倒车轨迹线生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及车辆安全技术领域，提供一种倒车轨迹线生成方法、装置、设备及介质，能够将倒车轨迹图片从像素点数据转化为线数据后再进行存储，降低数据的占用空间，解决了车机存储空间不足的问题，在实际倒车时利用方向盘转角从存储的数据中匹配到目标待处理图片，对目标待处理图片进行像素点位置标记及RGB赋值，并绘制为目标倒车轨迹图片，对资源和环境的依赖较小，让倒车轨迹在车机系统启动初始阶段的条件限制下得以快速显示，以辅助进行快速倒车。以辅助进行快速倒车。以辅助进行快速倒车。

【技术实现步骤摘要】
倒车轨迹线生成方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及车辆安全
，尤其涉及一种倒车轨迹线生成方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]快速倒车指的是车载多媒体娱乐主机(简称为车机)启动后短时间即可快速进入并显示倒车画面(包括倒车轨迹线等)。由于快速倒车是在车机系统启动初始阶段实现，即没有操作系统和GUI(Graphical User Interface，图形用户界面)库等的支持，可用的存储空间也十分有限。
[0003]而倒车轨迹线图片通常可能有六七十张，目前的解决方式是等到操作系统和应用程序启动完之后再显示倒车轨迹线，但此时可能已经是车机启动十几秒甚至更久之后，无法满足快速倒车的需求。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种倒车轨迹线生成方法、装置、设备及介质，旨在解决由于存储空间不足而无法满足快速倒车需求的问题。
[0005]一种倒车轨迹线生成方法，所述倒车轨迹线生成方法包括：
[0006]获取预先标定的初始倒车轨迹图片集合；
[0007]将所述初始倒车轨迹图片集合中每张初始倒车轨迹图片的像素点数据转换为线数据，得到待处理图片集合，并将所述待处理图片集合存储至车机系统；
[0008]响应于目标车辆触发的倒车指令，获取所述目标车辆的转角；
[0009]根据所述目标车辆的转角在所述车机系统存储的所述待处理图片集合中进行匹配，得到目标待处理图片；
[0010]确定所述目标待处理图片中的每个像素点位置；
[0011]对每个像素点位置上对应的像素点进行RGB赋值，得到每个像素点的颜色值；
[0012]根据每个像素点位置及每个像素点的颜色值进行图像绘制，得到目标倒车轨迹图片。
[0013]根据本专利技术优选实施例，所述初始倒车轨迹图片集合中的每张初始倒车轨迹图片与车辆转角相对应。
[0014]根据本专利技术优选实施例，所述将所述初始倒车轨迹图片集合中每张初始倒车轨迹图片的像素点数据转换为线数据，得到待处理图片集合包括：
[0015]获取每张初始倒车轨迹图片的起点，及获取预设有效颜色；
[0016]从每张初始倒车轨迹图片的起点开始对每张初始倒车轨迹图片进行逐点扫描；
[0017]在扫描过程中，当扫描到有第一像素点具有所述预设有效颜色时，将所述第一像素点确定为起点x轴坐标，直至扫描到有第二像素点不具有所述预设有效颜色时，将所述第二像素点确定为终点x轴坐标，并获取当前的y轴坐标，根据所述起点x轴坐标、所述终点x轴
坐标及所述y轴坐标生成一条线；
[0018]整合扫描得到的每条线作为每张初始倒车轨迹图片的线数据，并根据每张初始倒车轨迹图片的线数据生成每张待处理图片；
[0019]按照车辆转角为左转或者右转将所述待处理图片分为两类，并在每个类型中按照转角从小到大的顺序为每张待处理图片建立序号；
[0020]根据每张待处理图片的序号构建所述待处理图片集合。
[0021]根据本专利技术优选实施例，所述根据所述目标车辆的转角在所述车机系统存储的所述待处理图片集合中进行匹配，得到目标待处理图片包括：
[0022]获取所述目标车辆的方向盘最大转角；
[0023]计算所述目标车辆的转角与所述方向盘最大转角的商，得到第一数值；
[0024]获取所述待处理图片集合中所有待处理图片的总数量；
[0025]计算所述总数量与2的商，得到第二数值；
[0026]计算所述第一数值与所述第二数值的乘积，得到目标序号；
[0027]根据所述目标序号从所述待处理图片集合中匹配得到所述目标待处理图片。
[0028]根据本专利技术优选实施例，所述确定所述目标待处理图片中的每个像素点位置包括：
[0029]获取所述目标待处理图片中每条线的起点x轴坐标、终点x轴坐标及y轴坐标；
[0030]获取所述目标车辆的屏幕分辨率宽度；
[0031]计算每条线的y轴坐标与所述屏幕分辨率宽度的乘积，得到每条线对应的第三数值；
[0032]获取每条线的起点x轴坐标与终点x轴坐标间包括的每个像素点x轴坐标；
[0033]计算每条线对应的第三数值与每条线对应的每个像素点x轴坐标的和，得到每条线上对应的像素点位置；
