CN112395927A - 基于霍夫变换的图像处理方法和装置 - Google Patents

基于霍夫变换的图像处理方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112395927A
CN112395927A CN201910765325.1A CN201910765325A CN112395927A CN 112395927 A CN112395927 A CN 112395927A CN 201910765325 A CN201910765325 A CN 201910765325A CN 112395927 A CN112395927 A CN 112395927A
Authority
CN
China
Prior art keywords
interest
hough transform
points
angle
angles
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.)
Pending
Application number
CN201910765325.1A
Other languages
English (en)
Inventor
李睆
白金成
宫原俊二
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.)
Haomo Zhixing Technology Co Ltd
Original Assignee
Great Wall Motor 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 Great Wall Motor Co Ltd filed Critical Great Wall Motor Co Ltd
Priority to CN201910765325.1A priority Critical patent/CN112395927A/zh
Publication of CN112395927A publication Critical patent/CN112395927A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于霍夫变换的图像处理方法和装置。所述霍夫变换的图像处理方法包括：基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度；选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点；基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算；以及以一种有效的方式执行霍夫变换运算。本发明还提供一种基于霍夫变换的图像处理装置。根据本发明提供的基于霍夫变换的图像处理方法和装置，能够在减少霍夫变换计算复杂度和运算时间的同时，确保运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。

