CN112347825B - 车身环视模型的调整方法及其系统 - Google Patents

车身环视模型的调整方法及其系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112347825B
CN112347825B CN201910734704.4A CN201910734704A CN112347825B CN 112347825 B CN112347825 B CN 112347825B CN 201910734704 A CN201910734704 A CN 201910734704A CN 112347825 B CN112347825 B CN 112347825B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle body
image
distance
looking
around model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910734704.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112347825A (zh
Inventor
冉盛辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority to CN201910734704.4A priority Critical patent/CN112347825B/zh
Publication of CN112347825A publication Critical patent/CN112347825A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112347825B publication Critical patent/CN112347825B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车身环视模型的调整方法及其系统，车身的周围环境包括第一参考物体，车身上设置有信息采集单元，该方法包括：获取车身环视模型，其中，车身环视模型包括坐标系原点，以及以坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部。获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，根据第一距离，判断是否需要调整车身环视模型，若是，则调整车身环视模型。由此，实现了借助第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型，使得车身环视模型与第一参考物体的影像匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合。

Description

车身环视模型的调整方法及其系统
【技术领域】
本发明涉及汽车电子领域，尤其涉及一种车身环视模型的调整方法及其系统。
【背景技术】
汽车在低速行驶状态下，比如在泊车过程中时，驾驶员需要了解车身周围的环境情况，使得驾驶员能够对汽车进行合理操作，避免发生事故。
车身环视系统是一种用于显示车身周围环境对应的环视图像的显示系统。现有的车身环视系统在车身四周设置多个图像采集单元，通过图像采集单元采集周围环境的图像，投影到形状、大小不变的车身环视模型上，实现对周围环境图像的显示。
但是，现有的车身环视系统中，周围环境图像包括车身周围物体的影像，物体影像对应的物体位置与实际位置不符。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种车身环视模型的调整方法及其系统，车身周围环境包括第一参考物体，车身上设置有信息采集单元，借助第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型，使得车身环视模型与第一参考物体的影像匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合，用以解决现有技术中周围环境图像中的物体影像与车身环视模型不匹配的问题。
一方面，本发明实施例提供了一种车身环视模型的调整方法，车身的周围环境包括第一参考物体，所述车身上设置有信息采集单元，所述方法包括：获取车身环视模型；其中，所述车身环视模型包括坐标系原点，以及以所述坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部；获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离；根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型；以及若是，则调整所述车身环视模型。
另外，本发明实施例的车身环视模型的调整方法，还具有如下附加的技术特征：
可选地，所述根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型，包括：判断所述第一距离是否发生变化；若是，则计算变化后的所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；根据所述底部的半径，调整所述车身环视模型；或者，根据所述第一距离，计算所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；判断所述底部的半径是否发生变化；若是，则根据变化后的所述底部的半径，调整所述车身环视模型。
可选地，所述车身上设置有至少两个图像采集单元，所述图像采集单元包括第一图像采集单元和第二图像采集单元，所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元分别位于所述车身相邻的两个侧面，所述获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离，包括：分别获取所述第一图像采集单元在第一时刻采集的第一图像，和所述第二图像采集单元在第一时刻采集的第二图像；其中，所述第一图像对应的第一环境区域和所述第二图像对应的第二环境区域具有重合部分，所述第一参考物体位于所述重合部分；根据所述第一参考物体在所述第一图像中的第一影像，和所述第一参考物体在所述第二图像中的第二影像，计算所述第一参考物体对应于所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元的深度信息。
可选地，所述根据所述第一距离，计算所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径，包括：根据所述深度信息，计算所述第一参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第一参考距离；根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径。
可选地，在所述调整所述车身环视模型之后，还包括：获取所述多个图像采集单元在所述第一时刻采集的多个图像；将所述多个图像投影在所述车身环视模型上；对所述多个图像进行融合，以生成所述车身周围环境的环视立体图像。
可选地，所述车身的周围环境还包括第二参考物体，所述根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径，包括：获取所述第二参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第二参考距离；当所述底部为圆形时，判断所述第一参考距离是否小于等于第一预设阈值；若是，则判断所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值；若是，则计算所述第一参考距离和所述第二参考距离的均值，并根据所述均值计算所述车身环视模型的底部的半径。
