TW201601952A - 以距離參數調校圖形正確性之３ｄ環車影像系統 - Google Patents

Abstract

本發明係一種以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，主要係適用於車輛上，包含擷取單元、感測單元及處理單元。擷取單元用以擷取車輛周遭之多方位之鳥瞰影像並傳送鳥瞰影像；感測單元用以感測車輛與車輛周遭物體之距離以產生複數個距離訊號並傳送距離訊號；處理單元具有校正模組、拼接模組及運算模組，處理單元係接收擷取單元所傳送之鳥瞰影像及感測單元所傳送之距離訊號，藉由校正模組依據距離訊號校正鳥瞰影像之座標系統之位置，再藉由運算模組利用演算法及插補技術以得到3D環車影像。

Description

以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統

本發明係一種3D環車影像系統，特別係一種可以藉由校正模組依據距離訊號校正鳥瞰影像之座標系統之位置，以還原出全新環車影像。

以現今360度全景鳥瞰圖及環車影像之系統，所合成之影像都有失真問題，此3D環車全景影像並無法確切的知道物體與車身的距離，使人們難以對影像辨識出附近的人或物體，如行人或巷口轉角，無法給車輛駕駛得到切確的周圍環境，更無法確認物體的距離。

有鑑於上述習知技藝之問題，本發明之目的就是在提供一種以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，以解決目前無法確切的知道物體(障礙物)與車輛之車身距離之問題。

本發明係一種以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，主要係適用於車輛上，3D環車影像系統包含：擷取單元、感測單元及處理單元。其中，擷取單元係用以擷取車輛周邊之多方位之複數個鳥瞰影像，並傳送鳥瞰影像。感測單元係用以感測 車輛與車輛周遭至少一物體之距離以產生複數個距離訊號，並傳送距離訊號。

續言之，本發明之處理單元具有校正模組、拼接模組及運算模組，處理單元係接收擷取單元所傳送之鳥瞰影像及感測單元所傳送之距離訊號，藉由校正模組依據距離訊號校正鳥瞰影像之座標系統之位置，再藉由運算模組利用演算法及插補技術以得到3D環車影像。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之擷取單元可例如為廣角攝影機。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之擷取單元可例如設置於車輛上之前方車體、後方車體及二倒車鏡上。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之演算法可例如為改良式機率神經網路架構(Modified Probabilistic Neural Network,MPNN)。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之感測單元可例如為超音波感測器。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之感測單元可例如設置於車輛之前方車體、後方車體、車體左側及車體右側。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之感測單元之數量可例如為10個或12個。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環 車影像系統之車輛周遭之物體可例如為障礙物。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之校正模組可例如藉由距離訊號所產生之距離數據模型，再依據距離數據模型校正鳥瞰影像之座標系統之位置。

較佳者，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之拼接模組可例如將鳥瞰影像轉換為虛擬平面影像以拚接成鳥瞰環景影像，將拼接後之鳥瞰影像藉由運算模組利用演算法以得到3D環車影像。

綜上述，本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統具有下列優點：

(1)藉由本發明之感測單元感測車輛與車輛周遭物體之距離，以產生複數個距離訊號，以及本發明之擷取單元擷取車輛周遭之多方位之鳥瞰影像，再將鳥瞰影像及距離訊號傳送至處理單元。

(2)利用處理單元之校正模組依據距離訊號校正鳥瞰影像之座標系統之位置，使得鳥瞰影像在同一座標位置上，進而還原出全新無失真的還車影像。

(3)本發明之處理單元之拼接模組可將鳥瞰影像轉換投影至虛擬影像平面後再進行拼接之動作，以確保校正後之鳥瞰影像可以精確地拼接縫合。

9‧‧‧車輛

10‧‧‧擷取單元

11‧‧‧鳥瞰影像

12‧‧‧擷取範圍

13‧‧‧修改後之影像

20‧‧‧感測單元

21‧‧‧距離訊號

30‧‧‧處理單元

31‧‧‧校正模組

32‧‧‧拼接模組

33‧‧‧運算模組

100‧‧‧物體(障礙物)