Description

基于霍夫变换的图像处理方法和装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及基于霍夫变换的图像处理方法和装置。
背景技术
在高级驾驶辅助系统(ADAS，Advanced Driving Assistant System)中，关键的技术包括自适应巡航控制系统(ACC，Adaptive Cruise Control)、车道偏离预警系统(LDWS，lane departure warning system)、盲点车辆识别系统(BSD，Blind spot vehicleDiscern System)、自动紧急制动(AEB，Autonomous Emergency Braking)等，这些技术已经投入全世界的市场。最近，自动驾驶(AD，automatic drive)已经在全球范围内推广，一些低端的自动驾驶系统已经投入市场。
支持AD/ADAS的传感器包括雷达、激光雷达以及视觉摄像机等。其中，视觉摄像机能够获取诸如人体的二维图像，从而成为AD/ADAS的主要传感器。
视觉摄像机使用图像处理从捕获的图像中提取物体或车道的特征，该处理过程通常包括如下两个步骤：
(1)基本处理：首先对图像数据进行微分操作，然后极性阈值转换，获取二元或三元图像；
(2)检测处理：通常，基于二元或三元图像以及霍夫变换估计物体的轮廓(假设该物体具有直的轮廓线)或车道。
进行上述图像处理的一个关键点是运算时间，尤其是检测过程中进行的霍夫变换需要花费很多运算时间。
现有技术中通常采用一些方式来减少霍夫变换的运算时间，例如，现有技术中采用算法改进，采用随机采样，从所有的采样点中挑取其中的一些采样点进行霍夫变换，且每次进行霍夫变换都是随机的从所有的采样点中挑取一些采样点，这样做虽然可以降低计算复杂度、减少运算时间，但是霍夫变换的结果精度不高，基本上取决概率，且不会获得完全相同的计算结果，即运算结果具有随机性。另外一些现有技术中采用操作改进，只从所有需要运算的角度(例如，0°至360°)中忽略其中一些角度，这样做虽然也可以降低计算复杂度、减少运算时间，但是能否采用这种方案取决于具体的应用场景，在一些场景中不能采用。
发明内容
因此，现有技术中存在霍夫变换计算复杂度高、运算时间长、运算结果具有随机性以及/或受限应用场景的问题。
针对现有技术存在的上述问题，本发明提供一种基于霍夫变换的图像处理方法和装置，能够在减少霍夫变换计算复杂度和运算时间的同时，确保运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。
根据本发明的一个实施例，提供一种基于霍夫变换的图像处理方法，包括如下步骤：
(a)基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度；
(b)选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点；
(c)基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算；以及
(d)以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
其中，所述兴趣角度包括应用所需的角度。
其中，所述图像中的所述兴趣点包括所述应用所需的兴趣点。
其中，所述霍夫变换基于如下公式：
ρ(θ)＝x cosθ+y sinθ，
其中，x和y表示兴趣点，θ表示角度，ρ表示范围，当π<θ(＝φ+π)＜2π时，根据上述公式，ρ(θ)被-ρ(φ)替代，从而霍夫变换计算量能够减少一半。
根据本发明的另一个实施例，提供一种基于霍夫变换的图像处理装置，包括：
第一选取单元，被配置用于基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度；
第二选取单元，被配置用于选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点；以及
执行单元，被配置用于基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算；
其中，所述执行单元被配置用于以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
其中，所述兴趣角度包括应用所需的角度。
其中，所述图像中的所述兴趣点包括所述应用所需的兴趣点。
其中，所述霍夫变换基于如下公式：
ρ(θ)＝x cosθ+y sinθ，
其中，x和y表示兴趣点，θ表示角度，ρ表示范围，当π<θ(＝φ+π)＜2π时，根据上述公式，ρ(θ)被-ρ(φ)替代，从而霍夫变换计算量能够减少一半。
根据上述基于霍夫变换的图像处理方法和装置，能够在减少霍夫变换计算复杂度和运算时间的同时，确保运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。
为进一步清楚解释本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
下面结合附图说明本发明的实施例。附图中：
图1是根据本发明实施例的基于霍夫变换的图像处理方法的流程图。
图2是根据本发明实施例的基于霍夫变换算法的示意图。
图3是根据本发明实施例的基于霍夫变换的图像处理装置的结构框图。
附图标记说明：
110-第一选取单元 120-第二选取单元 130-执行单元
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本公开的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"长度"、"宽度"、"厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"坚直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"、"顺时针"、"逆时针"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本公开和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本公开的描述中，"多个"的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本发明的实施例中，通过利用霍夫变换中角度之间的关系，能够减少霍夫变换计算复杂度和运算时间，提升图像处理的速度，同时确保霍夫变换运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。
图1是根据本发明实施例的基于霍夫变换的图像处理方法的流程图。如图1所示，基于霍夫变换的图像处理方法S100包括如下步骤：
步骤S110,基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度。
在一个优选实施例中，将霍夫平面中这种角度之间的预设关系定义为两个角度相差180°，当两个角度相差180°时，只需将其中一个角度保留进行随后的霍夫变换计算，另一个角度不进行计算。例如，角度30°和210°，如果将角度30°保留进行随后的计算，那么无需对角度210°进行计算；再如，角度50°和230°，如果将角度230°保留进行随后的计算，那么无需对的角度50°进行计算。在此，将被保留进行霍夫变换计算的角度称为兴趣角度，将没有被保留进行霍夫变换计算的角度称为未保留角度。
在一个实施例中，兴趣角度包括应用所需的角度。也就是说，所选取的角度与具体的应用场景有关。
步骤S120，选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点。
所述图像中的所述兴趣点包括所述应用所需的兴趣点。也就是说，所选取进行计算的点与具体的应用场景有关。根据一个实施例，对与需要处理的图像中的每一个兴趣点，采用(x,y)表示，例如，采用(1，1)、(1，2)、(1，3)等表示图像中的兴趣点。在获取这些数值后，进行下面的计算。
步骤S130，基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算。
根据一个实施例，兴趣点的取值为(x1，y1)，角度的可选取值为0°至360°，霍夫变换的运算公式(1)如下：
ρ(θ)＝x cosθ+y sinθ (1)
将兴趣点的数值(x1，y1)以及θ的保留角度0°至180°带入公式(1)，获得ρ值。在一个优选实施例中，可将θ的取值为0°，1°，2°，3°……，180°，每一个角度θ获取一个ρ值，从而完成针对该兴趣点(x1，y1)的霍夫变换。
