TWM486116U - 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統 - Google Patents

以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統 Download PDF

Info

Publication number
TWM486116U
TWM486116U TW103205238U TW103205238U TWM486116U TW M486116 U TWM486116 U TW M486116U TW 103205238 U TW103205238 U TW 103205238U TW 103205238 U TW103205238 U TW 103205238U TW M486116 U TWM486116 U TW M486116U
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
bird
system based
image system
vehicle
eye view
Prior art date
Application number
TW103205238U
Other languages
English (en)
Inventor
Chih-Yung Chen
Hsin-Han Tsai
Ching-Ju Chien
Jen-Kai Liu
Original Assignee
Univ Shu Te
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 Univ Shu Te filed Critical Univ Shu Te
Priority to TW103205238U priority Critical patent/TWM486116U/zh
Publication of TWM486116U publication Critical patent/TWM486116U/zh

Links

Landscapes

  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統
本創作係一種3D環車影像，特別係有關於利用改良式機率神經網路架構進行演算以得到3D環車影像。
先進駕駛輔助系統已成為世界各國重要且急迫的研究課題之一。根據調查2014年全球汽車出貨量上看8500萬輛，車用視訊安全輔助產品安裝率將上看6,300萬套。在車輛安全領域中，運用機器視覺取得環境影像資訊，在行徑間或倒車時分析路面狀況及車輛四周環境，以做到各種最佳化的動態反應效果，這也是視覺式智慧型運輸系統(Vision-based intelligent transportation system)的發展目標。
早期停車輔助系統常採用超音波或攝影鏡頭，採用聲音報警或顯示車輛後方攝像頭視訊的方式，幫助駕駛人判斷盲角處車輛與障礙物距離。採用超音波警報方式，距離的提示並不直觀，無法準確判定實際障礙物距離。採用後置攝影機的方式，傳統的車用影像監控系統受到攝影機取像範圍的限制，車用顯示器所呈現之畫面往往無法有效涵蓋車輛四周監控範圍，因此只能針對車輛後方或車輛兩側發展不同的盲點監控顯示。
有鑑於上述習知技藝之問題，本創作之目的就是在提供一種以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法，以解決目前車輛內的車用顯示器無法有效地監控車輛四周之問題。
本創作係一種以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統，適用於車輛上，包含擷取單元及處理單元。其中，擷取單元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，處理單元具有校正模組、拼接模組及運算模組，處理單元係用以接收鳥瞰影像，藉由校正模組將鳥瞰影像之座標校正為同一座標系統，並利用拼接模組將鳥瞰影像轉換為虛擬平面影像以拼接成鳥瞰環景影像，再將拼接後之鳥瞰環景影像藉由運算模組利用演算法以得到3D環車影像。
較佳者，本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統之擷取單元可例如為廣角攝影機。
較佳者，本創作之以機率方式計算為基礎之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，本創作之以機率方式計算為基礎之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，本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統之改良式機率神經網路架構可例如分別具有輸入層、類別層、總和層及輸出層，其中c ={c 1 ,c 2 ,...,c m }，m 為類別c 的數量，對於 輸入x 而言，其最接近類別c i 的有一個對應的輸出向量y i ，其可表示為y ={y 1 ,y 2 ,...,y m }，其中m 為類別y 的數量，該改良式機率神經網路架構所使用的機率密度函數為，其中σ為高斯函數之平滑係數，絕對 輸出為，其中z i 為類別向量c i 內樣本數的數量、網路輸 出之向量與分別代表點之X軸與Y軸座標。