可选地，所述车身的周围环境包括N个参考物体，N≥3，N为整数，所述N个参考物体包括所述第一参考物体，所述根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径，包括：分别获取每个所述参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的参考距离Ln；其中，3≤n≤N，n为整数；当所述底部为圆形时，所述底部的半径L通过以下公式获得：其中，当M最小时，获得所述底部的半径L。
可选地，在所述车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个所述图像采集单元，所述图像采集单元为鱼眼摄像头，所述重合部分包括所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方，所述第一参考物体位于所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
一方面，本发明实施例提供了一种车身环视模型的调整系统，所述系统包括：位于车身周围环境中的第一参考物体，位于所述车身上的信息采集单元，以及车身环视模型调整装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取车身环视模型；其中，所述车身环视模型包括坐标系原点，以及以所述坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部；第二获取模块，用于获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离；判断模块，用于根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型；以及调整模块，用于当所述判断模块确定需要调整所述车身环视模型时，调整所述车身环视模型。
另外，本发明实施例的车身环视模型的调整系统，还具有如下附加的技术特征：
可选地，所述判断模块包括：第一判断子模块，用于判断所述第一距离是否发生变化；第一计算子模块，用于当所述判断子模块确定所述第一距离发生变化时，计算变化后的所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；第一调整子模块，用于根据所述底部的半径，调整所述车身环视模型；或者，第二计算子模块，用于根据所述第一距离，计算所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；第二判断子模块，用于判断所述底部的半径是否发生变化；第二调整子模块，用于当所述判断子模块确定所述底部的半径发生变化时，根据变化后的所述底部的半径，调整所述车身环视模型。
可选地，所述系统包括：位于所述车身上的至少两个图像采集单元，所述图像采集单元包括第一图像采集单元和第二图像采集单元，所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元分别位于所述车身相邻的两个侧面，所述第二获取模块包括：获取子模块，用于分别获取所述第一图像采集单元在第一时刻采集的第一图像，和所述第二图像采集单元在第一时刻采集的第二图像；其中，所述第一图像对应的第一环境区域和所述第二图像对应的第二环境区域具有重合部分，所述第一参考物体位于所述重合部分；第三计算子模块，用于根据所述第一参考物体在所述第一图像中的第一影像，和所述第一参考物体在所述第二图像中的第二影像，计算所述第一参考物体对应于所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元的深度信息。
可选地，所述第二计算子模块包括：第一计算单元，用于根据所述深度信息，计算所述第一参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第一参考距离；第二计算单元，用于根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径。
可选地，所述装置还包括：第三获取模块，用于获取所述多个图像采集单元在所述第一时刻采集的多个图像；投影模块，用于将所述多个图像投影在所述车身环视模型上；融合模块，用于对所述多个图像进行融合，以生成所述车身周围环境的环视立体图像。
可选地，所述车身的周围环境还包括第二参考物体，所述第三计算单元包括：第一获取子单元，用于获取所述第二参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第二参考距离；第一判断子单元，用于当所述底部为圆形时，判断所述第一参考距离是否小于等于第一预设阈值；第二判断子单元，用于当第一判断子单元确定所述第一参考距离小于等于第一预设阈值时，判断所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值；第一计算子单元，用于当第二判断子单元确定所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值小于等于第二预设阈值时，计算所述第一参考距离和所述第二参考距离的均值；第二计算子单元，用于根据所述均值计算所述车身环视模型的底部的半径。
可选地，所述车身周围环境包括N个参考物体，N≥3，N为整数，所述N个参考物体包括所述第一参考物体，所述第二计算单元包括：第二获取子单元，用于分别获取每个所述参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的参考距离Ln；其中，3≤n≤N，n为整数；当所述底部为圆形时，所述底部的半径L通过以下公式获得：其中，当M最小时，获得所述底部的半径L。
可选地，在所述车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个所述图像采集单元，所述图像采集单元为鱼眼摄像头，所述重合部分包括所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方，所述第一参考物体位于所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
和现有技术相比，本发明实施例借助第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型，使得车身环视模型与第一参考物体的影像匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为现有车身环视系统的效果示意图；
图2为本发明实施例所提供的车身环视模型的调整方法的流程示意图；
图3为本发明实施例所提供的车身环视模型的俯视图；
图4为本发明实施例所提供的车身环视模型的左视图；
图5为本发明实施例所提供的另一种车身环视模型的调整方法的流程示意图；
图6为本发明实施例所提供的一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图；
图7为本发明实施例所提供的另一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图；
图8为本发明实施例所提供的一种通过视差确定深度信息的原理示意图；
图9为本发明实施例所提供的又一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图；
图10为本发明实施例所提供的又一种车身环视模型的调整方法的流程示意图；
图11为本发明实施例所提供的图像投影的示意图；
图12为本发明实施例所提供的一种车身环视模型的调整系统的结构示意图；
图13为本发明实施例所提供的另一种车身环视模型的调整系统的结构示意图；以及
图14为本发明实施例所提供的又一种车身环视模型的调整系统的结构示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的相同的字段，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
基于前述现有技术的说明，可以知道，现有的车身环视系统在车身四周设置多个图像采集单元，通过图像采集单元采集周围环境的图像，投影到形状、大小不变的车身环视模型上，实现对周围环境图像的显示。
