CN105574928A - 一种行车图像处理方法和第一电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种行车图像处理方法和第一电子设备,用于实现获得三维立体行车图像的技术效果。所述方法应用于第一电子设备,包括:通过所述第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像;其中,所述第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在所述车辆中的第二电子设备连接;接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种行车图像处理方法和第一电子设备。
背景技术
行车记录仪用于记录行车过程的图像。当发生交通事故或者交通争执时,行车记录仪所记录的行车图像能够还原行车过程,这对确定事件真相起到了非常重要的作用。所以,现在车辆中越来越多安装行车记录仪。
然而,行车记录仪记录的图像是二维图形。二维图形能够反映一个平面上物体的相对位置,可是却无法反映出物体的景深,即物体距离焦平面的距离。所以,行车图像这样的缺陷,依然对还原真实行车过程产生的限制。
发明内容
本申请实施例提供了一种行车图像处理方法和第一电子设备,用于实现获得三维立体行车图像的技术效果。
第一方面,本申请提供了一种行车图像处理方法,应用于第一电子设备,包括:
通过所述第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像;其中,所述第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在所述车辆中的第二电子设备连接;
接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;
对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
可选的,对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像,包括:
在所述第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得所述至少一个第一坐标,以及在所述第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得所述至少一个第二坐标;所述第一坐标和所述第二坐标均为二维坐标;
根据所述第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得所述第一图像采集单元的内部参数和外部参数;
基于所述至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、所述内部参数和所述外部参数,获得所述至少一个第一特征点的三维坐标;
通过所述至少一个第一特征点的三维坐标,构建所述三维行车图像。
可选的,在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,还包括:
获得所述三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;所述参考点表征所述车辆位置;
当所述其他车辆中的至少一个车辆与所述参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
可选的,在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,还包括:
将所述三维行车图像发送至云端,以使所述云端存储所述三维行车图像。
可选的,所述第一电子设备为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪;或者
所述第一电子设备为所述行车记录仪,所述第二电子设备为所述手机或所述平板电脑。
第二方面,本申请提供了一种第一电子设备,包括:
第一图像采集单元,用于采集第一行车图像;其中,所述第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在所述车辆中的第二电子设备连接;
接收单元,用于接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;
图像处理单元,用于对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
可选的,所述图像处理单元用于在所述第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得所述至少一个第一坐标,以及在所述第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得所述至少一个第二坐标;所述第一坐标和所述第二坐标均为二维坐标;根据所述第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得所述第一图像采集单元的内部参数和外部参数;基于所述至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、所述内部参数和所述外部参数,获得所述至少一个第一特征点的三维坐标;通过所述至少一个第一特征点的三维坐标,构建所述三维行车图像。
可选的,所述电子设备还包括:
距离获得单元,用于在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,获得所述三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;所述参考点表征所述车辆位置;
提示单元,用于当所述其他车辆中的至少一个车辆与所述参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
可选的,所述电子设备还包括:
发送单元,用于在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,将所述三维行车图像发送至云端,以使所述云端存储所述三维行车图像。
可选的,所述第一电子设备为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪;或者
所述第一电子设备为所述行车记录仪,所述第二电子设备为所述手机或所述平板电脑。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种
技术效果:
