CN115661208B - 摄像头的姿态及污迹检测方法、装置及汽车 - Google Patents

Abstract

本申请涉及车载摄像头技术领域，公开了一种摄像头的姿态及污迹检测方法、装置及汽车，该污迹检测方法包括：获取摄像头拍摄的场景图像，识别所述场景图像中的特征图像；根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹。本申请通过场景图像中特征图像的特征信息，判断摄像头是否存在污迹，提高了车载显示屏可视区域的准确度、摄像头污迹检测和姿态检测效率。

Description

摄像头的姿态及污迹检测方法、装置及汽车

技术领域

本申请涉及车载摄像头技术领域，尤其涉及一种摄像头的姿态及污迹检测方法、装置及汽车。

背景技术

车载CMS（电子后视镜）行业处于初期阶段，现行法规并未允许无光学外后视镜的汽车在公路上行驶，因此现阶段的电子外后视镜更多的是现有光学镜的补充是一种驾驶辅助手段。

目前，传统的车载驾驶辅助装置基本仅具备拍摄车辆左右侧后方、正前方区域以及将拍摄结果作为图像进行显示、或者向驾驶员报告规定信息的图标重叠于拍摄结果的功能，通过提供更广阔的视角，减小盲区以提供更清晰的图像，同时也在各种极端情况下应用算法提高视野范围内的可视效果。

但是目前并未出现针对车载驾驶辅助装置上的摄像头的污迹检测方法，由于摄像头是显示屏内容的来源，如果摄像头上存在污迹则会导致显示屏上的内容被污迹遮挡无法辨识可视区域的内容，同时如果摄像头由于碰撞等原因导致摄像头的位置偏离了初始的位置也会使得显示屏上显示的内容不符合驾驶员的预期，因此有必要让摄像头能自动检测并发现自己位置姿态的改变。鉴于此，有必要提出一种摄像头的姿态及污迹检测方法。

发明内容

本申请实施例提供一种摄像头的姿态及污迹检测方法、装置及汽车，以解决摄像头被污迹遮挡时无法辨识可视区域的问题，并提高污迹检测的效率。

为解决上述问题，本申请实施例提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种摄像头的姿态及污迹检测方法，包括：

获取摄像头拍摄的场景图像，识别场景图像中的特征图像；

根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹。

在一些实施例中，根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，包括：

根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，其中，特征信息包括特征图像运动轨迹、特征图像像素感光值、特征图像对焦状态中的一种或多种，其中，特征图像运动轨迹包括特征点运动轨迹，其中，特征点从场景图像的载体中获取。

在一些实施例中，方法应用于汽车电子后视镜，在获取场景图像前，方法还包括：

根据汽车运行状态，确定摄像头姿态，其中，汽车运行状态包括静止状态和行驶状态，具体的：

当汽车处于静止状态时，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态；

当汽车处于行驶状态时，摄像头姿态处于默认状态。

在一些实施例中，根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，包括：

当汽车在预设时间内处于静止状态，则根据特征图像运动轨迹，确定摄像头是否存在污迹，具体的：

判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定摄像头是否存在污迹；

若特征图像运动轨迹与预设运动轨迹一致，则确定摄像头不存在污迹；

若特征图像运动轨迹与预设运动轨迹不一致，则确定摄像头存在污迹。

在一些实施例中，预设运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹；

方法还包括：

获取摄像头姿态，其中，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态；

判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定摄像头是否存在污迹，包括：

若摄像头姿态为从合起状态切换到打开状态，则判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹是否一致；若一致，则确定摄像头不存在污迹；若不一致，则确定摄像头存在污迹；

若摄像头姿态为从打开状态切换到合起状态，则判断特征图像运动轨迹与第二运动轨迹是否一致；若一致，则确定摄像头不存在污迹；若不一致，则确定摄像头存在污迹。

在一些实施例中，在确定摄像头是否存在污迹之前，还包括：

判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定摄像头的姿态是否正常，具体包括：

若摄像头姿态为从合起状态切换到打开状态，则判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹是否一致；若一致，则确定摄像头的姿态正常；若不一致，则发送报警提示；

若摄像头姿态为从打开状态切换到合起状态，则判断特征图像运动轨迹与第二运动轨迹是否一致；若一致，则确定摄像头的姿态异常；若不一致，则发送报警提示。

在一些实施例中，根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，包括：

当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，根据特征图像像素感光值，确定污迹的类别信息；

判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，其中，污迹的类别信息包括第一类污迹、第二类污迹和第三类污迹，其中，第一类污迹为不透光污迹，第二类污迹为透光污迹，第三类污迹为除了第一类污迹和第二类污迹之外的其他污迹。

在一些实施例中，判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，包括：

若特征图像像素感光值在预设时间内未发生波动，则确定污迹的类别信息为第一类污迹；

若特征图像像素感光值在预设时间内发生波动，则对场景图像进行模糊处理，判断模糊处理前的场景图像和模糊处理后的场景图像的比对差值是否小于预设值，以确定特征图像对焦状态是否处于失焦状态，进一步确定污迹的类别信息，具体的：