但是，现有的车身环视系统中，周围环境图像包括车身周围物体的影像，物体影像对应的物体位置与实际位置不符。
图1为现有车身环视系统的效果示意图。申请人经过深入研究后发现，造成上述问题的原因在于，如图1所示，汽车在低速行驶时，车身周围物体与车身的相对位置时刻发生变化。相应地，周围环境图像中对应的物体影像的位置和大小也不断发生变化，而车身环视模型的形状、大小不变。因此图像中的物体影像与车身环视模型不匹配，造成周围环境图像显示出的物体位置与实际位置不符。
当车身周围物体的实际位置在车身环视模型上时，图像中的物体影像与车身环视模型匹配，物体影像的位置和大小与车身周围物体的实际位置和实际大小吻合。当车身周围物体的实际位置与车身环视模型出现偏差时，图像中的物体影像与车身环视模型不匹配，物体影像的位置和大小与车身周围物体的实际位置和实际大小不吻合。具体地，当物体影像对应的物体位置比实际位置远时，物体影像对应的物体大小比实际大小大，当物体影像对应的物体位置比实际位置近时，物体影像对应的物体大小比实际大小小。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种车身环视模型的调整方法，将车身周围物体作为第一参考物体，车身上设置有信息采集单元，借助车身的周围环境中的第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型的形状和大小。图2为本发明实施例所提供的车身环视模型的调整方法的流程示意图。如图2所示，车身的周围环境包括第一参考物体，车身上设置有信息采集单元，该方法包括：
步骤S101，获取车身环视模型。
其中，车身环视模型包括坐标系原点，以及以坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部。
图3为本发明实施例所提供的车身环视模型的俯视图。图4为本发明实施例所提供的车身环视模型的左视图。如图3和图4所示，本发明实施例中的车身环视模型为平底碗状模型，包括底部和侧部，底部的半径大小可以变化，侧部的形状和大小保持不变，因此车身环视模型的形状和大小取决于底部的半径。
当底部为圆形时，圆上各点到圆心的距离处处相等，当底部为椭圆形时，底部半径包括长半径和短半径，椭圆上各点到圆心的距离不同。可以理解，对于圆形底部，底部的半径对应于一个变量，而对于椭圆形底部，底部的长半径和短半径可以独立变化，因此对应于两个变量。可选地，将长半径和短半径的比值设为定值，则短半径变化时，长半径等比例变化。即，对椭圆的圆扁程度进行预设，对椭圆进行放大或者缩小。
需要说明的是，本发明实施例将车身在地面的投影近似为一个矩形，将矩形的中心点作为车身在地面投影的中心，并且将矩形的中心点作为车身环视模型的坐标系原点。
可以理解，由于侧部的形状和大小不变，因此侧部在水平方向上的宽度为定值。基于前述说明可以知道，为了让第一参考物体的影像始终与车身环视模型匹配，也就是要让第一参考物体的实际位置始终与车身环视模型的侧部重合。当底部为圆形时，需要让第一参考物体与坐标系原点之间的第一参考距离大小等于侧部的宽度与底部的半径之和，即第一参考距离＝宽度+半径。当底部为椭圆形时，将第一参考物体与坐标系原点之间进行连线，连线与椭圆相交于第一参考物体对应的交点，第一参考物体与坐标系原点之间的第一参考距离大小等于侧部的宽度，与该交点到坐标系原点之间距离之和，即第一参考距离＝宽度+交点与坐标系原点之间的距离。
可以理解，车身环视模型是一个随车身移动的立体模型，为了建立车身环视模型，需要取与车身相关的一个点作为参考点，来建立车身环视模型。
考虑到车身环视模型围绕车身设置，且位于地面之上，因此本发明实施例将车身在地面投影的中心作为坐标系原点，以便建立车身环视模型。
步骤S102，获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离。
基于前述说明，可以知道，本发明实施例所提出的车身环视模型的形状和大小不固定，需要根据第一参考物体和坐标系原点之间的距离确定，而坐标系原点与车身上设置的信息采集单元之间的相对位置始终不变，因此可以根据第一参考物体与车身上设置的信息采集单元之间的第一距离，来确定第一参考物体和坐标系原点之间的距离。
简单来说，本发明实施例所提供的车身环视模型的形状和大小取决于底部的半径，而底部的半径大小根据第一参考物体与车身上设置的信息采集单元之间的第一距离来确定。也就是说，车身环视模型的形状和大小取决于第一距离，即车身环视模型的形状和大小由第一参考物体与车身的相对位置来确定。进而使得第一参考物体的实际位置在车身环视模型上，周围环境图像中显示出的第一参考物体的影像与车身环视模型匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合。
进一步地，考虑到汽车在移动过程中，第一参考距离的大小实时变化，而侧部的宽度为定值，因此底部的半径也需要相应实时变化，使得车身环视模型的形状和大小实时变化，从而让第一参考物体的影像始终与车身环视模型匹配。
其中，获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离的方法有多种，具体根据信息采集单元的类别而相应变化，若信息采集单元为雷达单元，可以是通过雷达测距确定第一距离，若信息采集单元为激光单元，则可以通过激光测距确定第一距离，此外信息采集单元还可以是各种已知的能够用于测距的传感器，本发明实施例对此不做限制。
步骤S103，根据第一距离，判断是否需要调整车身环视模型。
可以理解，车身上设置的信息采集单元与车身的相对位置始终保持不变，因此在获取了第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离之后，可以利用预先设置的换算公式，计算出第一参考物体和车身之间的距离。并且坐标系原点为车身在地面的投影的中心点，因此坐标系原点与车身的相对位置也始终保持不变，在确定了第一参考物体和车身之间的距离之后，就可以计算出第一参考距离大小。当底部为圆形时，可以根据公式，车身环视模型的底部的半径＝第一参考距离-车身环视模型的侧部的宽度，算出第一距离对应的车身环视模型的底部的半径。当底部为椭圆形时，根据公式，第一参考物体对应的交点与坐标系原点之间的距离＝第一参考距离-宽度，并根据该交点在椭圆上的位置，确定椭圆的长半径和短半径。
需要特别说明的是，考虑到第一距离与第一参考距离、车身环视模型的底部的半径之间存在映射关系，当第一距离发生变化时，第一参考距离和车身环视模型的底部的半径也相应变化。
因此，本发明实施例提出了两种判断是否需要调整车身环视模型的方法。
第一种方法，判断第一距离是否发生变化，若是，则确定需要调整车身环视模型，继续计算变化后的第一距离对应的车身环视模型的底部的半径，并根据底部的半径，调整车身环视模型。若否，则确定无需调整车身环视模型，无需计算对应的车身环视模型的底部的半径。
第二种方法，根据第一距离，直接计算第一距离对应的车身环视模型的底部的半径，并判断底部的半径是否发生变化。若是，则确定需要调整车身环视模型，并根据变化后的底部的半径，调整车身环视模型。若否，则确定无需调整车身环视模型。
可以理解，本发明实施例所提供的车身环视模型的形状和大小能够变化，在步骤S101，获取车身环视模型中，能够得到原始的第一距离，以及车身环视模型的底部的原始半径。
步骤S102中获取的第一距离和原始的第一距离的大小可能相同，也可能不同。类似的，根据第一距离，计算出的第一距离对应的车身环视模型的底部的半径，与车身环视模型的底部的原始半径的大小可能相同，也可能不同。
步骤S104，若是，则调整车身环视模型。
若原始第一距离与获取的第一距离大小不同，或者原始半径与第一距离对应的半径大小不同，说明车身环视模型的底部的半径发生了变化，需要根据第一距离对应的半径，调整车身环视模型的大小和形状。若原始第一距离与获取的第一距离大小不同，或者原始半径与第一距离对应的半径大小相同，说明车身环视模型的底部的半径没有发生变化，保持原状即可。