綜上所述，本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法具有下列優點：
(1)本創作之處理單元之校正模組可將相機所擷取之鳥瞰影像校正為同一座標系統，使得擷取之鳥瞰影像進行校正後可以達到完整還原之效果。
(2)本創作之處理單元之拼接模組係將鳥瞰影像係先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。
(3)本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法主要係藉由改良目前鳥瞰影像之缺點，以立體3D環車方式呈現障礙物與車輛的相對位置，提供使用者車輛實際的立體動態，不會因障礙物的方位及高度而造成鳥瞰車體之角度失準。
9‧‧‧車輛
10‧‧‧擷取單元
20‧‧‧處理單元
21‧‧‧校正模組
22‧‧‧拼接模組
23‧‧‧運算模組
101‧‧‧前方車體之鳥瞰影像
102‧‧‧後方車體之鳥瞰影像
103‧‧‧倒車鏡之鳥瞰影像
104‧‧‧倒車鏡之鳥瞰影像
第1圖係為本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車 影像系統之系統方塊圖。
第2圖係為本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法之第一示意圖。
第3圖係為本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法之第二示意圖。
第4圖係為本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法之第三示意圖。
第5圖係為本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法之座標校正之示意圖。
請參閱第1圖，並進一步參閱第2圖至第5圖。本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統，適用於車輛上，包含複數個擷取單元10及處理單元20。其中，擷取單元10用以擷取車輛9周邊之多方位之複數個鳥瞰影像(如第2圖所示)，並傳送鳥瞰影像，此擷取單元10可例如為廣角攝影機，於此並不設限只要係可擷取到車輛9周邊之影像皆適合本創作，且擷取單元可例如設置於車輛9上之前方車體、後方車體及二倒車鏡上，用以擷取車輛9之前方車體之鳥瞰影像101、後方車體之鳥瞰影像102及二倒車鏡之鳥瞰影像103、104。
承上述，本創作之處理單元20具有校正模組21、拼接模組22及運算模組23，處理單元20係用以接收鳥瞰影像，藉由校正模組21將鳥瞰影像之座標校正為同一座標系統，並利用拼接模組22將鳥瞰影像轉換為虛擬平面影像(如第5圖所示)以拼接 縫合(Image Stitching)成鳥瞰環景影像(如第3圖所示)，再將拼接後之鳥瞰環景影像藉由運算模組利用演算法以得到3D環車影像(如第4圖所示)。上述之座標校正方式係將圖像平面座標轉換為世界座標平面後，再此世界座標平面轉換成虛擬平面座標。
上述之演算法可例如為改良式機率神經網路架構，其中，改良式機率神經網路架構分別具有輸入層、類別層、總和層及輸出層，其中c ={c 1 ,c 2 ,...,c m }，m 為類別c 的數量，對於輸入x 而言，其最接近類別c i 的有一個對應的輸出向量y i ，其可表示為y ={y 1 ,y 2 ,...,y m }，其中m 為類別y 的數量，該改良式機率神經網路架構所使用的機率密度函數為，其中σ為高斯函數之平滑係數，絕對 輸出為，其中z i 為類別向量c i 內樣本數的數量、網路 輸出之向量與分別代表點之X軸與Y軸座標。
總言之，透過本創作之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統及其獲得方法於設計上之巧思，藉由校正模組、拼接模組及運算模組對鳥瞰影像分別依序進行影像校正、拼接縫合以及利用改良式機率神經網路架構進行運算以得到3D環車影像，此3D環車影像可供車輛上之使用者更真實地了解車輛之車體與障礙物之相對距離。
以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本創作之精神與範疇，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
20‧‧‧處理單元
21‧‧‧校正模組
22‧‧‧拼接模組
23‧‧‧運算模組

Claims (5)

