[发明专利]一种极端环境下无人车视觉增强装置及方法

权利要求书

1.一种极端环境下无人车视觉增强装置，包括：相机机身(1)与镜头(2)，其特征在于，该装置还包括位于镜头(2)前方的图像增强装置；所述图像增强装置包括滤光装置、图像分析单元(41)和固定装置；

所述滤光装置包括带有后座框(3)的圆形偏振镜(4)，外齿圈(21)，电机驱动单元(23)，以及安装在电机驱动单元(23)上的齿轮(22)；所述电机驱动单元(23)控制齿轮(22)带动外齿圈(21)及圆形偏振镜(4)同步旋转；

所述图像分析单元(41)与相机机身(1)信号连接，提取并分析图像深度特征信息；所述图像分析单元(41)与电机驱动单元(23)信号连接，输出电机旋转角度和方向信息。

2.根据权利要求1所述的无人车视觉增强装置，其特征在于，所述外齿圈(21)与圆形偏振镜(4)连接，所述齿轮(22)通过啮合带动外齿圈(21)和圆形偏振镜(4)同步旋转。

3.根据权利要求1所述的无人车视觉增强装置，其特征在于，所述圆形偏振镜(4)包括一片线性偏振镜与一片四分之一波片；所述圆形偏振镜(4)位于镜头(2)的正前方，圆形偏振镜(4)通过可自由旋转的后座框(3)与镜头(2)螺纹连接。

4.根据权利要求1所述的无人车视觉增强装置，其特征在于，所述固定装置包括与相机机身(1)连接的底座(31)，以及与底座(31)连接的导杆(32)；所述导杆(32)固定在底座(31)一侧，底座(31)与相机机身(1)下端连接。

5.根据权利要求4所述的无人车视觉增强装置，其特征在于，所述电机驱动单元(23)下端与导杆(32)连接，电机驱动单元(23)上端与齿轮(22)连接。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的无人车视觉增强装置，其特征在于，当图像分析单元(41)检测到前方行车环境不存在沥青路面反光，车辆漆面反光，城市玻璃反光，雨后路面积水倒影，沿湖道路湖面反光，积雪结冰路面反光时，电机处于静止状态，圆形偏振镜(4)保持角度不变；

当图像分析单元(41)检测到前方行车环境存在反光，眩光，水面倒影时，电机驱动单元(23)控制电机旋转，通过齿轮(22)和外齿圈(21)啮合使圆形偏振镜(4)旋转到图像质量最优位置，增强视觉感知效果；

当圆形偏振镜(4)根据神经网络输出结果调整后，图像仍然存在大量反光，眩光，水面倒影的情况，采用周期扫描方法进行圆形偏振镜位置校正。

7.一种极端环境下无人车视觉增强方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：采集图像并传输到图像分析单元(41)；

S2：图像分析单元(41)将图像输入到卷积神经网络中提取并分析图像深度特征，将神经网络输出的转动方向和角度传输给电机驱动单元(23)；

S3：电机驱动单元(23)根据转动信号驱动齿轮(22)旋转，带动齿圈(21)及圆形偏振镜(4)同步旋转到图像质量最佳位置；

S4：图像分析单元(41)分析调整后的图像，若图像质量依然不佳，电机驱动单元(23)驱动齿轮(22)旋转，带动齿圈(21)及圆形偏振镜(4)旋转一周期180度，图像分析单元(41)记录旋转过程图像质量最佳的圆形偏振镜(4)旋转角度Φ度；

S5：电机驱动单元(23)驱动齿轮(22)带动圆形偏振镜(4)旋转到指定位置，使图像采集质量最优。

8.根据权利要求7所述的无人车视觉增强方法，其特征在于，步骤S2中，所述的卷积神经网络用来分析图片深度特征信息，预训练权重参数是根据人工标注的数据集训练的；数据集是人工标注极端场景下图像质量最优时的圆形偏振镜旋转角度；采集的图像作为卷积神经网络模型的输入，经过预训练权重参数进行计算后，输出圆形偏振镜的旋转方向和角度，经过传动比计算后输出电机的旋转角度和方向。

9.根据权利要求7所述的无人车视觉增强方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：根据记录的角度Φ，电机驱动单元根据下式控制偏振镜片的旋转方向和角度；

其中，Φ为周期扫描方法的偏振镜旋转角度，正转与上一次旋转方向相同，逆转与上一次旋转方向相反。