一种多目3D机器视觉自动驾驶方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种多目3D机器视觉自动驾驶方法及其装置，装置组成为：1)两个单目相机模组；2)3D点云深度计算与智能探测单元；3)2D图像计算单元；4)自动驾驶计算单元；其特征在于，本装置在利用两个单目相机模组采集的2D图像生成3D点云深度图的同时对采集的2D图像进行物体识别，进而实现了车辆一种视觉传感器可同时测距与物体识别，降低自动驾驶测量部件的成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利属于自动驾驶，现金辅助驾驶系统adas。3d机器视觉。

技术介绍

1、当前自动驾驶技术主要有以下三种：1)基于多个2d相机实时采集识别道路标识和物体信息；2)毫米波雷达探测道路生物体距离；3)激光雷达lidar探测道路上物体的距离。上述三种技术的不足在于：1)2d相机无法实时获得道路物体的距离信息；2)毫米波雷达和激光雷达不能识别道路标识和物体种类；3)毫米波雷达和激光雷达的价格远高于2d相机和3d相机。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术公开一种多目3d机器视觉自动驾驶方法及其装置，装置组成为：1)两个单目相机模组；2)3d点云深度计算与智能探测单元；3)2d图像计算单元；4)自动驾驶计算单元；其特征在于，本装置在利用两个单目相机模组采集的2d图像生成3d点云深度图的同时对采集的2d图像进行物体识别。本专利技术的优势在于用一种3d视觉传感器可实现同时测距与物体识别，降低自动驾驶测量部件的成本，在功能上，可取代激光雷达lidar和2d相机的自动驾驶方案。

2、为达到上述目的，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多目3D机器视觉自动驾驶方法及其装置，装置组成为：1)两个单目相机模组；2)3D点云深度计算与智能探测单元；3)2D图像计算单元；4)自动驾驶计算单元；其特征在于，本装置在利用两个单目相机模组采集的2D图像生成3D点云深度图的同时对采集的2D图像进行物体识别，工作步骤如下：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两个单目相机模组同时采集两幅2D图像是指两个单目相机的ISP在处理图像传感器的像素数据的过程中，首先输出两幅2D灰度图像给3D点云计算单元；然后输出2D彩色RGB图像给2D图像计算单元。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，两个单目相机模...

【技术特征摘要】

1.一种多目3d机器视觉自动驾驶方法及其装置，装置组成为：1)两个单目相机模组；2)3d点云深度计算与智能探测单元；3)2d图像计算单元；4)自动驾驶计算单元；其特征在于，本装置在利用两个单目相机模组采集的2d图像生成3d点云深度图的同时对采集的2d图像进行物体识别，工作步骤如下：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两个单目相机模组同时采集两幅2d图像是指两个单目相机的isp在处理图像传感器的像素数据的过程中，首先输出两幅2d灰度图像给3d点云计算单元；然后输出2d彩色rgb图像给2d图像计算单元。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，两个单目相机模组，至少包含：1)两个单目相机；2)带信息编码的发光部件。

4.根据权利要求1和权利要求3所述的装置，其特征在于，3d点云深度计算与智能探测单元与自动驾驶计算单元，当其对两幅2d图像计算所有像素的视差出现混乱噪声时，其工作步骤如下：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，2d图像计算单元利...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦卫，刘铮，黄勇杰，周卫国，
申请(专利权)人：深慧视深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：