在本申请实施例的技术方案中,通过第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像,以及接收第二电子设备发送的第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像,进而对第一行车图像和第二行车图像进行处理,获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。所以,通过两个电子设备采集行车图像,并且对两个电子设备采集的行车图像进行处理,进而获得三维行车图像。解决现有技术中的行车记录仪采集仅能采集二维行车图像的技术问题,实现了获得三维行车图像的技术效果,进而能够更加真实地记录行车过程。
附图说明
图1为本申请实施例中行车图像处理的方法流程图;
图2为本申请实施例中构建三维行车图像的原理示意图;
图3为本申请实施例中第一电子设备结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种行车图像处理方法和电子设备,用于解决现有技术中的行车记录仪仅能采集二维图形的技术问题,实现了获得三维立体行车图像的技术效果。
为了解决上述技术问题,本申请提供的技术方案总体思路如下:
在本申请实施例的技术方案中,通过第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像,以及接收第二电子设备发送的第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像,进而对第一行车图像和第二行车图像进行处理,获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。所以,通过两个电子设备采集行车图像,并且对两个电子设备采集的行车图像进行处理,进而获得三维行车图像。解决现有技术中的行车记录仪采集仅能采集二维行车图像的技术问题,实现了获得三维行车图像的技术效果,进而能够更加真实地记录行车过程。
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明,应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明,而不是对本申请技术方案的限定,在不冲突的情况下,本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请第一方面提供了一种行车图像处理方法,请参考图1,包括如下步骤:
S101:通过所述第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像。
S102:接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像。
S103:对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
具体来讲,在本申请实施例中,有两个电子设备,分别为第一电子设备和第二电子设备。在应用本申请技术方案时,第一电子设备设置在车辆中,并且设置位置具体为将第一电子设备的第一图像采集单元朝向行车方向,以便记录行车过程。第二电子设备也设置在同一车辆中,并且第二电子设备的第二图像采集单元同样朝向行车方向。在本申请实施例中,需要将第一电子设备和第二电子设备设置在不同位置,进而使得两个图像采集单元能够以不同角度采集行车过程。
同时,第一电子设备和第二电子设备是连接的,例如通过USB(UniversalSerialBus,通用串行总线)或无线网络连接,本申请不做具体限制。
当然,当不需要记录行车过程的时候,第一电子设备和/或第二电子设备可以单独使用,不设置在车辆中,相互不连接,本申请不做具体限制。
一方面,在S101中,第一图像采集单元朝向行车方向采集图像,进而获得第一行车图像。在本申请实施例中,第一行车图像具体可以为一帧或多帧静止的图片,也可以为由多帧图片构成的动态录像,本申请不做具体限制。
另一方面,第二电子设备也通过第二图像采集单元采集行车图像,也就是第二行车图像。并且,第二电子设备还将会把采集到的第二行车图像发送给的第一电子设备。所以,在S102中,第一电子设备接收第二电子设备发送的第二行车图像。类似地,第二行车图像具体可以为一帧或多帧静止的图片,也可以为由多帧图片构成的动态录像,本申请不做具体限制。较佳的,第一行车图像和第二行车图像都为录像。
在本申请实施例中,为了方便第一电子设备获得三维行车图像,可以控制第一图像采集单元和第二图像采集单元进行同步采集,即两个图像采集单元同时开始采集,以及同时结束采集。
而对于S101和S102,在具体实现过程中,S101可以在S102之前执行,即第二图像采集单元采集一段时间后,例如1分钟,或者结束采集后,再将第二图像采集单元的图像发送给第一电子设备。或者S101和S102也可以同时执行,即第二图像采集单元在采集的同时就将第二行车图像发送给第一电子设备。本申请所属领域的普通技术人员可以根据实际进行设置,本申请不做具体限制。
最后,在S103中,对第一行车图像和第二行车图像进行处理,获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。具体来讲,由于第一图像采集单元和第二图像采集单元以不同角度采集行车过程,所以第一电子设备对第一行车图像和第二行车图像进行分析和计算,可以获得两个图像采集单元形成的视差,进而基于视差就可以构建出第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。
所以,由上述描述可以看出,通过两个电子设备采集行车图像,并且对两个电子设备采集的行车图像进行处理,进而获得三维行车图像。解决了现有技术中的行车记录仪采集仅能采集二维行车图像的技术问题,实现了获得三维行车图像的技术效果,进而能够更加真实地记录行车过程。
接下来,对S102中如何对第一行车图像和第二行车图像处理已获得三维行车图像进行详细介绍。
在本申请实施例中,S102包括:
在所述第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得所述至少一个第一坐标,以及在所述第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得所述至少一个第二坐标;所述第一坐标和所述第二坐标均为二维坐标;
根据所述第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得所述第一图像采集单元的内部参数和外部参数;
基于所述至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、所述内部参数和所述外部参数,获得所述至少一个第一特征点的三维坐标;
通过所述至少一个第一特征点的三维坐标,构建所述三维行车图像。
