一种辅助驾驶摄像设备优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种辅助驾驶摄像设备优化方法及装置，方法包括：首先利用车载辅助驾驶摄像设备对目标场景进行图像采集，得到原始图像数据，通过图像区域分解算法对原始图像数据进行分割，得到网格化图像数据，采用预设图像优化算法对网格化图像数据进行预处理，并将预处理后的图像通过预设算法筛选出最优的图像作为预处理后的图像数据，最后将预处理后的图像数据发送给车载辅助驾驶摄像设备，并接收车载辅助驾驶摄像设备返回的优化图像数据，它通过对摄像设备获取到的原始图像数据进行处理，处理速度快、优化性能高，能够满足辅助驾驶较高的处理速度和优化性能的要求。高的处理速度和优化性能的要求。高的处理速度和优化性能的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种辅助驾驶摄像设备优化方法及装置


[0001]本专利技术属于辅助驾驶
，特别是一种辅助驾驶摄像设备优化方法及装置。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高，人均车辆的保有率不断增加。在为人们的出行提供方便的同时，车辆和其它车辆或行人行驶路径发生重合或因一些障碍物阻挡了双方的视野产生盲区时，也极易发生交通事故，因此辅助驾驶技术应运而生。
[0003]驾驶辅助系统是利用安装在车辆上的各式各样传感器或摄像设备，在车辆行驶过程中随时来感应或直接获取周围的环境，从而辅助驾驶者操控车辆以及向驾驶者预警可能发生的危险，提高驾驶者在车辆行驶过程中的安全性以及舒适性。一般来说，将摄像设备安装在车辆前方时，在摄像设备的视角范围能够获取到完整有效的前方物体信息。但是，摄像设备通常采用固定的拍摄参数进行拍摄，而当车载智能显示设备的显示参数较高时，预设拍摄参数相对较高，容易出现拍摄画面卡顿的情况；当车载智能显示设备的显示参数较低时，预设拍摄参数相对较低，容易出现车载智能显示设备性能过剩而拍摄画面不清晰的情况，从而影响辅助驾驶的效果，这成为急需解决的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶摄像设备优化方法，应用于车载辅助驾驶系统，其特征在于，所述方法包括：利用车载辅助驾驶摄像设备对目标场景进行图像采集，得到原始图像数据；通过图像区域分解算法对所述原始图像数据进行分割，得到网格化图像数据；采用预设图像优化算法对所述网格化图像数据进行预处理，并将预处理后的图像通过预设算法筛选出最优的图像作为预处理后的图像数据；将所述预处理后的图像数据发送给所述车载辅助驾驶摄像设备，并接收所述车载辅助驾驶摄像设备返回的优化图像数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用车载辅助驾驶摄像设备对目标场景进行图像采集，得到原始图像数据之后，所述方法还包括：对采集到的所述原始图像数据进行特征提取，确定图像特征点；根据每个所述图像特征点，创建特征点描述矩阵，其中，所述特征点描述矩阵的每一行表示一个特征点的二进制描述符；基于获取的特征点描述矩阵进行特征点匹配，并结合所述车载辅助驾驶摄像设备的投影矩阵，确定所述原始图像数据在目标场景的三维位置信息，获得三维模型，并对所述三维模型进行优化调整；将优化调整后的所述三维模型与所述车载辅助驾驶摄像设备的投影矩阵进行虚实融合，并将融合结果通过车载智能显示设备进行显示。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像区域分解算法对所述原始图像数据进行分割，得到网格化图像数据，包括：利用MESH区域分解算法，将所述原始图像数据的区域分割为多个子区域；根据设定剖分尺寸及最大分辨率，将各子区域的边界进行离散化处理，得到各子区域对应的离散边界；根据所述子区域的离散边界，对所述子区域进行网格划分，生成网格化图像数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设图像优化算法，包括：图像降噪算法、图像增强算法、图像特征提取算法以及图像匹配算法的一种或其组合；所述预设算法包括：灰度直方图生成算法、直方图均衡化去雾算法、BM3D算法以及结构相似性对比算法中的一种或多种。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述预设算法为结构相似性对比算法时，所述将预处理后的图像通过预设算法筛选出最优的图像作为预...

【专利技术属性】
技术研发人员：易军，
申请(专利权)人：深圳市昂星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：