车辆盲区行人监控方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110929606A(43)申请公布日2020.03.27(21)申请号201911096956.5(22)申请日2019.11.11(71)申请人浙江鸿泉车联网有限公司地址310030浙江省杭州市西湖区三墩镇西园六路3号2号楼4楼(72)发明人王亦龙沈林强金丽娟(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人郑朝然(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/36(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图2页(54)发明名称车辆盲区行人监控方法和装置(57)摘要本发明实施例提供一种车辆盲区行人检测方法和装置，该方法包括：采集车辆盲区图像，通过图像检测技术对所述车辆盲区图像进行检测，得到行人的边框信息；根据所述行人的边框信息确定行人的位置点，对位置点进行单点去畸变运算，得到所述位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标；根据位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标确定位置点在物理坐标系中的物理坐标，进而确定行人与实体相机之间的距离，基于所述距离进行行人监控。如此，降低了基于视觉的车辆盲区行人监控方法中的计算量，保证了行人监控的实时性。CN110929606ACN110929606A权利要求书1/2页1.一种车辆盲区行人监控方法，其特征在于，包括:采集车辆盲区图像，通过图像检测技术对所述车辆盲区图像进行检测，得到行人的边框信息；根据所述行人的边框信息确定行人的位置点，对位置点进行单点去畸变运算，得到所述位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标；根据位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标确定位置点在物理坐标系中的物理坐标，进而确定行人与实体相机之间的距离，基于所述距离进行行人监控。2.根据权利要求1所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，还包括:将所述距离进行显示，并根据行人与实体相机之间的距离触发与所述距离对应级别的报警。3.根据权利要求1所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，所述通过图像检测技术对所述图像进行检测，具体包括：通过基于Fast-SCNN算法的图像检测技术对所述图像进行检测。4.根据权利要求1所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，所述对位置点进行单点去畸变运算得到位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标，具体包括：基于对所述实体相机进行标定得到的内部参数，通过对位置点在所述实体相机中的图像坐标系中的坐标进行去畸变运算得到位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标；所述实体相机为单目相机，所述内部参数包括所述实体相机的横轴焦距、纵轴焦距、主点坐标和畸变系数。5.根据权利要求4所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，所述基于对车载单目相机进行标定得到的内部参数，通过对位置点在实际相机中的图像坐标系中的坐标进行去畸变运算得到位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标，具体包括：所述实体相机进行定标后，得到的内部参数包括所述相机的横轴焦距fx、纵轴焦距fy、主点坐标(cx,cy)和畸变系数[k1,k2,p1,p2,k3]；位置点在实际相机中的图像坐标系中的坐标为(u',v')，u'和v'都为常数，位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标为(u,v)，依据下列公式，24622u'＝x×(1+k1×r+k2×r+k3×r)+2×p1×x×y+p2×(r+2x)24622v'＝y×(1+k1×r+k2×r+k3×r)+2×p2×x×y+p2×(r+2y)确定位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标(u,v)。6.根据权利要求5所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，所述根据位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标确定位置点在物理坐标系中的物理坐标，具体包括：位置点在理想相机中的图像坐标系中的坐标为(u,v)，u和v都为常数，位置点在物理坐标系中的物理坐标为(x,y)，dx和dy分别表示一个像素在横轴和纵轴方向所占长度，单位为mm/像素，γ为扭曲因子，数值取0，依据下列公式，2CN110929606A权利要求书2/2页确定位置点在物理坐标系中的物理坐标(x,y)。7.根据权利要求5所述的车辆盲区行人监控方法，其特征在于，所述确定行人与相机之间的距离，具体包括：行人与相机之间的距离为D，行人与相机之间的纵向距离为VD，行人与相机之间的横向距离为HD，所述位置点在物理坐标系中的物理坐标为(x,y)，x和y都为常数，H为所述相机的高度，H为常数，f为相机焦距，f为常数，主点在物理坐标系中的物理坐标为(c'x，c'y)，依据下列公式，确定行人与相机之间的距离D。8.一种车辆盲区行人监控装置，其特征在于，包括：边框检测单元，用于采集车辆盲区图像，通过图像检测技术对所述车辆盲区图像进行检测，得到行人的边框信息；去畸变单元，用于根据所述行人的边