一方面,在第一行车图像中提取至少一个第一特征点,以及在第二行车图像中提取至少一个第二特征点。具体来讲,在本申请实施例中,提取特征点时,采用边缘检测法,对第一行车图像和第二行车图像进行边缘识别,进而确定出图像中各个物体的边缘。第一行车图像中边缘上的点即为至少一个第一特征点,第二行车图像中边缘上的点即为第二特征点。进一步,识别出特征点,进而获取每个特征点在第一图像采集单元成像平面的二维坐标系中的第一坐标,共获得至少一个第一坐标。以同样的方式,获得至少一个第二特征点的至少一个第二坐标。
在本申请实施例中,由于第一图像采集单元和第二图像采集单元均朝向行车方向采集,所以第一行车图像和第二行车图像中的物体几乎是一致的。进而,在本申请实施例中,将边缘变化情况相同的第一特征点和第二特征点作为世界坐标系中同一点在两个图像采集单元中的成像点。
另一方面,在第一行车图像和第二行车图像中识别出标定物。本申请实施例中的第一电子设备和第二电子设备具体固定在第一图像采集单元和第二图像采集单元的成像平面共面的位置。所以,获得标定物在第一图像采集单元成像平面中的二维坐标和第二图像采集单元成像平面中的二维坐标,就可以确定两个图像采集单元摄像机三维坐标系的位置关系,进而计算出内部参数和外部参数。其中,计算内部参数和外部参数的方式与现有技术类似,这里就不再详细赘述了。
在具体实现过程中,可以先进行标定获得内部参数和外部参数,然后再获得至少一个第一坐标和至少一个第二坐标。也可以先获得至少一个第一坐标和至少一个第二坐标,再进行标定获得内部参数和外部参数,本申请不做具体限制。
然后,基于至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、内部参数和外部参数,获得每个第一特征点的三维坐标。为方便说明,以世界坐标系中的一真实点P来进行说明。
请参考图2,两个图像采集单元的三维坐标系中心的距离为b。两个三维坐标系的中心位于两个图像采集单元的光心处。在具体实现过程中,成像平面位于光心后,但为了方便描述,图2中将成像平面绘制在光心前f处,f表示焦距。
对于第一图像采集单元的成像平面坐标系uO1v,u轴与第一图像采集单元三维坐标系xOy的x轴方向一致,v轴与三维坐标系xOy的y轴方向一致。类似的,对于第二图像采集单元的成像平面坐标系u’O2v’,u’轴与第二图像采集单元三维坐标系x’O’y’的x’轴方向一致,v’轴与三维坐标系x’O’y’的y’轴方向一致。第一图像采集单元成像平面交z轴与O1点,第二图像采集单元交z’轴与O2点。
P点在第一行车图像中的成像为第一特征点P1,在第二行车图像中的成像为第二特征点P2。P1点在uO1v中的坐标为(u1,v1),P2点在u’O2v’中的坐标为(u2,v2)。由于本申请实施例中第一图像采集单元和第二图像采集单元的成像平面共面,所以v1=v2。
由三角几何关系可以得到
(x,y,z)为P点在第一图像采集单元三维坐标系xOy中的坐标。
而两个图像采集单元之间的视差为(公式2)
所以由公式(1)和公式(2)可以得到P点在第一图像采集单元三维坐标系xOy中的坐标分别为
进一步,从内部参数和外部参数中获得d和f,第一电子设备就可以计算出P点坐标(x,y,z)了。
类似的方法,获得每一个第一特征点在第一图像采集单元三维坐标系xOy下的三维坐标,进而确定每个第一特征点的空间位置。最后,按照计算得到的三维坐标,将生成每个第一特征点的像,进而获得三维行车图像。
可选的,在本申请实施例中,S103之后,还可以进一步包括:
判断所述三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;所述参考点表征所述车辆位置;
当所述其他车辆中的至少一个车辆与所述参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
具体来讲,由于三维图像中不仅可以体现出物体在平行于焦平面方向上的距离,还能体现出垂直于焦平面方向上的距离,即景深,所以,获得三维行车图像后,就可以从三维行车图像中获取左右以及前方的其他车辆与参考点的距离。
在本申请实施例中,第一行车图像和第二行车图像都是设置在车辆中的第一电子设备和第二电子设备采集的,因此基于第一行车图像和第二行车图像获得的三维行车图像可以表示驾驶员从车辆中看到的行车情况。所以以三维行车图像中的某一点为参考点,例如中心点,就可以表征车辆的位置。
所以,在获得三维行车图像后,第一电子设备从三维行车图像中识别出其他车辆,并且进一步获取每个其他车辆与参考点的相对距离。在本申请实施例中,相对距离表示其他车辆与参考点连线的距离。如果其他车辆位于参考点正前方,即图2中z轴正方向,则其他车辆在三维行车图像中的景深就是相对距离。如果其他车辆并未位于参考点的正前方,那么相对距离则通过欧式距离计算,即对景深的平方与左右距离的平方的和开根号后获得的距离。
获得其他车辆与参考点的相对距离后,进一步判断其他车辆与参考点的相对距离是否小于阈值。阈值为安全距离,由用户设置或缺省设置,例如5m,3m等,本申请不做具体限制。
当其他车辆中的至少一个车辆与参考点的相对距离小于阈值时,表明相对距离小于阈值的至少一个车辆与本车辆的距离较小,不利于交通安全。所以,在本申请实施例中,当其他车辆中的至少一个车辆与参考点的相对距离小于阈值时,将生成提示信息,以便提示驾驶员注意行车安全。
在具体实现过程中,提示信息可以具体为语音信息,例如“请注意与周围车辆的车距”等语音信息。还可以为文字信息,或者指示灯闪烁,本申请不做具体限制。
由上述描述可知,在获得三维行车图像后,进一步获得三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离,并在至少一个车辆与参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。所以,实现了自动提示车距的技术效果,提高了行车安全。而由于现有技术中的行车图像是二维的,无法表示其他车辆的景深,所以就无法确定其他车辆与本车辆的相对距离,进而也就无法在车距过小时自动提示驾驶员。
可选的,在S103之后,还可以进一步包括:
将所述三维行车图像发送至云端,以使所述云端存储所述三维行车图像。
具体来讲,为了避免在车辆发生严重交通事故而导致第一电子设备和第二电子设备均损坏时无法获得三维行车图像以还原真实行车过程,所以,在获得三维行车图像后,进一步将三维行车图像发送到云端,进而将三维行车图像存储在云端。
所以,第一电子设备损坏后,需要获取三维行车图像的用户可以从云端下载,进而还原行车过程。因此,将三维行车过程发送并存储到云端,提高了三维行车图像的可靠性。
在本申请实施例中,第一电子设备例如为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪。或者第一电子设备为行车记录仪,而第二电子设备为手机或平板电脑。本申请所属领域的普通技术人员可以根据实际进行设置,本申请不做具体限制。
