航油加油车盲区预测方法、装置、系统和航油加油车制造方法及图纸

本公开提供一种航油加油车盲区预测方法、装置、系统和航油加油车。其中，该航油加油车盲区预测方法包括获取航油加油车车身同侧前后设置的多个摄像头拍摄的图像，多个摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，第一摄像头的视角与第二摄像头的视角具有重叠区域，重叠区域相较于航油加油车的盲区更远离车身；通过图像识别，确定图像中进入重叠区域的障碍物；对包含障碍物的图像进行处理，确定障碍物的位置；依据障碍物的位置变化，得到障碍物的运动信息，以预测障碍物是否运动至盲区。以预测障碍物是否运动至盲区。以预测障碍物是否运动至盲区。

【技术实现步骤摘要】
航油加油车盲区预测方法、装置、系统和航油加油车


[0001]本公开涉及航油加油车
，尤其涉及一种航油加油车盲区预测方法、装置、系统和航油加油车。

技术介绍

[0002]在航油加油车作业过程中，驾驶员视野被航油加油车遮挡的区域或传感器无法探测到的区域，统称为盲区。
[0003]目前在盲区加装传感器进行预测障碍物是否到达盲区。如超声波传感器或激光雷达传感器，来减少盲区导致的事故。
[0004]但是，加装的传感器价格昂贵，增加车辆成本。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种航油加油车盲区预测方法、装置、系统和航油加油车，以数学方法替换昂贵的传感器，降低车辆成本。
[0006]本公开提供一种航油加油车盲区预测方法，包括：
[0007]获取航油加油车车身同侧前后设置的多个摄像头拍摄的图像，所述多个摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，所述第一摄像头的视角与所述第二摄像头的视角具有重叠区域，所述重叠区域相较于所述航油加油车的盲区更远离所述车身；
[0008]通过图像识别，确定所述图像中进入所述重叠区域的障碍物；
[0009]对包含障碍物的所述图像进行处理，确定所述障碍物的位置；
[0010]依据所述障碍物的位置变化，得到所述障碍物的运动信息，以预测所述障碍物是否运动至盲区。
[0011]进一步的，所述对包含障碍物的所述图像进行处理，确定所述障碍物的位置，包括：
[0012]根据三角视差法对包含障碍物的所述图像进行处理，得到所述障碍物的位置；
[0013]所述依据所述障碍物的位置变化，得到所述障碍物的运动信息，包括：
[0014]在预设时间段内所述障碍物的位置发生变化，得到所述预设时间段内所述障碍物运动的多个位置；
[0015]将所述障碍物运动的多个位置投影在目标坐标系内，得到所述障碍物的多个平面投影位置；其中，所述目标坐标系的坐标原点为所述航油加油车的所述车身的预设点；
[0016]根据所述障碍物的多个平面投影位置，形成所述障碍物的运动轨迹。
[0017]进一步的，所述根据所述障碍物的多个平面投影位置，形成所述障碍物的运动轨迹，包括：
[0018]获得所述预设时间段的最近N个时刻内，所述障碍物运动的多个位置对应的N个平面坐标序列；
[0019]将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标进行曲线拟
合，得到各障碍物对应的坐标序列点横坐标与时间的关系；
[0020]将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的纵坐标进行曲线拟合，得到各障碍物对应的坐标序列点纵坐标与时间的关系。
[0021]进一步的，所述将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标进行曲线拟合，包括：
[0022]将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标，采用3次曲线进行曲线拟合；
[0023]所述将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的纵坐标进行曲线拟合，包括：
[0024]将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的纵坐标，采用3次曲线进行曲线拟合。
[0025]进一步的，所述N为对所述障碍物相对于所述航油加油车运动的相对速度进行取整的倍数。
[0026]进一步的，所述障碍物相对于所述航油加油车运动的相对速度为所述障碍物的两个相邻平面投影位置之间的距离与采样周期的比值。
[0027]进一步的，所述预测所述障碍物是否运动至盲区，包括：
[0028]在所述障碍物的运动轨迹的变化趋势为从所述重叠区域朝向所述盲区运动的情况下，预测所述障碍物运动至所述盲区；
[0029]在所述障碍物的运动轨迹的变化趋势为从所述重叠区域远离所述盲区运动的情况下，预测所述障碍物不会运动至所述盲区。
[0030]本公开的提供一种航油加油车盲区预测装置，包括：
[0031]图像获取模块，用于获取航油加油车车身同侧前后设置的多个摄像头拍摄的图像，所述多个摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，所述第一摄像头的视角与所述第二摄像头的视角具有重叠区域，所述重叠区域相较于所述航油加油车的盲区更远离所述车身；