[0034]整合每条线上对应的像素点位置，得到所述目标待处理图片中的每个像素点位置。
[0035]根据本专利技术优选实施例，所述对每个像素点位置上对应的像素点进行RGB赋值，得到每个像素点的颜色值包括：
[0036]根据每张初始倒车轨迹图片的原始颜色分布对每个像素点位置上对应的像素点进行RGB赋值，得到每个像素点的颜色值。
[0037]根据本专利技术优选实施例，在得到目标倒车轨迹图片后，所述方法还包括：
[0038]在所述目标车辆的显示屏上显示所述目标倒车轨迹图片；
[0039]实时监测所述目标车辆的实际倒车轨迹；
[0040]当所述目标车辆的实际倒车轨迹偏离所述目标倒车轨迹图片时，发出警告提示。
[0041]一种倒车轨迹线生成装置，所述倒车轨迹线生成装置包括：
[0042]获取单元，用于获取预先标定的初始倒车轨迹图片集合；
[0043]转换单元，用于将所述初始倒车轨迹图片集合中每张初始倒车轨迹图片的像素点数据转换为线数据，得到待处理图片集合，并将所述待处理图片集合存储至车机系统；
[0044]所述获取单元，还用于响应于目标车辆触发的倒车指令，获取所述目标车辆的转角；
Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
[0062]所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0063]其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0064]人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0065]所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
[0066]S10，获取预先标定的初始倒车轨迹图片集合。
[0067]在本实施例中，所述初始倒车轨迹图片集合中的每张初始倒车轨迹图片与车辆转角相对应。
[0068]其中，所述车辆转本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种倒车轨迹线生成方法，其特征在于，所述倒车轨迹线生成方法包括：获取预先标定的初始倒车轨迹图片集合；将所述初始倒车轨迹图片集合中每张初始倒车轨迹图片的像素点数据转换为线数据，得到待处理图片集合，并将所述待处理图片集合存储至车机系统；响应于目标车辆触发的倒车指令，获取所述目标车辆的转角；根据所述目标车辆的转角在所述车机系统存储的所述待处理图片集合中进行匹配，得到目标待处理图片；确定所述目标待处理图片中的每个像素点位置；对每个像素点位置上对应的像素点进行RGB赋值，得到每个像素点的颜色值；根据每个像素点位置及每个像素点的颜色值进行图像绘制，得到目标倒车轨迹图片。2.如权利要求1所述的倒车轨迹线生成方法，其特征在于：所述初始倒车轨迹图片集合中的每张初始倒车轨迹图片与车辆转角相对应。3.如权利要求1所述的倒车轨迹线生成方法，其特征在于，所述将所述初始倒车轨迹图片集合中每张初始倒车轨迹图片的像素点数据转换为线数据，得到待处理图片集合包括：获取每张初始倒车轨迹图片的起点，及获取预设有效颜色；从每张初始倒车轨迹图片的起点开始对每张初始倒车轨迹图片进行逐点扫描；在扫描过程中，当扫描到有第一像素点具有所述预设有效颜色时，将所述第一像素点确定为起点x轴坐标，直至扫描到有第二像素点不具有所述预设有效颜色时，将所述第二像素点确定为终点x轴坐标，并获取当前的y轴坐标，根据所述起点x轴坐标、所述终点x轴坐标及所述y轴坐标生成一条线；整合扫描得到的每条线作为每张初始倒车轨迹图片的线数据，并根据每张初始倒车轨迹图片的线数据生成每张待处理图片；按照车辆转角为左转或者右转将所述待处理图片分为两类，并在每个类型中按照转角从小到大的顺序为每张待处理图片建立序号；根据每张待处理图片的序号构建所述待处理图片集合。4.如权利要求1所述的倒车轨迹线生成方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的转角在所述车机系统存储的所述待处理图片集合中进行匹配，得到目标待处理图片包括：获取所述目标车辆的方向盘最大转角；计算所述目标车辆的转角与所述方向盘最大转角的商，得到第一数值；获取所述待处理图片集合中所有待处理图片的总数量；计算所述总数量与2的商，得到第二数值；计算所述第一数值与所述第二数值的乘积，得到目标序号；根据所述目标序号从所述待处理图片集合中匹配得到所述目标待处理图片。5.如权利要求3所述的倒车轨迹线生成方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭潮锋，徐林浩，姜树红，涂庆裕，
申请(专利权)人：北斗星通智联科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：