基于与前述实施例中行车图像处理方法同样的发明构思,本申请第二方面还提供一种第一电子设备,如图3所示,包括:
第一图像采集单元301,用于采集第一行车图像;其中,第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在车辆中的第二电子设备连接;
接收单元302,用于接收第二电子设备发送的第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;
图像处理单元303,用于对第一行车图像和第二行车图像进行处理,获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。
具体来讲,在本申请实施例中,图像处理单元303用于在第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得至少一个第一坐标,以及在第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得至少一个第二坐标;第一坐标和第二坐标均为二维坐标;根据第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得第一图像采集单元的内部参数和外部参数;基于至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、内部参数和外部参数,获得至少一个第一特征点的三维坐标;通过至少一个第一特征点的三维坐标,构建三维行车图像。
可选的,电子设备还包括:
距离获得单元,用于在获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像之后,获得三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;参考点表征车辆位置;
提示单元,用于当其他车辆中的至少一个车辆与参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
可选的,电子设备还包括:
发送单元,用于在获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像之后,将三维行车图像发送至云端,以使云端存储三维行车图像。
在具体实现过程中,第一电子设备为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪。或者第一电子设备为行车记录仪,第二电子设备为手机或平板电脑。
前述图1-图2实施例中的行车图像处理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的第一电子设备,通过前述对行车图像处理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中第一电子设备的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
在本申请实施例的技术方案中,通过第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像,以及接收第二电子设备发送的第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像,进而对第一行车图像和第二行车图像进行处理,获得第一行车图像和第二行车图像对应的三维行车图像。所以,通过两个电子设备采集行车图像,并且对两个电子设备采集的行车图像进行处理,进而获得三维行车图像。解决现有技术中的行车记录仪采集仅能采集二维行车图像的技术问题,实现了获得三维行车图像的技术效果,进而能够更加真实地记录行车过程。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种行车图像处理方法,其特征在于,应用于第一电子设备,包括:
通过所述第一电子设备的第一图像采集单元采集第一行车图像;其中,所述第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在所述车辆中的第二电子设备连接;
接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;
对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像,包括:
在所述第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得所述至少一个第一坐标,以及在所述第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得所述至少一个第二坐标;所述第一坐标和所述第二坐标均为二维坐标;
根据所述第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得所述第一图像采集单元的内部参数和外部参数;
基于所述至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、所述内部参数和所述外部参数,获得所述至少一个第一特征点的三维坐标;
通过所述至少一个第一特征点的三维坐标,构建所述三维行车图像。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,还包括:
获得所述三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;所述参考点表征所述车辆位置;
当所述其他车辆中的至少一个车辆与所述参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,还包括:
将所述三维行车图像发送至云端,以使所述云端存储所述三维行车图像。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述第一电子设备为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪;或者
所述第一电子设备为所述行车记录仪,所述第二电子设备为所述手机或所述平板电脑。
6.一种第一电子设备,其特征在于,包括;
第一图像采集单元,用于采集第一行车图像;其中,所述第一电子设备设置在一车辆中,并与设置在所述车辆中的第二电子设备连接;
接收单元,用于接收所述第二电子设备发送的所述第二电子设备的第二图像采集单元采集的第二行车图像;
图像处理单元,用于对所述第一行车图像和所述第二行车图像进行处理,获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像。
