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龙图腾网恭喜润芯微科技(江苏)有限公司申请的专利基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411942720.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统及方法是由黄海波设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统及方法，涉及汽车安全提醒技术领域，该系统通过鱼眼相机，实时采集车辆停车状态下的两侧场景图像，利用改进的Harris角点检测算法进行图像标定和畸变修正，结合卷积神经网络的多任务学习模型，实时分析车门开启过程中的潜在碰撞风险，通过信号处理模块计算障碍物与车门的距离和高度，提醒模块生成不同等级的提醒信号，并通过车辆显示屏和音响系统及时反馈给驾驶员，影像显示模块则在显示设备上实时标注危险区域及其危险等级。本发明具有更广泛的视角覆盖、更高的检测精度和更强的环境适应性，有效避免车门碰撞事故的发生，特别适用于狭小停车位、复杂城市环境以及高密度人流区域。

本发明授权基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于鱼眼相机图像畸变修正的车门碰撞提醒系统，其特征在于，包括：影像采集模块，包括安装于汽车后视镜下方的鱼眼相机，用于实时采集车辆停车状态下的两侧场景图像；标定模块，用于对鱼眼相机进行标定，并通过改进的Harris角点检测算法确定像素坐标与车辆距离及目标高度之间的关系；目标检测与识别模块，用于处理影像采集模块采集的两侧场景图像，检测障碍物的类别、位置、大小和高度范围，并结合卷积神经网络CNN的多任务学习模型，利用图像的RGB信息与深度感知信息，同时分析障碍物的运动轨迹、速度和加速度，实现车门状态与障碍物动态信息的联动评估；信号处理模块，用于根据所述目标检测与识别模块的联动评估结果，计算障碍物与车辆的距离和障碍物的高度，并判断障碍物对车门开启的影响程度；提醒模块，用于根据信号处理模块的判断结果，生成不同等级的提醒信号；影像显示模块，用于在车辆显示设备上显示实时采集的两侧场景图像，并以实时标注的方式高亮显示危险区域及其对应的危险等级；所述标定模块包括：棋盘格标定块，将棋盘格放置于车辆两侧，并与车辆平行放置；图像采集单元，通过鱼眼相机采集标定块的图像，并将图像转化为灰度图；特征点检测单元，基于Harris角点检测算法提取标定块的特征点像素坐标；像素区域划分单元，用于筛选出车门开启区域的角点坐标，并输入角点区域所对应车身坐标系的坐标及车身宽度信息，调整车门开启区域的标定位置，标定结果能够反映车门开启状态下的实际空间坐标；映射关系拟合单元，利用最小二乘法拟合特征点像素坐标与车辆的距离，结合标定块不同高度角点的特征点像素坐标，拟合像素坐标与目标高度的映射关系；所述特征点检测单元中采用改进的Harris角点检测算法进行特征点检测，包括以下步骤：通过引入尺度参数构建在不同尺度下的高斯核权重函数，对标定块图像的梯度信息进行加权计算，相关矩阵公式为： ;其中，和分别是图像在和方向上的梯度；是梯度的平方，表示在方向上的强度；是梯度的平方，表示在方向上的强度；和是交叉项，表示和方向梯度的相关性；为尺度下的高斯核权重函数，用于确保角点检测对尺度变化的稳定性；基于相关矩阵计算响应函数，公式为： ;其中，为相关矩阵的行列式，为相关矩阵的迹，为正则化参数，用于避免分母为零，为调整角点强度的经验系数；根据动态调整系数设置阈值筛选角点位置，公式为： ;其中，为所有响应值的平均值，为经验调整系数，用于适应不同图像特性；基于所述响应函数和阈值，筛选响应值大于的像素点作为角点，提取用于标定的特征点像素坐标。

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