对于角度0°至360°，根据“两个角度相差180°”的角度关系，如果兴趣角度为0°至180°，则未保留角度为180°至360°。这样，所需要进行运算的角度取值会大大减少，无需对其中一半的角度进行霍夫变换计算，从而大大减少霍夫变换计算复杂度和运算时间，提升图像处理的速度。
步骤S140，以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
根据一个实施例，对于θ的未保留角度180°至360°进行霍夫变换后的ρ值，采用如下推导公式(2)：
ρ(θ+π)＝x cos(θ+π)+y sin(θ+π)＝-x cosθ-y sinθ＝-ρ(θ) (2)
其中，x和y表示兴趣点，θ表示角度，ρ表示范围。由此，在获知了θ的保留角度0°至180°的ρ值后，根据公式(2)也能获知θ的未保留角度180°至360°的ρ值。那么，对于“两个角度相差180°”的角度关系，只对兴趣角度进行霍夫变换计算获取ρ值，无需对未保留角度进行霍夫变换计算，然后，利用该角度关系下ρ值的对应关系，获取未保留角度对应的ρ值，从而实现所有可选角度的霍夫变换运算。
根据本申请的上述实施例，可以高效完成0°至360°的霍夫变换，不需要忽略其中一部分角度的霍夫变换，从而该方案能够不受具体应用场景的限制。
上述实施例公开了“两个角度相差180°”的角度关系情形下，利用该角度关系下ρ值的对应关系减少霍夫变换运算时间的方案，然而，需要理解的是，这只是一种优选实施例。本领域技术人员在上述实施例的教示下想到的方案，都属于本申请保护的范围。
根据进一步的实施例，基于霍夫变换的图像处理方法S100中的步骤S130还可包括：
判断是否遍历所有选取的兴趣点。
根据一个实施例，兴趣点有3个，如果还未遍历所有选取的兴趣点，则继续执行霍夫变换运算。如果已经遍历所有的兴趣点，则结束霍夫变换运算。
根据一个实施例，兴趣点有3个，其取值分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)。如上述实施例所述，完成针对该兴趣点(x1，y1)的霍夫变换，还需要对兴趣点(x2，y2)以及兴趣点(x3，y3)。如果还未遍历所有的兴趣点，则执行该步骤，将兴趣点的取值改为(x2，y2)，针对兴趣点(x2，y2)执行霍夫变换运算。
根据本申请的上述实施例，所有的兴趣点都会被遍历进行霍夫变换，不是从所有的兴趣点中随机挑几个点进行霍夫变换，从而能够确保运算结果的精度和确定性。
在一个可选的实施例中，也可从所有兴趣点中挑选一部分兴趣点，所挑选的兴趣点形成一个集合，对该集合内的兴趣点实施霍夫变换，这样做在结果确定性上与运算时间上进行折中。
需要注意的是，图中所示的步骤S110至S140不是表示该方法必须按照所述步骤的顺序进行，而是根据实际的需要，进行调整。例如，步骤S110可以位于步骤S120之后，表示在获得兴趣点之后，再获得兴趣角度。
根据上述基于霍夫变换的图像处理方法，能够在减少霍夫变换计算复杂度和运算时间的同时，确保运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。
图2是根据本发明实施例的基于霍夫变换算法的示意图。如图2所示，上边的图为x-y平面，其中有多个点，每个点都有对应的x和y的取值。下边的图为霍夫平面，其显示经霍夫变换后的θ-ρ曲线图，其中，每个x-y平面的点经霍夫变换后，在霍夫平面形成一条曲线，图中的阴影部分表示这一部分的θ角度取值不用进行霍夫变换运算。
图3是根据本发明实施例的基于霍夫变换的图像处理装置的结构框图。如图3所示，霍夫变换的图像处理装置100包括如下单元：
第一选取单元110，被配置用于基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度。
第二选取单元120，被配置用于选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点。
执行单元130，被配置用于基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算。
其中，所述执行单元被配置用于以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
根据进一步的实施例，基于霍夫变换的图像处理装置100中的执行单元130还可包括：
判断子单元，被配置用于判断是否遍历所有选取的兴趣点。
根据一个实施例，兴趣点有3个，如果还未遍历所有选取的兴趣点，则继续执行霍夫变换运算。如果已经遍历所有的兴趣点，则结束霍夫变换运算。
根据一个实施例，兴趣点有3个，其取值分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)。如上述实施例所述，完成针对该兴趣点(x1，y1)的霍夫变换，还需要对兴趣点(x2，y2)以及兴趣点(x3，y3)。如果还未遍历所有的兴趣点，则执行该步骤，将兴趣点的取值改为(x2，y2)，针对兴趣点(x2，y2)执行霍夫变换运算。
根据本申请的上述实施例，所有的兴趣点都会被遍历进行霍夫变换，不是从所有的兴趣点中随机挑几个点进行霍夫变换，从而能够确保运算结果的精度和确定性。
根据上述基于霍夫变换的图像处理装置，能够在减少霍夫变换计算复杂度和运算时间的同时，确保运算结果的精度和确定性并且不受具体应用场景的限制。
最后应说明的是：以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于霍夫变换的图像处理方法，其特征在于，包括：
(a)基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度；
(b)选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点；
(c)基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算；以及
(d)以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述兴趣角度包括应用所需的角度。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述图像中的所述兴趣点包括所述应用所需的兴趣点。
4.如权利要求1至3任意一者所述的方法，其中，所述霍夫变换基于如下公式：
ρ(θ)＝x cosθ+y sinθ，
其中，x和y表示兴趣点，θ表示角度，ρ表示范围，当π<θ(＝φ+π)＜2π时，根据上述公式，ρ(θ)被-ρ(φ)替代，从而霍夫变换计算量能够减少一半。
5.一种基于霍夫变换的图像处理装置，其特征在于，包括：
第一选取单元，被配置用于基于角度之间的预设关系，从霍夫平面中所有可选角度中选取一部分角度，形成兴趣角度；
第二选取单元，被配置用于选取待处理的图像中的一个或多个兴趣点；以及
执行单元，被配置用于基于霍夫平面的所述兴趣角度和所述图像中的所述一个或多个兴趣点，执行霍夫变换运算；
其中，所述执行单元被配置用于以一种有效的方式执行霍夫变换运算。
6.如权利要求5所述的装置，其中，所述兴趣角度包括应用所需的角度。
7.如权利要求6所述的装置，其中，所述图像中的所述兴趣点包括所述应用所需的兴趣点。
8.如权利要求5至7任意一者所述的装置，其中，所述霍夫变换基于如下公式：
ρ(θ)＝x cosθ+y sinθ，
其中，x和y表示兴趣点，θ表示角度，ρ表示范围，当π<θ(＝φ+π)＜2π时，根据上述公式，ρ(θ)被-ρ(φ)替代，从而霍夫变换计算量能够减少一半。
CN201910765325.1A 2019-08-19 2019-08-19 基于霍夫变换的图像处理方法和装置 Pending CN112395927A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910765325.1A CN112395927A (zh) 2019-08-19 2019-08-19 基于霍夫变换的图像处理方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910765325.1A CN112395927A (zh) 2019-08-19 2019-08-19 基于霍夫变换的图像处理方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112395927A true CN112395927A (zh) 2021-02-23