综上所述，本发明实施例所提出的车身环视模型的调整方法，车身的周围环境包括第一参考物体，车身上设置有信息采集单元，该方法包括：获取车身环视模型，其中，车身环视模型包括坐标系原点，以及以坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形。获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，根据第一距离，判断是否需要调整车身环视模型，若是，则调整车身环视模型。由此，实现了借助第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型，使得车身环视模型与第一参考物体的影像匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合。
基于前述说明可以知道，在调整完车身环视模型的形状和大小之后，还需要将车身周围环境对应的环视图像投影到车身环视模型上，以生成车身周围环境的环视立体图像，以实现对周围环境图像的显示，让驾驶员能够直观地看到车身周围的环境情况。
为了得到车身周围环境对应的环视图像，需要采集周围环境的图像，具体通过在车身的侧面设置多个图像采集单元来实现。因此对于生成车身周围环境的环视立体图像来说，车身侧面的多个图像采集单元是必须的，为了减少车身上设置的信息采集单元的种类和数量，本发明实施例提出了另一种车身环视模型的调整方法，通过车身上设置的图像采集单元来确定第一参考物体和图像采集单元之间的第一距离，进而计算第一距离对应的车身环视模型的底部的半径。具体地，在车身上设置有至少两个图像采集单元，图像采集单元包括第一图像采集单元和第二图像采集单元。图5为本发明实施例所提供的另一种车身环视模型的调整方法的流程示意图。如图5所示，基于图2所示的方法流程，步骤S102，获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，包括：
步骤S201，分别获取第一图像采集单元在第一时刻采集的第一图像，和第二图像采集单元在第一时刻采集的第二图像。
其中，第一图像对应的环境区域和第二图像对应的环境区域具有重合部分，第一参考物体位于重合部分。
可以理解，每个图像采集单元都有对应的环境区域，图像采集单元采集对应环境区域内的图像。第一图像采集单元采集第一环境区域对应的第一图像，第二图像采集单元采集第二环境区域对应的第二图像。
为了能够通过第一图像和第二图像，来确定第一参考物体对应于第一图像采集单元和第二图像采集单元的深度信息，需要第一图像中包括第一参考物体对应的第一影像，第二图像中包括第一参考物体的第二影像。
步骤S202，根据第一参考物体在第一图像中的第一影像，和第一参考物体在第二图像中的第二影像，计算第一参考物体对应于第一图像采集单元和第二图像采集单元的深度信息。
具体可以通过第一影像和第二影像的视差，来确定第一参考物体的位置。换句话说，上述的第一环境区域和第二环境区域具有重合部分，第一参考物体的位置位于重合部分，那么第一图像采集单元和第二图像采集单元分别对第一环境区域和第二环境区域进行图像采集时，分别会采集到第一参考物体对应的第一影像和第二影像。由于第一图像采集单元和第二图像采集的单元的位置不同，使得第一影像在第一图像中的位置，与第二影像在第二图像中的位置存在区别，形成视差。
具体来说，第一图像采集单元和第二图像采集单元的位置关系可能存在两种情况。图6为本发明实施例所提供的一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图。如图6所示，第一种情况，第一图像采集单元和第二图像采集单元位于车身的同一侧，且正对第一参考物体所在方向。
图7为本发明实施例所提供的另一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图。如图7所示，第二种情况，第一图像采集单元和第二图像采集单元分别位于车身相邻的两个侧面，且斜对第一参考物体所在方向。
上述两种情况中，都可以通过第一参考物体对应的第一影像和第二影像的视差，来确定第一参考物体对应于第一图像采集单元和第二图像采集单元的深度信息。为了便于说明，以第一图像采集单元和第二图像采集单元位于车身的同一侧为例进行说明。图8为本发明实施例所提供的一种通过视差确定深度信息的原理示意图。如图8所示，第一图像采集单元和第二图像采集单元之间的距离为b，第一参考物体上具有参考点p，第一图像采集单元和第二图像采集单元的焦距都是f。参考点p在第一图像中的影像p1与第一图像采集单元的中心线的距离为X1，参考点p在第二图像中的影像p2与第二图像采集单元的中心线的距离为X2。设参考点p与第一图像采集单元的中心线的距离为a，那么参考点p与第二图像采集单元的中心线的距离为(b-a)。根据三角形相似原理可知，其中，X1和X2的数值可以通过对第一图像和第二图像进行测量获得，d和f的数值在设置图像采集单元时已经确定，经过化简可得
通过上述方法可以计算得到第一参考物体与第一图像采集单元和第二图像采集单元的连线的距离，即第一参考物体对应于第一图像采集单元和第二图像采集单元的深度信息。
当第一图像采集单元和第二图像采集单元分别位于车身相邻的两个侧面，斜对着第一参考物体所在方向，需要对第一图像和第二图像进行修正，转化为正对着第一参考物体所在方向时的图像。
图像的修正为可以通过预设的修正矩阵来实现，修正矩阵的参数与第一图像采集单元和第二图像采集单元的设置情况对应，本发明实施例在此不再赘述。
进一步地，基于上述说明，可以知道，当第一图像采集单元和第二图像采集单元分别位于车身相邻的两个侧面，且第一参考物体位于第一环境区域和第二环境区域的重合部分时，即可利用视差确定第一参考物体的深度信息，进而根据深度信息，计算第一参考物体在第一时刻，与坐标系原点之间的第一参考距离。根据第一参考距离，可以计算车身环视模型的底部的半径。
需要说明的是，上述计算深度信息的方案，既可以用于根据深度信息直接确定是否需要调整车身环视模型，也可以用于先根据深度信息计算对应的车身环视模型，再确定是否需要调整车身环视模型。
为了减少车身上设置的图像采集单元的数量，本发明实施例提出了又一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构。图9为本发明实施例所提供的又一种车身侧面设置多个图像采集单元的结构示意图。如图9所示，在车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个图像采集单元，图像采集单元为鱼眼摄像头，重合部分包括车身的左前方，右前方，左后方，右后方，第一参考物体位于车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
需要说明的是，为了使用尽可能少的图像采集单元来采集车身四周的环境图像，图像采集单元采用鱼眼摄像头。鱼眼摄像头是一种焦距为16mm或更短，并且视角接近或等于180°的摄像头。在车身的四个侧面分别设置鱼眼摄像头，能够覆盖车身周围360°的范围。由于四个鱼眼摄像头对应的重合区域为车身的左前方、右前方、左后方、右后方，为了借助第一参考物体对应于第一图像采集单元和第二图像采集单元的深度信息，来确定车身环视模型的形状和大小，第一参考物体需要位于重合区域，才能确定深度信息的数值。也就是说，第一参考物体需要位于车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
前述方法适用于车身周围环境中只包括一个车身周围物体的情况，当车身周围环境中包括两个或者两个以上的车身周围物体时，需要采用不同的策略。为了让每个车身周围物体的影像都能够与车身环视模型匹配，本发明实施例针对上述两种情况，分别提出了一种可能的实现方式。
第一种情况，车身周围环境包括两个车身周围物体，则将两个车身周围物体分别作为第一参考物体和第二参考物体，并且在第一时刻分别获取第一参考物体与坐标系原点之间的第一参考距离，和第二参考物体与坐标系原点之间的第二参考距离。根据第一参考距离和第二参考距离，确定车身环视模型的底部的半径，根据底部的半径，调整车身环视模型。
进一步地，由于车身周围环境包括两个车身周围物体，可能存在一个物体与坐标系原点的距离相对较大的情况，比如说第一参考物体对应的第一距离为5米，而第二参考物体对应的第二距离为50米，由于第二距离为第一距离的10倍，可以将第二参考物体忽略不计，只根据第一参考物体对应的第一距离来建立平底碗状模型。
