[发明专利]一种适应复杂光照环境的全天候车载视觉系统及方法有效

专利信息
申请号: 202010018161.9 申请日: 2020-01-08
公开(公告)号: CN111327800B 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 常坚;唐覃成;张齐宁;查尔斯·凌 申请(专利权)人: 深圳深知未来智能有限公司
主分类号: H04N5/225 分类号: H04N5/225;H04N5/232;H04N5/235;H04N5/217;H04N9/04
代理公司: 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 代理人: 周新楣
地址: 518101 广东省深圳市宝安区西乡街道劳动社区宝源路1*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 适应 复杂 光照 环境 全天候 车载 视觉 系统 方法
【说明书】:

发明提供的一种适应复杂光照环境的全天候车载视觉系统及方法,其中,所述车载视觉装置包括:主控芯片以及分别和所述主控芯片连接的摄像头以及显示器,所述主控芯片包括数据处理中心、镜头控制单元、图像传感器控制单元、图像传输控制单元和图像处理控制单元。本发明通过调整摄像头的焦距和光圈,来达到同时适应亮暗、远距离和大视野场景的成像;同时对摄像头和主控芯片进行综合控制,解决了暗光下高动态以及雨雾场景的成像问题,大大提升了用户体验。

技术领域

本发明属于辅助驾驶影像技术领域,尤其涉及一种适应复杂光照环境的全天候车载视觉系统及方法。

背景技术

车载视觉系统需要达到全天候使用的目标,有一些主要问题需要克服:夜间成像质量,高动态场景成像质量以及雨雾天气成像质量。根据世界卫生组织的最新调查,在许多国家的死亡人数中由交通事故造成的死亡占据的比例很大。而夜间视线不良所造成的事故占比更高达70%。一个有效减少此类交通事故伤亡人数的策略时使用汽车夜视辅助驾驶系统,在危险的驾驶情况下给出预警或帮助驾驶员做出决策。

为了增强夜间成像质量,夜视方案按照技术不同,通常可分为红外热成像夜视和微光夜视。红外夜视又分为主动红外夜视和被动红外夜视技术。被动红外夜视技术需要搭配特殊的红外光传感器,此类传感器能够感应的波长范围从几百nm到十几um,甚至几um,与普通人眼只感应可见光的范围不同,最终成像与人眼通常看到的场景也不一样,通常此类红外传感器最终成像为黑白图像,不包含色彩信息,未经培训过的人很难快速适应识别红外夜视仪输出的图像;而且,成本较高,功耗较大。目前仅在军工、科研和某些特定领域推广使用。主动红外夜视技术除了需要搭配使用红外光传感器外,还需要额外的红外补光模块,最终成像的亮度取决于补光模块的设计。一般都会出现中间偏亮过曝,四周偏暗看不清的问题。

微光夜视仪又分为微光像增强器微光夜视仪和图像增强微光夜视仪。微光像增强器夜视仪通过微光像增强器来提升微光下的图像亮度,整个微光夜视系统包括光学成像镜头组、微光像增强器、后置处理系统。其中微光像增强器为最重要的一环。像增强器实际是一个电流放大器,通过在两端施加一定的电压,增大电流,以达到提升图像质量的目的。因此该类夜视仪工作时需要很高的工作电压,功耗较正常消费级产品高出很多。图像增强微光夜视技术主要用在使用大光圈镜头、消费级图像传感器,制动马达和相应的防雾和防眩光镀膜技术搭建感光能力强的消费级摄像头系统上,依托于图像增强算法,对以获取的图像进行提亮,降噪等处理,来达到提升图像质量的目的。传统图像处理通常采用多帧图像叠加处理的方式,来进行微光图像的增强,这种技术并不适合用于高速运动相机;因为相机高速运动时,不同帧图像之间,所拍摄的物体会有较大的位移和偏差,从而导致图像增强时,不可避免的出现模糊的现象,严重的可能导致图像内容无法有效辨识。有鉴于此,由于目前相应部件的物体极限,传统图像处理算法的能力,导致该类夜视技术很难达到较好的夜视增强效果。而且上述的夜视技术由于感光能力较强,在强光场景下,会导致图像大面积过曝而无法正常工作;甚至某些类型的夜视仪在强光下本身都有可能损坏,而无法再继续使用。

车辆行驶过程中,高动态场景是困扰司机驾驶的另一个问题场景,例如会车时,对方开着远光灯,会导致司机无法看到前方的路况。这种情况下,就需要高动态成像技术。目前常用的高动态成像技术为多幅图像融合技术。通过设置不同的曝光时间,获取亮暗程度不同的几张图片,再通过图像融合的技术,达到高动态成像的目的。多张图像融合又分为帧间图像融合和帧内图像融合。帧间图像融合要求不同帧之间使用不同的曝光时间,后端图像处理模块收到多帧的图像数据后,进行图像的融合。车辆在高速行驶时,或者前方有移动物体时,这种帧间图像融合技术会导致最终融合的图像出现较严重的模糊,甚至无法有效成像;而且因为多帧图像合成一帧,会导致图像有较严重的延迟。帧内图像融合要求一帧内输出多个不同曝光时间的图像,一定程度上会消除多帧图像之间的图像不同步问题。但是该技术需要图像传感器特殊的设计支持,还需要接收端能够支持解析特定的协议,而且对后端图像处理芯片有一定的去模糊和图像对齐能力的要求。

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