择的基础物体为树,A1、A2所在平面是成像平面;B、C是凸透镜的光心;B、C到该成像平面的垂直距离分别为拍摄该两帧图像时的焦距。
本示例中,在t1时刻拍摄图像一,焦距记为f1,树在图像一上所在的位置点为A1(该点可以选择基础物体的几何中心点、最左侧的点、最右侧的点、最上方的点、最下方的点,等等),AB为依据所述基础物体计算的图像一的物距,记为u1,BA1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,记为v1。在t2时刻拍摄图像二,焦距为f2,树在图像二上所在位置点为A2,AC为依据所述基础物体计算的图像二的物距,记为u2,CA2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,记为v2。其中,f1、v1和f2、v2可以由终端获得并保存。BC为车辆在t2-t1时间段内所行驶的距离S(图像一和图像二焦距的变化可以忽略不计)。
在图2B中,作虚线CD平行于BA1,A2D是基础物体即树在两帧图像上的偏移距离,记为Δs。
根据凸透镜物像成像原理有:∠A2CD=∠BAC
根据高斯成像公式:1/u+1/v=1/f,则u=fv/(v-f)
则由三角形余弦定理:cos∠A2CD=(A2C2+DC2-A2D2)/(2×A2C×DC)
所以∠A2CD=arcos((A2C2+DC2-A2D2)/(2×A2C×DC))
即∠A2CD=arcos((v2 2+v1 2-Δs2)/(2v2v1))
所以∠BAC=∠A2CD=arcos((v2 2+v1 2-Δs2)/(2v2v1))
而AB=u1;AC=u2,
根据余弦定理:BC2=AB2+AC2-2×AB×AC×cos∠BAC;
所以
即:
将u=fv/(v-f)带入
则
所以车辆行驶速度v为:
上式为计算车辆速度v的理论公式,在基于该公式计算时,也可以采用该公式衍生的简化算法或近似算法。
如步骤130从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个物体,确定为测速用的基础物体,则在步骤140中,将针对该基础物体计算出的车辆速度作为根据同组的该两帧图像计算出的车辆速度;
如步骤130从匹配成功的物体中选择多个物体,确定为测速用的基础物体时,则在步骤140中,针对每一基础物体分别计算出车辆速度,将计算出的多个车辆速度的均值(如算术平均值或加权平均值)作为根据同组的该两帧图像计算出的车辆速度。这样可以增加计算结果的准确性。
在以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组时,对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果。特别地,如果拍摄的图像是3帧以上,如果基于该组图像无法计算出车辆速度时(如没有确定到基础物体),还可以重新选择另两帧图像作为一组继续上述处理,直到计算出车辆速度,如所有图像两两组合后仍无法计算出车辆速度,才认为测速失败。
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组时,对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,上述方法还包括:对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
图3所示是本实施例终端的功能模块图,如图所示,该终端包括:
拍摄模块10,用于对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
分组模块20,用于以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组;
选择模块30,用于对同组的两帧图像,从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为该两帧图像上测速用的基础物体;
计算模块40,用于对同组的两帧图像,计算该两帧图像上测速用的基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
较佳地,
所述选择模块30从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,包括:在该两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式之一选择出一个或多个物体:
在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体;或者
按照到图像中部(指中心点)的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体。
较佳地,所述计算模块30计算出车辆速度,是基于以下公式:
其中,
v为车辆速度,t1为所述两帧图像中图像一的拍摄时刻,t2为所述两帧图像中图像二的拍摄时刻,f1为拍摄所述图像一时的焦距,f2为拍摄所述图像二时的焦距,v1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,v2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,Δs为所述基础物体在所述两帧图像上的偏移距离;
较佳地,
所述选择模块30从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个物体,确定为测速用的基础物体时,所述计算模块40将针对该基础物体计算出的车辆速度作为根据同组的该两帧图像计算出的车辆速度;
所述选择模块30从该两帧图像上匹配成功的物体中选择多个物体,确定为测速用的基础物体时,所述计算模块40针对每一基础物体分别计算出车辆速度,将计算出的多个车辆速度的均值作为根据同组的该两帧图像计算出的车辆速度。
较佳地,
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组;所述计算模块对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果;或者
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组;所述计算模块对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,还对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
实施例二
在实施例一中,如果由终端自动选择测速用的基础物体,则在外部场景中运动物体比较多、比较大时,容易将运动物体选择为基础物体。故在本实施例中,终端预置静止物体的识别模型并增加物体识别功能,启用该功能后,在确定相匹配的物体后,对这些物体进行识别,一个物体只有识别为静止物体时,才作为测速用的基础物体。
本实施例实现车辆测速的方法,应用于具有拍摄功能的终端,该方法与实施例一的方法基本相同,区别在于:
