[发明专利]无车底盲区的车载全景图的生成方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种无车底盲区的车载全景图的生成方法、装置及存储介质，属于视觉技术领域。所述方法包括：预测当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标。根据当前帧车底盲区区域包括的像素点的像素坐标，从上一帧拍摄到的图像中确定当前帧车底盲区区域的有效填充区域，将当前帧之前的连续多帧车底盲区区域的有效填充区域，以及当前帧车底盲区区域的有效填充区域进行叠加，得到当前帧的车底盲区填充子图，将车底盲区填充子图覆盖在当前帧原始全景图的车底盲区区域上，得到无车底盲区的车载全景图。这样，可以减小计算开销，提高盲区填充的效率，而且通过像素坐标的方式可以稳健地进行车底盲区的填充，不易出现拼接不成功的问题。

技术领域

本申请涉及视觉技术领域，特别涉及一种无车底盲区的车载全景图的生成方法、装置及存储介质。

背景技术

车载环视系统可以获取能够展示车辆四周360度景象的车载全景图(也称为全景环视图像)，进而通过获取的车载全景图为驾驶员提供在多种驾驶场景下的视觉辅助。通常情况下，车载环视系统可以包括安装在车身四周的多个摄像头，该多个摄像头可以在同一时刻获取车身四周不同角度的多张拍摄图像。将该多张拍摄图像转换到参考坐标系中，得到多张鸟瞰图像，将该多张鸟瞰图像进行拼接，得到原始全景图。然而，由于车身的遮挡使得该多个摄像头无法获取车底盲区区域，也即是确定出的原始全景图是有车底盲区的车载全景图。这样，当车底存在影响驾驶安全的物体时，容易增加行车的安全隐患。

目前，主要通过当前帧之前的多帧车载全景图，按照特征匹配的方式，对当前帧的车底盲区进行填充，得到车底盲区填充子图，然后将车底盲区填充子图覆盖在当前帧原始全景图的车底盲区区域上，得到无车底盲区的车载全景图。但是，特征匹配往往存在误差，而且有的情况下也可能匹配不上特征，因此，通过这种填充方式确定得到车底盲区填充子图之后，在车底盲区填充子图覆盖当前帧原始全景图的车底盲区区域的过程中容易出现不成功的问题，而且特征匹配的方式较为复杂，计算量大且效率较低。

发明内容

本申请提供了一种无车底盲区的车载全景图的生成方法、装置及存储介质，可以解决相关技术中容易出现不成功，而且特征匹配的方式较为复杂，计算量大且效率较低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种无车底盲区的车载全景图的生成方法，所述方法包括：

预测当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标；

根据当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标，以及车底盲区区域包括的像素点的像素坐标与上一帧针对车辆四周拍摄到的图像包括的像素点的像素坐标之间的对应关系，从上一帧拍摄到的图像中确定当前帧原始全景图的车底盲区区域的有效填充区域；

获取当前帧之前的连续多帧原始全景图的车底盲区区域的有效填充区域，将获取的当前帧之前的连续多帧原始全景图的车底盲区区域的有效填充区域，以及当前帧原始全景图的车底盲区区域的有效填充区域进行叠加，得到当前帧原始全景图的车底盲区填充子图；

将所述车底盲区填充子图覆盖在所述当前帧原始全景图的车底盲区区域上，得到无车底盲区的车载全景图。

在本申请的一种可能的实现方式中，所述预测当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标，包括：

获取车底盲区区域包括的像素点的像素坐标与车辆的速度和车轮转角的第一映射关系；

根据所述车辆在上一帧的速度和车轮转角，以及上一帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标，按照所述第一映射关系，预测当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标。

在本申请的一种可能的实现方式中，所述预测当前帧原始全景图的车底盲区区域包括的像素点的像素坐标，包括：

获取所述车辆的尺寸信息，以及所述车辆四周安装的摄像头的拍摄范围；