  1. 一種以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統，適用一車輛上，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，該處理單元係用以接收該些鳥瞰影像，藉由該校正模組將該些鳥瞰影像之座標校正為同一座標系統，並利用該拼接模組將該些鳥瞰影像轉換為虛擬平面影像以拼接成一鳥瞰環景影像，再將拼接後之該鳥瞰環景影像藉由該運算模組利用一演算法以得到一3D環車影像。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之以機率方式計算為基礎之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項所述之以機率方式計算為基礎之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項所述之以機率方式計算為基礎之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4項所述之以機率方式計算為基礎之3D環車影像系統，其中該改良式機率神經網路架 構分別具有輸入層(Input)、類別層(Pattern layer)、總和層(Summing layer)及輸出層(Output layer)，其中c ={c 1 ,c 2 ,...,c m }，m 為類別c 的數量，對於輸入x 而言，其最接近類別c i 的有一個對應的輸出向量y i ，其可表示為y ={y 1 ,y 2 ,...,y m }，其中m 為類別y 的數量，該改良式機率神經網路架構所使用的機率密度函數為，其中σ為高斯函數之平滑係 數，絕對輸出為，其中z i 為類別向量c i 內樣本數的數 量、網路輸出之向量與分別代表點之X軸與Y 軸座標。
TW103205238U 2014-03-27 2014-03-27 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統 TWM486116U (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103205238U TWM486116U (zh) 2014-03-27 2014-03-27 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103205238U TWM486116U (zh) 2014-03-27 2014-03-27 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TWM486116U true TWM486116U (zh) 2014-09-11

Family

ID=51944807

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW103205238U TWM486116U (zh) 2014-03-27 2014-03-27 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統

Country Status (1)

Country Link
TW (1) TWM486116U (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI499999B (zh) * 2014-03-27 2015-09-11 Univ Shu Te The 3D ring car image system based on probability calculation and its obtaining method
CN111845559A (zh) * 2019-04-19 2020-10-30 帷享科技股份有限公司 用于车辆的影像整合警示系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI499999B (zh) * 2014-03-27 2015-09-11 Univ Shu Te The 3D ring car image system based on probability calculation and its obtaining method
CN111845559A (zh) * 2019-04-19 2020-10-30 帷享科技股份有限公司 用于车辆的影像整合警示系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102566724B1 (ko) 항만 모니터링 장치 및 항만 모니터링 방법
US10268904B2 (en) Vehicle vision system with object and lane fusion
KR102516326B1 (ko) 이미지 라인들로부터의 카메라 외부 파라미터들 추정
US20140104424A1 (en) Imaging surface modeling for camera modeling and virtual view synthesis
CN111582080A (zh) 车辆360度环视监控实现方法及装置
CN108168539A (zh) 一种基于计算机视觉的盲人导航方法、装置及系统
US20110063436A1 (en) Distance estimating apparatus
JP2010134878A (ja) 立体物出現検知装置
CN107122770A (zh) 多目相机系统、智能驾驶系统、汽车、方法和存储介质
TWI499999B (zh) The 3D ring car image system based on probability calculation and its obtaining method
JP2021531601A (ja) ニューラルネットワーク訓練、視線検出方法及び装置並びに電子機器
KR101601475B1 (ko) 야간 주행 시 차량의 보행자 검출장치 및 방법
TW201601952A (zh) 以距離參數調校圖形正確性之３ｄ環車影像系統
US11827148B2 (en) Display control device, display control method, moving body, and storage medium
KR20150002995A (ko) Ｆｏｖ왜곡 보정 모델에 2ｄ패턴을 적용한 왜곡중심 보정 방법
KR101549165B1 (ko) 차량 자세 추정 장치 및 차량 자세 추정 방법
Mariotti et al. Spherical formulation of geometric motion segmentation constraints in fisheye cameras
TWM486116U (zh) 以機率方式計算爲基礎之３ｄ環車影像系統
JP2014092922A (ja) 検出装置、検出方法及び検出プログラム
KR101664297B1 (ko) 차량용 어라운드 뷰 모니터링 시스템 및 그 방법
CN108973858B (zh) 用于确保行驶路线安全的装置
TWI796952B (zh) 物件偵測裝置以及物件偵測方法
Megalingam et al. Adding intelligence to the robotic coconut tree climber
JP2021170385A (ja) 処理装置および処理システム
CN113110562A (zh) 一种基于多个广角摄像头的无人机避障装置及其避障方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4K Annulment or lapse of a utility model due to non-payment of fees