200‧‧‧距離數據模型

第1圖係為本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之系統方塊圖。

第2圖係為本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之擷取單元及感測單元之裝設示意圖。

第3圖係為本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之距離數據模型之示意圖。

第4圖係為本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之感測單元感測車輛周遭之物體之示意圖。

第5圖係為本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統之鳥瞰影像校正前及校正後之示意圖。

請參閱第1圖及第2圖。本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統可例如設置於車輛9上，此車輛9可例如為汽車，此3D環車影像系統包含複數個擷取單元10、感測單元20及處理單元30。其中，擷取單元10可例如用以擷取車輛9周遭之多方位之複數個鳥瞰影像11，此擷取單元10可例如為廣角攝影機，擷取單元10之擷取範圍12可依實際情況而有所調整，且此擷取單元10可例如設置於車輛9之前方車體、後方車體及車體兩側之倒車鏡上。

續言之，本發明之感測單元20可例如用以感測車輛9與車輛9周遭至少一物體之距離以產生複數個距離訊號21，並傳送距離訊號21，此感測單元20可例如為超音波感測器，但於此並不設限，只要係可以感測出車輛9車體與物體之間之距離之元件皆適合本發明，且此感測單元20之數量可例如為10個或12個，此感測單元20可例如分別設置於車輛9之前方車體、後方車體、車體左側及車體右側。而上述之物體可例如為障礙物，例 如其他車輛、巷口轉角或是行人等。

再言之，本發明之處理單元30可例如具有校正模組31、拼接模組32及運算模組33，此處理單元30係接收擷取單元10所傳送之鳥瞰影像11及感測單元20所傳送之距離訊號21，藉由校正模組31依據距離訊號21校正鳥瞰影像11之座標系統之位置，藉由運算模組33利用演算法及插補技術以得到3D環車影像。上述之演算法可例如係改良式機率神經網路架構(Modified Probabilistic Neural Network,MPNN)。

承上述，請參閱第3圖。本發明之處理單元30之校正模組31可例如藉由感測單元20所傳送之距離訊號21所產生的距離數據模組200，再依據距離數據模組200校正鳥瞰影像11之座標系統之位置。除此之外，本發明之處理單元30之拼接模組32可例如將鳥瞰影像11轉換為虛擬平面影像以拼接成鳥瞰環景影像，再將拼接後之鳥瞰影像藉由運算模組33利用演算法及插補技術以得到3D環車影像。上述之插補技術係藉由改良式機率神經網路架構為基礎的插補技術，讓兩個感測單元之間所未感測到的區域可以藉由插補技術進行推導及修正，以獲得一3D環車影像。

其中，目前習知技術需要額外於車輛之車身上裝設高準確度之三維深度影像感測器，如紅外線或雷射等具主動式光源輔助測距效果的外部元件，以感測車輛與障礙物之間之距離，以獲得高準確度的環車影像，但相對地也需要支出較高之成本。

而本發明僅需藉由車輛上既有的感測單元進行車輛與障礙物之間之距離感測，以產生距離訊號後，再對距離訊號進行改 良式機率神經網路架構及插補技術之推導及修正，以獲得3D環車影像。

且，本發明係揭露藉由插補技術進行推導及修正3D環車影像，因此，本發明無須花費較多的成本裝設高準確度的感測器，僅需藉由車輛上既有感測單元及搭配插補技術即可達到令車輛駕駛可以確切的知道物體與車輛之車身距離之功效，無形中也降低成本。

請一併參閱第1圖至第5圖。舉例來說，當車輛9上裝設有複數個擷取單元10及複數個感測單元20，車輛9駕駛可透過車輛9上的顯示裝置(未繪示)，有效地監控車輛9與車輛9周遭之物體100(障礙物)之距離，避免車輛9與物體100發生碰撞。本發明係利用車輛9之車身上所裝設的擷取單元10以擷取車輛9周遭之多方位之複數個鳥瞰影像11，而車輛9之車身上所裝設的感測單元20係感測車輛9與車輛9周遭之物體100以產生距離訊號21。

