基于硬件解码的双目图像高速获取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于硬件解码的双目图像高速获取方法，采用主节点Master为机器人操作系统ROS提供命名和注册服务，采用发送节点Camera_node进行图像的解码和转换。采用双目图像分割节点Camera_splitter进行双目图像的校正与分割。本发明专利技术可实时对百万级别像素点双目图像进行高速获取，在相同条件下双目图像获取速度可提升一个数量级。并可实时对双目相机成像缺陷与装配误差进行校正，保证测量精度和提高图像质量，提升分辨率和视觉感知能力，可较好地满足无人驾驶技术对实时性和高精度视觉数据的需求。此外结合机器人操作系统ROS，可以轻松集成不同类型的传感器数据，可扩展性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，具体是指一种基于硬件解码的双目图像高速获取方法。

技术介绍

1、目前传统汽车行业以人工智能的发展为依托，正在加速无人驾驶技术的研发。无人驾驶技术在减少驾驶员驾驶强度，提高驾驶安全性等方面的突出作用，让这项技术拥有着良好的发展前景。

2、基于视觉的无人驾驶技术，具有体积小、重量轻、非接触、实时性较好、信息量丰富以及智能化程度高等优点。

3、单目视觉方案，要对相邻几帧的图像进行追踪，才能获得目标物体的三维信息，只能在一些对视觉要求不高的场合得到应用。双目视觉方案通过两个镜头的视差原理，能够实时获得目标物体的三维信息，实现真正的立体视觉。因此双目视觉方案成为基于视觉的无人驾驶技术的主流。

4、双目视觉方案的图像包含的像素点个数通常为百万级，分辨率较高，包含的数据信息较为丰富，传统基于cpu对双目图像进行处理的方式已经无法满足视觉导航实时性以及资源占用的要求。并且双目图像往往存在畸变、装配误差等问题。利用硬件加速，可以显著提高图像处理的性能和效率，在实时图像处理中发挥重要作用。结合双目图像预处理可以校正本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1中所述的基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，步骤2）所述读取双目图像是基于V4L2协议读取的。

3.根据权利要求1中所述的基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，步骤2）所述双目图像的格式是MJPEG、H.264、H.265，或者JPEG。

4.根据权利要求1中所述的基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，步骤2）所述硬件解码器nvv4l2decoder是一个用于视频解码的GStreamer插件，利用硬件编码引擎来处理视频数据。

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【技术特征摘要】

1.一种基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1中所述的基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，步骤2）所述读取双目图像是基于v4l2协议读取的。

3.根据权利要求1中所述的基于硬件解码的双目图像高速获取方法，其特征在于，步骤2）所述双目图像的格式是mjpeg、h.264、h.265，或者jpeg...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪立军，王昌朝，周一览，张登伟，舒晓武，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：