此外，也可能出现两个车身周围物体与坐标系原点的距离都较小的情况，比如说第一参考物体对应的第一距离为5米，而第二参考物体对应的第二距离为6米，可以结合第一距离和第二距离来确定平底碗状模型的底部的半径。
具体地，当底部为圆形时，判断第一参考距离是否小于等于第一预设阈值。若是，则判断第一参考距离和第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值。若是，则计算第一参考距离和第二参考距离的均值，并根据均值确定车身环视模型的底部的半径。
可以理解，第一预设阈值为较小的一个数值，比如10米，第二预设阈值也为较小的一个数值，比如2米，那么当第一参考距离小于等于第一预设阈值，且第一参考距离和第二参考距离之间的差值小于等于第二预设阈值时，第一参考物体和第二参考物体与坐标系原点的距离都较小，第一参考距离和第二参考距离在数值上也比较接近。当底部为圆形时，在求得第一参考距离和第二参考距离的均值后，减去侧部的宽度即可得到底部的半径，此时底部的半径与第一参考距离、第二参考距离的总误差最小，调整后的车身环视模型与第一参考物体和第二参考物体的匹配度最高。
类似地，当底部为椭圆形时，首先确定第一参考物体对应的椭圆上的第一交点，以及第二参考物体对应的椭圆上的第二交点，进而计算出第一交点与坐标系原点之间的距离，以及第二交点与坐标系原点之间的距离。判断第一交点与坐标系原点之间距离是否小于等于第三预设阈值，若是，则判断第一交点与坐标系原点的距离和第二交点与坐标系原点之间的距离的差值是否小于等于第四预设阈值。若是，则根据第一交点与坐标系原点之间的距离，第二交点与坐标系原点之间的距离，分别确定车身环视模型的底部的长半径和短半径。
第二种情况，当车身周围环境包括N个车身周围物体时，N≥3，N为整数，可以将N个车身周围物体分别作为第一参考物体，第二参考物体，……，第N参考物体。在第一时刻，每个参考物体与坐标系原点的距离依次为L1，L2，……，LN。
为了让调整后的车身环视模型与N个参考物体的总匹配度最高，需要底部的半径与N个参考物体对应的参考距离之间的总误差最小。本发明实施例提出了一种可能的实现方式，即分别获取每个参考物体在第一时刻，与坐标系原点之间的参考距离Ln，3≤n≤N，n为整数。当底部为圆形时，车身环视模型的底部的半径L通过以下公式获得：
其中，当M最小时，获得底部的半径L。
具体地，在获取底部的半径L过程中，需要不断去调整半径的数值大小来计算M的大小。M表示N个参考物体与坐标系原点之间的参考距离Ln，与半径L之间的总误差，当M最小时，说明总误差最小，此时的半径L能够让N个参考物体与车身环视模型的匹配度最好。
需要特别说明的是，在上述公式计算中没有考虑车身环视模型的侧部的宽度，由于侧部的宽度为定值，因此在求取能够让M最小的底部的半径L时，为了简化计算，可以不考虑侧部的宽度，当然，也可以采用下述公式进行计算：其中，K为侧部的宽度。
当底部为椭圆形时，可以先确定每个参考物体在椭圆上对应的交点，再根据每个交点在椭圆上的位置，以及与坐标系原点之间的距离，分别确定车身环视模型的底部的长半径和短半径，让N个参考物体与车身环视模型的匹配度最好。
在前述的车身环视模型的调整方法中，首先使用平底碗装模型作为初始的车身环视模型，通过车身周围环境中的一个或者多个参考物体，与坐标系原点的参考距离，来确定车身环视模型的底部的半径，调整车身环视模型的形状和大小。并且当车身发生移动，且参考物体与坐标系原点之间的参考距离发生变化时，动态计算车身环视模型的底部的半径，调整车身环视模型的形状和大小。
从而，实现了通过车身上设置的图像采集单元来计算车身环视模型的底部的半径。
为了生成车身周围环境的环视立体图像，本发明实施例还提出了又一种车身环视模型的调整方法。图10为本发明实施例所提供的又一种车身环视模型的调整方法的流程示意图。如图10所示，基于图5所示的方法流程，在步骤S104，调整车身环视模型之后，还包括：
步骤S301，获取多个图像采集单元在第一时刻采集的多个图像。
可以理解，多个图像采集单元在第一时刻采集的多个图像需要覆盖车身周围全部的图像采集区域。
步骤S302，将多个图像投影在车身环视模型上。
步骤S303，对多个图像进行融合，以生成车身周围环境的环视立体图像。
可以理解，由于多个图像采集单元对应的图像采集区域具有重合部分，因此在将多个图像投影在车身环视模型上之后，需要对采集到的多个图像融合，才能生成车身周围环境的环视立体图像。
需要说明的是，需要先将图像投影到车身环视模型上，再进行图像融合。图11为本发明实施例所提供的图像投影的示意图。如图11所示，对于使用图像采集单元确定第一参考物体的深度信息的技术方案，当第一参考物体位于重合区域时，需要将第一图像和第二图像对应于重合分别的图像进行融合。由于第一图像采集单元和第二图像采集单元的位置不同，相应地，采集到的物体的影像也不同，因此当第一参考物体的深度信息与车身环视模型不匹配时，影像投影到车身环视模型上，会产生错位，无法完美融合。本发明实施例所提供的车身环视模型能够根据影像的深度信息调整车身环视模型的形状和大小，使得物体的深度信息与车身环视模型匹配，将图像投影到车身环视模型上，发现错位立即重新调整车身环视模型的形状和大小。
当第一参考物体的影像没有错位发生时，对图像进行融合，将图像中重复的部分去除，生成周围环境的环视图像。
需要特别说明的是，车身环视模型是平底碗状模型，是立体模型，而多个图像采集单元在第一时刻采集的多个图像是平面图像，将平面图像投影在立体模型上，需要进行相应的处理。
本发明实施例提供了一种可能的处理方式，图像采集单元具有内参和外参，内参和外参能够将图像采集单元采集到的图像中的像素点与被采集立体空间内的空间点进行对应。预先使用内参标定和外参标定，对图像采集单元的内参和外参进行设定，使得图像采集单元采集到的每一张图像中的像素点都能够通过内参和外参，转化为被采集立体空间内的空间点。
类似地，将多个图像转化为能够在立体模型上显示的立体图像时，需要根据内参和外参，建立图像的像素点与车身环视模型的空间点之间的映射关系。进而将像素点在空间点进行显示，以实现对多个图像的投影。
从而，实现了将图像采集单元采集的多个图像，在车身环视模型上进行显示。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种车身环视模型的调整系统，图12为本发明实施例所提供的一种车身环视模型的调整系统的结构示意图。如图12所示，该系统包括：位于车身周围环境中的第一参考物体01，位于车身上的信息采集单元02，以及车身环视模型调整装置03，该装置03包括：第一获取模块410，第二获取模块420，判断模块430，调整模块440。
第一获取模块410，用于获取车身环视模型。
其中，车身环视模型包括坐标系原点，以及以坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部。
第二获取模块420，用于获取第一参考物体01与信息采集单元02之间的第一距离。
判断模块430，用于根据第一距离，判断是否需要调整车身环视模型。
调整模块440，用于当判断模块430确定需要调整车身环视模型时，调整车身环视模型。
进一步地，为了判断是否需要调整车身环视模型，一种可能的实现方式是，判断模块430包括：第一判断子模块431，用于判断第一距离是否发生变化。第一计算子模块432，用于当第一判断子模块431确定第一距离发生变化时，计算变化后的第一距离对应的车身环视模型的底部的半径。第一调整子模块433，用于根据底部的半径，调整车身环视模型。或者，第二计算子模块434，用于根据第一距离，计算第一距离对应的车身环视模型的底部的半径。第二判断子模块435，用于判断底部的半径是否发生变化。第二调整子模块436，用于当第二判断子模块435确定底部的半径发生变化时，根据变化后的底部的半径，调整车身环视模型。
需要说明的是，前述对车身环视模型的调整方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车身环视模型的调整系统，此处不再赘述。