对同组的两帧图像,从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体时,相对于实施例一增加一个条件,即选择的物体应为静止物体。为此,终端需要根据预置的静止物体的识别模型(如预置树、房子等的识别模型)对匹配成功的物体进行图像识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。识别时通常要经过以下处理:将各类图像的重要特性用数字刻划出来,即特性提取;在某一类图像的许多特性中,找出某些综合性指标,即特征选择;根据预置的静止物体的识别模型进行匹配,判决它属于哪一种物体,即物体识别。
相应地,本实施例的终端与实施例一的终端基本相同,差别在于:终端中的选择模块对同组的两帧图像,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体时,对该两帧图像上匹配成功的物体,根据预置的静止物体的识别模型进行识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。
上述两个实施例中,终端在计算出车辆速度并显示给用户时,可以同时显示使用的基础物体的信息如基础物体的图形(实施二可以使用识别出的物体的名称),用户根据该信息可以了解此次计算依据的基础物体,用于评估此次运算的准确性,如果显示的基础物体是运动物体或不明物体,用户可以再次进行测速。
上述实施例方案利用终端摄像功能对外部场景拍照,利用两次拍照时的图像和相关参数来计算车速,可以随时随地自行测速,使用户可以随时了解车辆行驶速度。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成,所述程序可以存储于计算机可读存储介质中,如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地,上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现,相应地,上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种实现车辆测速的方法,应用于具有拍摄功能的终端,所述方法包括:
对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组,对同组的两帧图像进行以下处理:
从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体;及
计算所述基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体,包括:
对该两帧图像上匹配成功的物体,根据预置的静止物体的识别模型进行识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于:
所述从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,包括:在该两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式之一选择出所述一个或多个物体:
在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体;或者
按照到图像中部的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述计算出车辆速度,是基于以下公式:
其中,
v为车辆速度,t1为所述两帧图像中图像一的拍摄时刻,t2为所述两帧图像中图像二的拍摄时刻,f1为拍摄所述图像一时的焦距,f2为拍摄所述图像二时的焦距,v1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,v2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,Δs为所述基础物体在所述两帧图像上的偏移距离。
5.如权利要求1或4所述的方法,其特征在于:
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组时,对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果;
以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组时,对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,所述方法还包括:对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
6.一种具有拍摄功能的终端,其特征在于,包括:
拍摄模块,用于对外部场景进行多次拍摄,得到多帧图像,记录每一次拍摄的参数,所述参数包括像距、焦距和拍摄时刻;
分组模块,用于以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组或多组;
选择模块,用于对同组的两帧图像,从该两帧图像中提取出物体并进行匹配,从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为该两帧图像上测速用的基础物体;
计算模块,用于对同组的两帧图像,计算该两帧图像上测速用的基础物体在该两帧图像上的偏移距离,结合拍摄该两帧图像时的像距、焦距和根据拍摄时刻得到的时间差,计算出车辆速度。
7.如权利要求6所述的终端,其特征在于:
所述选择模块从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,确定为测速用的基础物体,包括:
对该两帧图像上匹配成功的物体,根据预置的静止物体的识别模型进行识别,如果识别为静止物体,才确定为测速用的基础物体。
8.如权利要求6或7所述的终端,其特征在于:
所述选择模块从该两帧图像上匹配成功的物体中选择一个或多个物体,包括:在该两帧图像上匹配成功的物体数量超过要选择的物体数量时,按照以下方式之一选择出一个或多个物体:
在显示屏显示匹配到的多个物体供用户选择,由用户选择的所述一个或多个物体;或者
按照到图像中部的距离从小到大的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照从大到小的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照匹配度从高从低的顺序选择所述一个或多个物体;或者
按照物体大小和匹配度加权运算后从大到小的顺序选择所述一个或多个物体。
9.如权利要求8所述的终端,其特征在于:
所述计算模块计算出车辆速度,是基于以下公式:
其中,
v为车辆速度,t1为所述两帧图像中图像一的拍摄时刻,t2为所述两帧图像中图像二的拍摄时刻,f1为拍摄所述图像一时的焦距,f2为拍摄所述图像二时的焦距,v1为依据所述基础物体计算的图像一的像距,v2为依据所述基础物体计算的图像二的像距,Δs为所述基础物体在所述两帧图像上的偏移距离。
10.如权利要求6或9所述的终端,其特征在于:
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为一组;所述计算模块对该组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,将该车辆速度作为测速结果;或者
所述分组模块是以两帧图像为一组,将所述多帧图像分为多组;所述计算模块对每组的两帧图像进行处理,计算出车辆速度后,还对计算出的多个车辆速度取均值,作为测速结果。
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