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申请/专利权人：山东科技大学
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118254689A
主分类号：B60R11/04
分类号：B60R11/04;G06V20/56;G06V10/40;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于智能车控制技术领域，公开了一种用于智能车摄像头的随动控制方法及系统。本发明考虑了车辆姿态、路面图像、方向盘转角等多种因素对摄像头随动控制的共同影响，并且针对这一多因素耦合问题，将复杂的数学建模问题转化为数据驱动的机器学习问题。本发明通过使用眼动仪，采集资深驾驶员在实际车辆位姿下的人眼凝视区域，为摄像头模拟驾驶员驾车的眼动情况提供参照，通过调整摄像头位姿，使采集到的人眼凝视区域位于摄像头视野中心，即认为该摄像头位姿为当前车辆位姿下的最佳摄像头位姿。本发明很好地实现了智能车车载摄像头的随动控制，克服了由于车辆位姿变化而出现的摄像头视野盲区问题。
主权项：1.一种用于智能车摄像头的随动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.采集人眼凝视区域，并通过摄像头与imu联合外参标定的方式，获得由摄像头坐标系旋转变换到imu坐标系的三坐标轴旋转角度，作为输出特征数据集；步骤2.从车辆九轴加速度计、智能车摄像头、车载CAN中分别获取车辆当前状态的感知信息并进行特征提取，得到车辆位姿特征、路面图像特征以及方向盘转角特征；将车辆位姿特征、路面图像特征以及方向盘转角特征组合成的多维特征，作为输入特征数据集；步骤3.对步骤1和步骤2中提取的特征进行预处理，构建具有多维特征的数据集；步骤4.搭建基于XGBoost的摄像头随动控制模型，利用步骤3中构建的具有多维特征的数据集对摄像头随动控制模型进行训练，得到训练好的摄像头随动控制模型；将由车辆位姿特征、路面图像特征以及方向盘转角特征组合成的多维特征作为模型的输入，将由摄像头坐标系旋转变换到imu坐标系的三坐标轴旋转角度作为模型的输出；步骤5.实时采集车辆当前状态的感知信息，对采集到的感知信息进行特征提取，然后将提取后的特征输入训练好的摄像头随动控制模型，输出由摄像头坐标系旋转变换到imu坐标系的三坐标轴旋转角度，进而根据该三轴旋转角度实现对智能车车载摄像头的随动控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种用于智能车摄像头的随动控制方法及系统
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