综上所述，本发明实施例所提出的车身环视模型的调整系统，该系统包括位于车身的周围环境中的第一参考物体，位于车身上的信息采集单元，以及车身环视模型生成装置，获取车身环视模型，其中，车身环视模型包括坐标系原点，以及以坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部。获取第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，根据第一距离，判断是否需要调整车身环视模型，若是，则调整车身环视模型。由此，实现了借助第一参考物体与信息采集单元之间的第一距离，调整车身环视模型，使得车身环视模型与第一参考物体的影像匹配，第一参考物体的影像的位置和大小与第一参考物体的实际位置和实际大小吻合。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了另一种车身环视模型的调整系统，图13为本发明实施例所提供的另一种车身环视模型的调整系统的结构示意图。如图13所示，基于图12所示的系统结构，该系统包括位于车身上的至少两个图像采集单元04，图像采集单元04包括第一图像采集单元041和第二图像采集单元042，第一图像采集单元041和第二图像采集单元042分别位于车身相邻的两个侧面，第二获取模块420包括：获取子模块421，第三计算子模块422。
获取子模块421，用于分别获取第一图像采集单元041在第一时刻采集的第一图像，和第二图像采集单元042在第一时刻采集的第二图像。
其中，第一图像对应的第一环境区域和第二图像对应的第二环境区域具有重合部分，第一参考物体01位于重合部分。
第三计算子模块422，用于根据第一参考物体01在第一图像中的第一影像和第一参考物体01在第二图像中的第二影像，计算第一参考物体01对应于第一图像采集单元041和第二图像采集单元042的深度信息。
进一步地，为了计算车身环视模型的底部的半径，一种可能的实现方式是，第二计算子模块434包括：第一计算单元4341，用于根据深度信息，计算第一参考物体01在第一时刻，与坐标系原点之间的第一参考距离。第二计算单元4342，用于根据第一参考距离，计算车身环视模型的底部的半径。
进一步地，为了尽可能减少图像采集单元的数量，一种可能的实现方式是，在车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个图像采集单元04，图像采集单元04为鱼眼摄像头，重合部分包括车身的左前方，右前方，左后方，右后方，第一参考物体01位于车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
进一步地，当车身周围环境包括两个车身周围物体时，为了让车身环视模型与第一参考物体01和第二参考物体05相匹配，一种可能的实现方式是，车身的周围环境还包括第二参考物体05，第二计算单元4342包括：第一获取子单元4342a，用于获取第二参考物体05在第一时刻，与坐标系原点之间的第二参考距离。第一判断子单元4342b，用于当底部为圆形时，判断第一参考距离是否小于等于第一预设阈值。第二判断单元4342c，用于当第一判断子单元4342b确定第一参考距离小于等于第一预设阈值时，判断第一参考距离和第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值。第一计算子单元4342e，用于当第二判断单元4342c确定第一参考距离和第二参考距离之间的差值小于等于第二预设阈值时，计算第一参考距离和第二参考距离的均值。第二计算子单元4342f，用于根据均值计算车身环视模型的底部的半径。
进一步地，当车身周围环境包括N个车身周围物体时，为了让N个参考物体与车身环视模型的匹配度最好，一种可能的实现方式是，车身周围环境包括N个参考物体，N≥3，N为整数，N个参考物体包括第一参考物体01，第二计算单元4342包括：第二获取子单元4342g，用于分别获取每个参考物体在第一时刻，与坐标系原点之间的参考距离Ln。其中，3≤n≤N，n为整数。当底部为圆形时，底部的半径L通过以下公式获得：其中，当M最小时，获得底部的半径L。
需要说明的是，前述对车身环视模型的调整方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车身环视模型的调整系统，此处不再赘述。
从而，实现了通过车身上设置的图像采集单元来计算车身环视模型的底部的半径。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了又一种车身环视模型的调整系统，图14为本发明实施例所提供的又一种车身环视模型的调整系统的结构示意图。如图14所示，基于图13所示的系统结构，装置03还包括：第三获取模块510，投影模块520，融合模块530。
第三获取模块510，用于获取多个图像采集单元04在第一时刻采集的多个图像。
投影模块520，用于将多个图像投影在车身环视模型上。
融合模块530，用于对多个图像进行融合，以生成车身周围环境的环视立体图像。
需要说明的是，前述对车身环视模型的调整方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车身环视模型的调整系统，此处不再赘述。
从而，实现了将图像采集单元采集的多个图像，在车身环视模型上进行显示。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种车身环视模型的调整方法，其特征在于，车身的周围环境包括第一参考物体，所述车身上设置有信息采集单元，所述方法包括：
获取车身环视模型；其中，所述车身环视模型包括坐标系原点，以及以所述坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部；
获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离；
根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型；以及
若是，则调整所述车身环视模型；
所述根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型，包括：
判断所述第一距离是否发生变化；
若是，则计算变化后的所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；
根据所述底部的半径，调整所述车身环视模型；或者，
根据深度信息，计算所述第一参考物体在第一时刻，与所述坐标系原点之间的第一参考距离；
根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径；
判断所述底部的半径是否发生变化；
若是，则根据变化后的所述底部的半径，调整所述车身环视模型；
其中，所述车身的周围环境包括N个参考物体，N≥3，N为整数，所述N个参考物体包括所述第一参考物体，所述根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径，包括：
分别获取每个所述参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的参考距离Ln；其中，3≤n≤N，n为整数；
当所述底部为圆形时，所述底部的半径L通过以下公式获得：
其中，当M最小时，获得所述底部的半径L。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车身上设置有至少两个图像采集单元，所述图像采集单元包括第一图像采集单元和第二图像采集单元，所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元分别位于所述车身相邻的两个侧面，所述获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离，包括：
分别获取所述第一图像采集单元在第一时刻采集的第一图像，和所述第二图像采集单元在第一时刻采集的第二图像；其中，所述第一图像对应的第一环境区域和所述第二图像对应的第二环境区域具有重合部分，所述第一参考物体位于所述重合部分；