且，本發明之擷取單元10及感測單元20會分別將鳥瞰影像11及距離訊號21傳送至處理單元30，使得處理單元30依據距離訊號21所產生的距離數據模型200對未校正之物體100之鳥瞰影像11(如第3圖(A)所示)進行校正物體100之鳥瞰影像11的座標系統的位置(如第3圖(B)所示)。

換言之，請參閱第4圖，首先會藉由裝設於車輛9之車身後方的感測單元20感測出物體100與車輛9之間之距離，以獲得較準確之距離訊號21(如第4圖(A)所示)。接著，再利用裝設於車輛9之車身後方的擷取單元10擷取到物體100之鳥瞰影像 11(如第4圖(B)所示)。最後，處理單元30會依據感測單元20所感測到的距離訊號進行物體100之鳥瞰影像11之修正，以獲得一修正後的影像13(如第4圖(C)所示)，進一步達到接近真實情況之環車影像。

舉例來說，若一開始僅藉由擷取單元10擷取車輛9與車輛9周遭之物體100之鳥瞰影像11時，容易因擷取單元10無法完全掌握車輛9與車輛9周遭物體100之實際距離，所以車輛9駕駛於車輛9上的顯示裝置會看到物體100係為一平面狀態(如第5圖中的(A))，讓車輛9駕駛無法準確地得知此物體與車輛9之實際距離。因此，當上述之擷取單元10擷取完車輛9周遭之物體100之鳥瞰影像11後，亦可再藉由感測單元20感測車輛9與車輛9周遭物體100之實際距離，以使得處理單元30可以依據感測單元20所感測到的感測訊號21所產生的距離數據模型200進行物體100之鳥瞰影像11之修正，以還原車輛9與車輛9周遭之物體100之間的真實距離(如第5圖中的(B))，達到無失真之環車影像。

總言之，透過本發明之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統於設計上之巧思，讓車輛駕駛可以透過車輛上的顯示裝置可以準確地得知車輛與車輛周遭之物體之實際距離，以還原出無失真的環車影像。

以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本發明之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。

10‧‧‧擷取單元

11‧‧‧鳥瞰影像

20‧‧‧感測單元

21‧‧‧距離訊號

30‧‧‧處理單元

31‧‧‧校正模組

32‧‧‧拼接模組

33‧‧‧運算模組

Claims (10)

1. 一種以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，係適用於一車輛上，該3D環車影像系統包含：複數個擷取單元，用以擷取該車輛周邊之多方位之複數個鳥瞰影像，並傳送該些鳥瞰影像；以及複數個感測單元，用以感測該車輛與該車輛周遭至少一物體之距離以產生複數個距離訊號，並傳送該距離訊號；一處理單元，該處理單元具有一校正模組、一拼接模組及一運算模組，該處理單元係接收該些擷取單元所傳送之該些鳥瞰影像及該些感測單元所傳送之該距離訊號，藉由該校正模組依據該些距離訊號校正該些鳥瞰影像之座標系統之位置，再藉由該運算模組利用一演算法及一插補技術以得到一3D環車影像。
2. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該些擷取單元為廣角攝影機。
3. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該些擷取單元設置於該車輛上之前方車體、後方車體及二倒車鏡上。
4. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該演算法為改良式機率神經網路架構(Modified Probabilistic Neural Network,MPNN)。
5. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該些感測單元為超音波感測器。
6. 如申請專利範圍第5項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該些感測單元設置於該車輛之前方車體、後方車體、車體左側及車體右側。
7. 如申請專利範圍第6項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該些感測單元之數量為10個或12個。
8. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該車輛周遭之該些物體為障礙物。
9. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該校正模組係藉由該些距離訊號所產生之一距離數據模型，再依據該距離數據模型校正該些鳥瞰影像之該座標系統之該位置。
10. 如申請專利範圍第1項所述之以距離參數調校圖形正確性之3D環車影像系統，其中該拼接模組係將該些鳥瞰影像轉換為虛擬平面影像以拚接成一鳥瞰環景影像，將拼接後之該鳥瞰影像藉由該運算模組利用一演算法以得到該3D環車影像。