Family

ID=74603498

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910765325.1A Pending CN112395927A (zh) 2019-08-19 2019-08-19 基于霍夫变换的图像处理方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112395927A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113223031A (zh) * 2021-04-20 2021-08-06 毫末智行科技有限公司 基于霍夫变换的目标边缘线检测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104517111A (zh) * 2013-09-27 2015-04-15 比亚迪股份有限公司 车道线检测方法、系统、车道偏离预警方法及系统
CN105373807A (zh) * 2015-10-26 2016-03-02 宁波裕兰信息科技有限公司 基于霍夫变换的直线检测的优化设计方法
CN105761219A (zh) * 2016-02-03 2016-07-13 北京云江科技有限公司 文本图像倾斜矫正方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104517111A (zh) * 2013-09-27 2015-04-15 比亚迪股份有限公司 车道线检测方法、系统、车道偏离预警方法及系统
CN105373807A (zh) * 2015-10-26 2016-03-02 宁波裕兰信息科技有限公司 基于霍夫变换的直线检测的优化设计方法
CN105761219A (zh) * 2016-02-03 2016-07-13 北京云江科技有限公司 文本图像倾斜矫正方法和系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113223031A (zh) * 2021-04-20 2021-08-06 毫末智行科技有限公司 基于霍夫变换的目标边缘线检测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2022078463A1 (zh) 基于汽车的障碍物检测方法及装置
CN108647638B (zh) 一种车辆位置检测方法及装置
US20200160561A1 (en) Vehicle-mounted camera pose estimation method, apparatus, and system, and electronic device
CN108028023A (zh) 信息处理装置、信息处理方法和程序
CN109948413B (zh) 基于高精度地图融合的车道线检测方法
JP2003296736A (ja) 障害物検知装置及びその方法
Suhr et al. Fully-automatic recognition of various parking slot markings in Around View Monitor (AVM) image sequences
JP2007256029A (ja) ステレオ画像処理装置
EP3690799A1 (en) Vehicle lane marking and other object detection using side fisheye cameras and three-fold de-warping
CN112466147B (zh) 一种基于多传感器的库位检测方法及相关装置
US10108866B2 (en) Method and system for robust curb and bump detection from front or rear monocular cameras
US9916672B2 (en) Branching and merging determination apparatus
CN112395927A (zh) 基于霍夫变换的图像处理方法和装置
CN108376384A (zh) 视差图的矫正方法、装置及存储介质
CN113450390B (zh) 一种基于路侧摄像头的目标跟踪方法、装置及电子设备
CN108648218B (zh) 一种汽车环视全景中模糊棋盘格的匹配方法及系统
CN109389024B (zh) 基于影像识别路锥的方法、装置、存储介质以及车辆
CN110555402A (zh) 基于环视的拥堵跟车方法、系统、终端和存储介质
CN110310335B (zh) 一种相机角度确定方法、装置、设备及系统
US10846557B2 (en) Method and apparatus for glare detection
JP2015154337A (ja) 対象範囲設定装置、および対象範囲設定プログラム
JP2010277384A (ja) 走行支援装置および走行支援方法
CN115359457A (zh) 基于鱼眼图像的3d目标检测方法及系统
US20220319195A1 (en) Method for identifying road markings and monocular camera
JP4854619B2 (ja) 障害物認識装置

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
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210519

Address after: 100055 1802, 18 / F, building 3, yard 9, Guang'an Road, Fengtai District, Beijing

Applicant after: Momo Zhixing Technology Co.,Ltd.

Address before: 071000 No. 2266 Chaoyang South Street, Hebei, Baoding

Applicant before: Great Wall Motor Co.,Ltd.

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210223