根据所述第一参考物体在所述第一图像中的第一影像，和所述第一参考物体在所述第二图像中的第二影像，计算所述第一参考物体对应于所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元的深度信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述调整所述车身环视模型之后，还包括：
获取所述图像采集单元在所述第一时刻采集的多个图像；
将所述多个图像投影在所述车身环视模型上；
对所述多个图像进行融合，以生成所述车身周围环境的环视立体图像。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车身的周围环境还包括第二参考物体，所述根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径，包括：
获取所述第二参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第二参考距离；
当所述底部为圆形时，判断所述第一参考距离是否小于等于第一预设阈值；
若是，则判断所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值；
若是，则计算所述第一参考距离和所述第二参考距离的均值，并根据所述均值计算所述车身环视模型的底部的半径。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个所述图像采集单元，所述图像采集单元为鱼眼摄像头，所述重合部分包括所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方，所述第一参考物体位于所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
6.一种车身环视模型的调整系统，其特征在于，所述系统包括：位于车身周围环境中的第一参考物体，位于所述车身上的信息采集单元，以及车身环视模型调整装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取车身环视模型；其中，所述车身环视模型包括坐标系原点，以及以所述坐标系原点为中心的圆形底部，或者椭圆形底部；
第二获取模块，用于获取所述第一参考物体与所述信息采集单元之间的第一距离；
判断模块，用于根据所述第一距离，判断是否需要调整所述车身环视模型；以及
调整模块，用于当所述判断模块确定需要调整所述车身环视模型时，调整所述车身环视模型；
所述判断模块包括：
第一判断子模块，用于判断所述第一距离是否发生变化；
第一计算子模块，用于当所述第一判断子模块确定所述第一距离发生变化时，计算变化后的所述第一距离对应的所述车身环视模型的底部的半径；
第一调整子模块，用于根据所述底部的半径，调整所述车身环视模型；或者，
第二计算子模块，用于根据深度信息，计算所述第一参考物体在第一时刻，与所述坐标系原点之间的第一参考距离；根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径；
第二判断子模块，用于判断所述底部的半径是否发生变化；
第二调整子模块，用于当所述第二判断子模块确定所述底部的半径发生变化时，根据变化后的所述底部的半径，调整所述车身环视模型；
其中，所述车身的周围环境包括N个参考物体，N≥3，N为整数，所述N个参考物体包括所述第一参考物体，所述根据所述第一参考距离，计算所述车身环视模型的底部的半径，包括：
分别获取每个所述参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的参考距离Ln；其中，3≤n≤N，n为整数；
当所述底部为圆形时，所述底部的半径L通过以下公式获得：
其中，当M最小时，获得所述底部的半径L。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统包括：位于所述车身上的至少两个图像采集单元，所述图像采集单元包括第一图像采集单元和第二图像采集单元，所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元分别位于所述车身相邻的两个侧面，所述第二获取模块包括：
获取子模块，用于分别获取所述第一图像采集单元在第一时刻采集的第一图像，和所述第二图像采集单元在第一时刻采集的第二图像；其中，所述第一图像对应的第一环境区域和所述第二图像对应的第二环境区域具有重合部分，所述第一参考物体位于所述重合部分；
第三计算子模块，用于根据所述第一参考物体在所述第一图像中的第一影像，和所述第一参考物体在所述第二图像中的第二影像，计算所述第一参考物体对应于所述第一图像采集单元和所述第二图像采集单元的深度信息。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取所述图像采集单元在所述第一时刻采集的多个图像；
投影模块，用于将所述多个图像投影在所述车身环视模型上；
融合模块，用于对所述多个图像进行融合，以生成所述车身周围环境的环视立体图像。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述车身的周围环境还包括第二参考物体，所述第二计算子模块包括：
第一获取子单元，用于获取所述第二参考物体在所述第一时刻，与所述坐标系原点之间的第二参考距离；
第一判断子单元，用于当所述底部为圆形时，判断所述第一参考距离是否小于等于第一预设阈值；
第二判断子单元，用于当第一判断子单元确定所述第一参考距离小于等于第一预设阈值时，判断所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值是否小于等于第二预设阈值；
第一计算子单元，用于当第二判断单元确定所述第一参考距离和所述第二参考距离之间的差值小于等于第二预设阈值时，计算所述第一参考距离和所述第二参考距离的均值；
第二计算子单元，用于根据所述均值计算所述车身环视模型的底部的半径。
10.如权利要求7所述的系统，其特征在于，在所述车身的前、后、左、右四个侧面，分别设置有一个所述图像采集单元，所述图像采集单元为鱼眼摄像头，所述重合部分包括所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方，所述第一参考物体位于所述车身的左前方，右前方，左后方，右后方中的任一位置。
CN201910734704.4A 2019-08-09 2019-08-09 车身环视模型的调整方法及其系统 Active CN112347825B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910734704.4A CN112347825B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 车身环视模型的调整方法及其系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910734704.4A CN112347825B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 车身环视模型的调整方法及其系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112347825A CN112347825A (zh) 2021-02-09
CN112347825B true CN112347825B (zh) 2023-08-22

Family

ID=74366892

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910734704.4A Active CN112347825B (zh) 2019-08-09 2019-08-09 车身环视模型的调整方法及其系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112347825B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113302648B (zh) * 2021-04-23 2022-09-16 华为技术有限公司 一种全景图像的生成方法、车载图像处理装置及车辆
