[发明专利]基于无人驾驶平台的全景视频采集方法及系统

权利要求书

1.一种基于无人驾驶平台的全景视频采集方法，其特征在于，所述方法包括：

在满足预设的视频触发策略后，自动驾驶车辆控制单元在车辆正常行驶中，生成唤醒信号，以唤醒休眠状态的全景视频采集系统；所述全景视频采集系统包括多个摄像头；其中，所述视频触发策略包括：自动驾驶车辆控制单元接收云端服务器发送的平行驾驶指令，根据所述平行驾驶指令，生成唤醒信号；或者，对车辆模型进行膨胀处理，生成车辆膨胀模型，根据当前帧点云数据和所述车辆膨胀模型，判断车辆膨胀模型是否与障碍物发生碰撞；当发生碰撞时，生成唤醒信号；

获取各摄像头采集的视频数据；

对各摄像头采集的视频数据进行拼接和压缩处理，得到视频压缩数据；

判断车辆是否处于平行驾驶模式；

当处于平行驾驶模式时，将所述视频压缩数据发送给云端服务器；

当不处于平行驾驶模式时，对所述视频压缩数据进行分割和筛选；

将分割和筛选后的视频压缩数据发送给云端服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频压缩数据进行分割和筛选具体包括：

根据预设的时间间隔和当前时间戳，从所述视频压缩数据中截取当前时间戳之前预设时间内的视频数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频触发策略还包括：

当接收到人机界面HMI发送的启动信息后，生成唤醒信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频触发策略还包括：

接收其它模块发送的故障码后；

根据所述故障码，判断故障等级；

当所述故障等级为预设的等级时，生成唤醒信号。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摄像头为广角摄像头，所述获取全景视频系统中各摄像头采集的视频数据之后，还包括：

对各摄像头采集的视频数据进行桶形失真矫正，得到矫正后的视频数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频数据包括时间戳，所述对各摄像头采集的视频数据进行拼接和压缩处理，得到视频压缩数据，具体包括：

根据时间戳，对各视频数据进行融合处理，得到视频拼接数据；

对所述视频拼接数据进行压缩处理，得到视频压缩数据。

7.一种基于无人驾驶平台的全景视频采集系统，其特征在于，所述系统包括：

视频采集子模块，所述视频采集子模块用于在满足预设的视频触发策略后，在车辆正常行驶中，生成唤醒信号，以唤醒休眠状态的全景视频采集系统；所述全景视频采集系统包括多个摄像头；其中，所述视频触发策略包括：接收云端服务器发送的平行驾驶指令，根据所述平行驾驶指令，生成唤醒信号；或者，对车辆模型进行膨胀处理，生成车辆膨胀模型，根据当前帧点云数据和所述车辆膨胀模型，判断车辆膨胀模型是否与障碍物发生碰撞；当发生碰撞时，生成唤醒信号；

视频记录模块，所述视频记录模块用于获取各摄像头采集的视频数据；

视频拼接模块，所述视频拼接模块用于对各摄像头采集的视频数据进行拼接和压缩处理，得到视频压缩数据；

判断模块，所述判断模块用于判断车辆是否处于平行驾驶模式；

视频发送模块，所述视频发送模块用于当处于平行驾驶模式时，将所述视频压缩数据发送给云端服务器；

视频处理模块，所述视频处理模块用于当不处于平行驾驶模式时，对视频压缩数据进行分割和筛选；

视频发送模块还用于将分割和筛选后的视频压缩数据发送给云端服务器。