[0032]图像识别模块，用于通过图像识别，确定所述图像中进入所述重叠区域的障碍物；
[0033]障碍物的位置确定模块，用于对包含障碍物的所述图像进行处理，确定所述障碍物的位置；
[0034]障碍物预测模块，用于依据所述障碍物的位置变化，得到所述障碍物的运动信息，以预测所述障碍物运动至盲区的可能性。
[0035]本公开的提供一种航油加油车盲区预测系统，包括一个或多个处理器，用于实现如上任一项所述的方法。
[0036]本公开的提供一种航油加油车，包括如上述航油加油车盲区预测系统或如上述述的航油加油车盲区预测装置。
[0037]本公开的提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的方法。
[0038]在一些实施例中，本公开的航油加油车盲区预测方法，获取航油加油车车身同侧前后设置的多个摄像头拍摄的图像，多个摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，第一摄像头的视角与第二摄像头的视角具有重叠区域，重叠区域相较于航油加油车的盲区更远离车身；通过图像识别，确定图像中进入重叠区域的障碍物；对包含障碍物的图像进行处理，确
定障碍物的位置；依据障碍物的位置变化，得到障碍物的运动信息，以预测障碍物是否运动至盲区。如此，通过航油加油车车身在同侧前后设置的多个摄像头，确定障碍物的位置；依据障碍物的位置变化，得到障碍物的运动信息，以预测障碍物是否运动至盲区，以逻辑控制替换昂贵的传感器，降低车辆成本。
附图说明
[0039]图1所示为本公开实施例的航油加油车盲区预测方法的流程示意图；
[0040]图2所示为图1所示的航油加油车盲区预测方法的实现示意图；
[0041]图3所示为本公开实施例的航油加油车盲区预测装置的结构示意图；
[0042]图4所示为本公开实施例提供的航油加油车盲区预测系统的模块框图。
具体实施方式
[0043]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施例并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施例。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0044]需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
[0045]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航油加油车盲区预测方法，其特征在于，包括：获取航油加油车车身同侧前后设置的多个摄像头拍摄的图像，所述多个摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，所述第一摄像头的视角与所述第二摄像头的视角具有重叠区域，所述重叠区域相较于所述航油加油车的盲区更远离所述车身；通过图像识别，确定所述图像中进入所述重叠区域的障碍物；对包含障碍物的所述图像进行处理，确定所述障碍物的位置；依据所述障碍物的位置变化，得到所述障碍物的运动信息，以预测所述障碍物是否运动至盲区。2.如权利要求1所述的航油加油车盲区预测方法，其特征在于，所述对包含障碍物的所述图像进行处理，确定所述障碍物的位置，包括：根据三角视差法对包含障碍物的所述图像进行处理，得到所述障碍物的位置；所述依据所述障碍物的位置变化，得到所述障碍物的运动信息，包括：在预设时间段内所述障碍物的位置发生变化，得到所述预设时间段内所述障碍物运动的多个位置；将所述障碍物运动的多个位置投影在目标坐标系内，得到所述障碍物的多个平面投影位置；其中，所述目标坐标系的坐标原点为所述航油加油车的所述车身的预设点；根据所述障碍物的多个平面投影位置，形成所述障碍物的运动轨迹。3.如权利要求2所述的航油加油车盲区预测方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的多个平面投影位置，形成所述障碍物的运动轨迹，包括：获得所述预设时间段的最近N个时刻内，所述障碍物运动的多个位置对应的N个平面坐标序列；将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标进行曲线拟合，得到各障碍物对应的坐标序列点横坐标与时间的关系；将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的纵坐标进行曲线拟合，得到各障碍物对应的坐标序列点纵坐标与时间的关系。4.如权利要求3所述的航油加油车盲区预测方法，其特征在于，所述将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标进行曲线拟合，包括：将所述N个平面坐标序列各障碍物对应的平面坐标序列点的横坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：万广荣，俞斌，江旭峰，王雨琛，宋明，于慧洋，王雷，
申请(专利权)人：上海承飞航空特种设备有限公司，
类型：发明
国别省市：