CN113689552A (zh) * 2021-08-27 2021-11-23 北京百度网讯科技有限公司 车载环视模型的调整方法、装置、电子设备和存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103617606A (zh) * 2013-11-26 2014-03-05 中科院微电子研究所昆山分所 用于辅助驾驶的车辆多视角全景生成方法
CN103959341A (zh) * 2011-12-07 2014-07-30 罗伯特·博世有限公司 用于呈现车辆环境的方法
CN105046704A (zh) * 2015-07-13 2015-11-11 河海大学 基于圆形目标阵列与观测方程的视觉测量标定方法
CN106855999A (zh) * 2015-12-09 2017-06-16 宁波芯路通讯科技有限公司 汽车环视图像的生成方法及装置
CN107972585A (zh) * 2017-11-30 2018-05-01 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 结合雷达信息的自适应3d环视场景重建系统与方法
CN108765496A (zh) * 2018-05-24 2018-11-06 河海大学常州校区 一种多视点汽车环视辅助驾驶系统及方法
CN109785232A (zh) * 2018-12-13 2019-05-21 深圳市路畅智能科技有限公司 一种基于超声波雷达的车载监控环视图像拼接方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008056869B3 (de) * 2008-11-12 2009-11-12 Eads Deutschland Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Feststellen von Lage, Radius und/oder Formabweichung einer ringartigen Struktur
US9275460B2 (en) * 2012-10-17 2016-03-01 Google Inc. Reference orientations for viewing panoramic images

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103959341A (zh) * 2011-12-07 2014-07-30 罗伯特·博世有限公司 用于呈现车辆环境的方法
CN103617606A (zh) * 2013-11-26 2014-03-05 中科院微电子研究所昆山分所 用于辅助驾驶的车辆多视角全景生成方法
CN105046704A (zh) * 2015-07-13 2015-11-11 河海大学 基于圆形目标阵列与观测方程的视觉测量标定方法
CN106855999A (zh) * 2015-12-09 2017-06-16 宁波芯路通讯科技有限公司 汽车环视图像的生成方法及装置
CN107972585A (zh) * 2017-11-30 2018-05-01 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 结合雷达信息的自适应3d环视场景重建系统与方法
CN108765496A (zh) * 2018-05-24 2018-11-06 河海大学常州校区 一种多视点汽车环视辅助驾驶系统及方法
CN109785232A (zh) * 2018-12-13 2019-05-21 深圳市路畅智能科技有限公司 一种基于超声波雷达的车载监控环视图像拼接方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Simon Hecker 等.Learning Driving Models with a Surround-View Camera System and a Route Planner.《Computer Vision and Pattern Recognition》.2018,全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112347825A (zh) 2021-02-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3565739B1 (en) Rear-stitched view panorama for rear-view visualization
US9858639B2 (en) Imaging surface modeling for camera modeling and virtual view synthesis
CN106799993B (zh) 街景采集方法和系统、车辆
EP3160138B1 (en) Image synthesis system, image synthesis device therefor, and image synthesis method
CN107122770B (zh) 多目相机系统、智能驾驶系统、汽车、方法和存储介质
CN107636679B (zh) 一种障碍物检测方法及装置
US20150042800A1 (en) Apparatus and method for providing avm image
US20140114534A1 (en) Dynamic rearview mirror display features
JP2007064804A (ja) 車両用障害物検出装置
CN109643467B (zh) 图像处理设备和图像处理方法
US11055541B2 (en) Vehicle lane marking and other object detection using side fisheye cameras and three-fold de-warping
JP2016535377A (ja) 車両の周辺部を表示するための方法と装置、並びに、ドライバー・アシスタント・システム
CN103839227A (zh) 鱼眼图像校正方法和装置
CN105551020A (zh) 一种检测目标物尺寸的方法及装置
CN112347825B (zh) 车身环视模型的调整方法及其系统
CN112837207A (zh) 全景深度测量方法、四目鱼眼相机及双目鱼眼相机
US10475154B2 (en) Machine surround view system and method for generating 3-dimensional composite surround view using same
US20160037154A1 (en) Image processing system and method
CN116188694A (zh) 环视投影方法、装置、计算机设备、存储介质
CN112334947A (zh) 基于传感器和存储器表示周围环境的方法、显示装置和具有显示装置的车辆
JP6983740B2 (ja) ステレオカメラシステム、及び測距方法
Pan et al. Virtual top-view camera calibration for accurate object representation
CN112639864B (zh) 用于测距的方法和装置
US11847787B2 (en) Method and apparatus for image registration
WO2011090053A1 (ja) 障害物検知警報装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant