一种电子外后视镜视野智能调整方法、系统和介质技术方案

本发明专利技术公开了一种电子外后视镜视野智能调整方法、系统和介质，包括对电子外后视镜的摄像头所拍摄的多张图像输入到深度学习训练的图像分割网络中，获得每张图像对应的车体掩模和地面掩模；根据每张图片的车体和地面掩模分别得到车体掩模中X向最大值的点和地面掩模中Y向最大值的点，进而拟合出调整图像基准点O；将摄像头图像经过放缩后映射至电子外后视镜系统的屏幕显示图像中，当基准点O

【技术实现步骤摘要】
一种电子外后视镜视野智能调整方法、系统和介质


[0001]本专利技术属于电子外后视镜视野调整
，具体涉及一种电子外后视镜视野智能调整方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]电子外后视镜是用摄像头和屏幕的组合取代传统的光学后视镜的汽车新技术产品，具备低风阻、宽视野、受天气和外部光线影响小等优点。
[0003]目前的电子外后视镜，初始的视野范围，依靠摄像头的安装位置和视野原始参数决定，后期驾驶员根据自身情况，手动调整至合适位置。车辆在行驶中经过长期的汽车震动或者事故维修后，屏幕显示图像偏离，需要再次手动调整，较为繁琐。

技术实现思路

[0004]为了解决电子外后视镜显示视野需要手动调整且较为繁琐的问题，本专利技术提出一种电子外后视镜视野智能调整方法、系统和介质。
[0005]实现本专利技术目的之一的一种电子外后视镜视野智能调整方法，包括如下步骤：
[0006]S1、将电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像输入到经过深度学习训练的图像分割模型中，获得图像对应的车体掩模和地面掩模，所述车体掩模为车体轮廓的像素点矩阵，所述地面掩模为地面轮廓的像素点矩阵；
[0007]S2、根据图像的车体掩模和地面掩模得到图像的基准点O的像素点坐标(x
max
，y
max
)，其中x
max
为车体掩模中的像素点坐标中X向的极值，其中y
max
为地面掩模中的像素点坐标中Y向的极值；所述X向为平面像素的水平方向；所述Y向为平面像素的垂直方向；
[0008]S3、设定屏幕显示图像基准点O
’
的像素坐标(x
’
，y
’
)；
[0009]S4、将摄像头图像映射至电子外后视镜系统的屏幕显示图像中，当基准点O
’
和O点重合时，则表示完成电子外后视镜视野的调整。
[0010]进一步地，所述步骤S1中图像分割模型的深度学习训练的方法之一包括：
[0011]S101、对电子外后视镜的摄像头所拍摄的多张图像中的车体、地面和天空逐一进行语义分割标注，得到用于训练图像分割模型的图像分割基准；
[0012]S102、将上述进行了语义分割标注的图像划分为用于训练图像分割模型的训练集、测试集和验证集，通过调整图像分割模型中的学习率、迭代次数值对模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，所述图像分割模型用于读取每张图像得到每张图像中对应的车体掩模和地面掩模。
[0013]更进一步地，所述步骤S102前还包括：对进行了语义分割标注的图像进行数据增广操作，获得由多张图像组成的数据集，所述数据增广操作用于提高图像分割模型的精确度。
[0014]更进一步地，所述步骤S101前还包括：对电子外后视镜的摄像头所拍摄的每张图像进行预处理；所述预处理包括：对电子外后神镜的摄像头所拍摄图像经过变形矫正后形
成统一尺寸的图像。
[0015]进一步地，所述步骤S1中图像分割模型的深度学习训练的方法之二包括：
[0016]S1.1、对电子外后视镜的摄像头所拍摄的多张图像中的车体、地面和天空逐一进行语义分割标注，得到用于训练图像分割模型的图像分割基准；
[0017]S1.2、对进行了语义分割标注的图像进行数据增广操作，获得由多张图像组成的数据集，所述数据增广操作用于提高图像分割模型的精确度，包括对图像进行随机旋转、缩放、歪斜、扭曲、裁剪、翻转；
[0018]S1.3、将上述进行了数据增广操作后得到的多张图像划分为用于训练图像分割模型的训练集、测试集和验证集，通过调整图像分割模型中的学习率、迭代次数值对模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，所述图像分割模型用于根据输入的图像得到图像中的车体掩模和地面掩模。
[0019]进一步地，所述步骤S1中的图像分割模型为基于U
‑
Net网络的模型。
[0020]实现本专利技术目的之二的一种电子外后视镜视野智能调整系统，包括掩模获取模块、基准点获取模块和视野调整模块；
[0021]所述掩模获取模块用于将电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像输入到经过深度学习训练的图像分割模型中，获得图像对应的车体掩模和地面掩模，所述车体掩模为车体轮廓的像素点矩阵，所述地面掩模为地面轮廓的像素点矩阵；
[0022]所述基准点获取模块用于根据图像的车体掩模和地面掩模得到图像的基准点O的像素点坐标(x
max
，y
max
)，其中x
max
为车体掩模中的像素点坐标中X向的极值，其中y
max
为地面掩模中的像素点坐标中Y向的极值；所述X向为平面像素的水平方向；所述Y向为平面像素的垂直方向；
[0023]所述视野调整模块用于根据设定的屏幕显示图像基准点O
’
(x
’
，y
’
)，将摄像头图像映射至电子外后视镜系统的屏幕显示图像中，直至基准点O
’
和O点重合。
[0024]进一步地，所述语义分割标注模块用于对电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像中车体、地面和天空逐一进行语义分割标注，得到用于训练图像分割模型的图像分割基准；
[0025]所述模型训练模块用于将通过语义分割标注模块进行了语义分割标注的图像划分为用于训练图像分割模型的训练集、测试集和验证集，通过调整图像分割模型中的学习率、迭代次数值对模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，所述图像分割模型用于根据电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像得到所述图像对应的车体掩模和地面掩模。
[0026]进一步地，还包括数据增广模块和预处理模块，所述数据增广模块用于对电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像或经过预处理模块处理的图像进行数据增广操作，获得由多张图像组成的数据集，所述数据增广操作用于提高图像分割模型的精确度；所述预处理模块用于对电子外后视镜的摄像头所拍摄的每张图像或经过数据增广模块进行数据增广后得到的图像进行预处理；所述预处理包括：对图像经过变形矫正后形成统一尺寸的图像。
[0027]实现本专利技术目的之三的一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述电子外后视镜视野智能调整方法的任一步骤。
[0028]有益效果：
[0029]利用本专利技术所述的系统和方法，通过分析摄像头图像自动寻找特征点实现屏幕图
像的自适应调整，免去了手工操作的繁琐。同时一旦设置并保存后，在各种复杂的工况环境，都能恢复至设置状态，有效提升驾驶员的辅助驾驶体验。
附图说明
[0030]图1是本专利技术所述方法的流程图；
[0031]图2是本专利技术所述系统的框图；
[0032]图3是后视镜图像分割示意图；
[0033]图4是电子外后视镜系统的显示屏的屏幕O
’
点示意图；
[0034]图5是图像显示示意图。
具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子外后视镜视野智能调整方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将电子外后视镜的摄像头所拍摄的图像输入到经过深度学习训练的图像分割模型中，获得图像对应的车体掩模和地面掩模，所述车体掩模为车体轮廓的像素点坐标矩阵，所述地面掩模为地面轮廓的像素点坐标矩阵；S2、根据图像的车体掩模和地面掩模得到图像的基准点O的像素点坐标(x
max
，y
max
)，其中x
max
为车体掩模中的像素点坐标中X向的极值，其中y
max
为地面掩模中的像素点坐标中Y向的极值；所述X向为图像的平面像素的水平方向；所述Y向为图像的平面像素的垂直方向；S3、设定屏幕显示图像基准点O
’
的像素坐标(x
’
，y
’
)；S4、将摄像头图像映射至电子外后视镜系统的屏幕显示图像中，当基准点O
’
和O点重合时，则表示完成电子外后视镜视野的调整。2.如权利要求1所述的电子外后视镜视野智能调整方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述图像分割模型的深度学习训练的方法包括：S101、对电子外后视镜的摄像头所拍摄的多张图像中的车体、地面和天空逐一进行语义分割标注，得到用于训练图像分割模型的图像分割基准；S102、将上述进行了语义分割标注的图像划分为用于训练图像分割模型的训练集、测试集和验证集，通过调整图像分割模型中的学习率、迭代次数值对模型进行训练，得到训练后的图像分割模型，所述图像分割模型用于读取每张图像得到每张图像中对应的车体掩模和地面掩模。3.如权利要求2所述的电子外后视镜视野智能调整方法，其特征在于，所述步骤S102前还包括：对进行了语义分割标注的图像进行数据增广操作，获得由多张图像组成的数据集，所述数据增广操作用于提高图像分割模型的精确度。4.如权利要求2所述的电子外后视镜视野智能调整方法，其特征在于，所述步骤S101前还包括：对电子外后视镜的摄像头所拍摄的每张图像进行预处理；所述预处理包括：对电子外后神镜的摄像头所拍摄图像经过变形矫正后形成统一尺寸的图像。5.如权利要求1所述的电子外后视镜视野智能调整方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述图像分割模型的深度学习训练的方法包括：S1.1、对电子外后视镜的摄像头所拍摄的多张图像中的车体、地面和天空逐一进行语义分割标注，得到用于训练图像分割模型的图像分割基准；S1.2、对进行了语义分割标注的图像进行数据增广操作，获得由多张图像组成的数据集，所述数据增广操作用于提高图像分割模型的精确度；S1.3、将上述进行了数据增广操作后得到的多张图像划分为用于训练图像分割模型的训练集、测试集和验证集，通过调整图像分割模型中的学习率、迭代次数...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋景良，张贵平，李光，汤鹏飞，瞿爱敬，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：