7.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述图像处理单元用于在所述第一行车图像中提取至少一个第一特征点,获得所述至少一个第一坐标,以及在所述第二行车图像中提取至少一个第二特征点,获得所述至少一个第二坐标;所述第一坐标和所述第二坐标均为二维坐标;根据所述第一行车图像和第二行车图像中的标定物获得所述第一图像采集单元的内部参数和外部参数;基于所述至少一个第一坐标、至少一个第二坐标、所述内部参数和所述外部参数,获得所述至少一个第一特征点的三维坐标;通过所述至少一个第一特征点的三维坐标,构建所述三维行车图像。
8.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
距离获得单元,用于在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,获得所述三维行车图像中的其他车辆与参考点的相对距离;所述参考点表征所述车辆位置;
提示单元,用于当所述其他车辆中的至少一个车辆与所述参考点的相对距离小于阈值时,生成提示信息。
9.如权利要求6所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
发送单元,用于在获得所述第一行车图像和所述第二行车图像对应的三维行车图像之后,将所述三维行车图像发送至云端,以使所述云端存储所述三维行车图像。
10.如权利要求6-9任一项所述的电子设备,其特征在于,所述第一电子设备为手机或平板电脑,第二电子设备为行车记录仪;或者
所述第一电子设备为所述行车记录仪,所述第二电子设备为所述手机或所述平板电脑。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110363819A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-22 | 华为技术有限公司 | 智能汽车中图像采集设备标定的方法和相关设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101549683A (zh) * | 2009-04-23 | 2009-10-07 | 上海交通大学 | 自动识别道路深坑与障碍物的车辆智能方法 |
US20120069019A1 (en) * | 2010-09-22 | 2012-03-22 | Raytheon Company | Method and apparatus for three-dimensional image reconstruction |
CN103617647A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-05 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种用于夜视的车辆周围环境三维重构方法 |
CN103824298A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-05-28 | 北京理工大学 | 一种基于双摄像机的智能体视觉三维定位装置与方法 |
CN104318561A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 上海理工大学 | 基于双目立体视觉与光流融合的车辆运动信息检测方法 |
CN104778721A (zh) * | 2015-05-08 | 2015-07-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种双目图像中显著性目标的距离测量方法 |
-
2015
- 2015-12-11 CN CN201510925928.5A patent/CN105574928A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101549683A (zh) * | 2009-04-23 | 2009-10-07 | 上海交通大学 | 自动识别道路深坑与障碍物的车辆智能方法 |
US20120069019A1 (en) * | 2010-09-22 | 2012-03-22 | Raytheon Company | Method and apparatus for three-dimensional image reconstruction |
CN103617647A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-05 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种用于夜视的车辆周围环境三维重构方法 |
CN103824298A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-05-28 | 北京理工大学 | 一种基于双摄像机的智能体视觉三维定位装置与方法 |
CN104318561A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 上海理工大学 | 基于双目立体视觉与光流融合的车辆运动信息检测方法 |
CN104778721A (zh) * | 2015-05-08 | 2015-07-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种双目图像中显著性目标的距离测量方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张秀彬,陆冬良著: "《发明解析论》", 30 June 2014, 上海交通大学出版社 * |
李金刚 等: "《软件体系结构理论及应用》", 31 August 2013, 清华大学出版社 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110363819A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-22 | 华为技术有限公司 | 智能汽车中图像采集设备标定的方法和相关设备 |
CN110363819B (zh) * | 2019-06-25 | 2023-03-03 | 华为技术有限公司 | 智能汽车中图像采集设备标定的方法和相关设备 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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