若模糊处理前的场景图像和模糊处理后的场景图像的比对差值小于预设值，则确定特征图像对焦状态处于失焦状态，否则，则确定特征图像对焦状态未处于失焦状态；

若特征图像对焦状态处于失焦状态，则确定污迹的类别信息为第二类污迹。

在一些实施例中，还包括：

若特征图像对焦状态未处于失焦状态，且汽车在预设时间内处于直线行驶状态，则根据特征图像运动轨迹，进一步确定污迹的类别信息，具体的：

提取特征点运动轨迹，其中，特征点运动轨迹由连续视频的每帧场景图像中的多个特征点构成；

判断特征点运动轨迹是否指向灭点；

若特征点运动轨迹未指向灭点，则确定摄像头存在污迹且污迹的类别信息为第三类污迹；

若特征点运动轨迹指向灭点，则控制摄像头继续获取新的场景图像，其中，特征点运动轨迹包括多条线段，灭点由多条线段的延长线的相交点构成。

在一些实施例中，方法还包括：

获取灭点在场景图像中的默认位置；

根据检测到的灭点在场景图像中的横坐标和纵坐标，确定摄像头的姿态是否正常，具体包括：

若横坐标和/或纵坐标位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定摄像头的姿态正常；

若横坐标和/或纵坐标不位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定摄像头的姿态异常。

第二方面，本申请实施例提供一种摄像头的姿态及污迹检测装置，包括：

获取模块，用于检测车体信号时，获取摄像头姿态，并获取场景图像中的特征图像；

污迹检测模块，用于获取特征图像运动轨迹，其中，特征图像运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹，判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹/第二运动轨迹是否一致；

第一类污迹检测模块，用于获取特征图像像素感光值，判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动；

第二类污迹检测模块，用于获取特征图像对焦状态，判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态；

第三类污迹检测模块，用于获取直线行驶状态下的特征点运动轨迹，判断特征点运动轨迹是否指向灭点；

姿态检测模块，用于获取灭点在场景图像中的默认位置，判断横坐标和/或纵坐标是否位于默认位置的预设坐标阈值范围内。

第三方面，本申请实施例提供一种汽车，包括：

摄像头，用于获取场景图像；

显示屏，用于显示转换后的场景图像；

其中，汽车包括：车机，车机包括：

至少一个处理器；以及，

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例的有益效果是：区别于现有技术的情况下：本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测方法，该姿态及污迹检测方法包括：获取摄像头拍摄的场景图像，识别场景图像中的特征图像；根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹。

本申请实施例能够通过特征图像的特征信息判断摄像头是否存在污迹，并对污迹进行分类，还能通过特征图像的特征信息判断摄像头姿态是否正确，进而提高了车载显示屏可视区域的准确度、摄像头污迹检测和姿态检测效率。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测方法的流程示意图；

图3是本申请实施例中步骤S22的细化流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测方法的流程示意图；

图5是本申请实施例中步骤S22的细化流程示意图；

图6是本申请实施例中步骤S222的细化流程示意图；

图7是本申请实施例提供的判断第一类别污迹和第二类污迹的流程示意图；

图8是本申请实施例提供的判断第三类别污迹的流程示意图；

图9是本申请实施例提供的一种摄像头姿态检测方法的流程示意图；

图10是是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测装置的结构示意图；

图11是本申请实施例提供的一种车机的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

目前，并没有专门的摄像头的姿态及污迹检测方法，同时，如果摄像头由于碰撞等原因导致摄像头的位置偏离了初始的位置也会使得显示屏上显示的内容不符合驾驶员的预期，因此有必要让摄像头能自动检测并发现自己位置姿态的改变。

基于此，本发明提供一种摄像头的姿态及污迹检测方法，以解决摄像头若被污迹遮挡导致显示屏上的可视区域无法辨识以及若摄像头姿态发生改变无法即时检测的问题，使得车载显示屏更好的呈现可视区域。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种汽车的硬件架构示意图；

如图1所示，该汽车100包括：车机10、摄像头20、以及显示屏30，其中，车机10为电子设备，车机10分别与摄像头20以及显示屏30通信连接，例如：车机10与摄像头20以及显示屏30通过线缆或无线连接，例如：通过2G、3G、4G、5G、局域网、蓝牙等方式进行通信连接，车机10用于将摄像头20拍摄的场景图像进行数据分析和处理，在本申请实施例中，车机10包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类电子设备包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类电子设备包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有视频播放功能和上网功能的电子设备。

其中，摄像头20外置于汽车，在本发明实施例中，摄像头20包括但不限于：前视摄像头、环视摄像头、后视摄像头、侧视摄像头以及内置摄像头，在本申请实施例中，摄像头应用于电子后视镜，其中，汽车内部安装有显示屏30，显示屏30用于显示摄像头获取的场景图像。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测方法的流程示意图；

如图2所示，该摄像头的姿态及污迹检测方法，包括：

步骤S21：获取摄像头拍摄的场景图像，识别场景图像中的特征图像；

具体的，在本申请实施例中，摄像头的姿态及污迹检测方法应用于汽车电子后视镜。

具体的，获取摄像头拍摄的场景图像，包括：

摄像头拍摄场景图像，获取待显示场景图像的特征信息，进一步的，识别场景图像中的特征图像，特征图像从场景图像的载体中获取，其中，载体可以是车体上的某一处具有固定特征的点，例如车门框的边角，或者，汽车在行驶状态下，载体可以是场景图像中的某一具有运动规律的物体，例如车道线、车道线旁的绿植等特征信息。

步骤S22:根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹。

具体的，根据摄像头拍摄场景图像中获取的特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹。

请参阅图3，图3是本申请实施例中步骤S22的细化流程示意图;

如图3所示，根据特征点的运动轨迹，确定摄像头是否存在污迹，包括：

步骤S221：根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，其中，特征信息包括特征图像运动轨迹、特征图像像素感光值、特征图像对焦状态中的一种或多种，其中，特征图像运动轨迹包括特征点运动轨迹，其中，特征点从场景图像的载体中获取。

具体的，在本申请实施例中，特征信息包括特征图像运动轨迹、特征图像像素感光值、特征图像对焦状态中的一种或多种。其中，特征图像运动轨迹包括摄像头姿态在处于打开时的车体特征点的运动轨迹、摄像头姿态在处于闭合时的车体特征点的运动轨迹、汽车在直线行驶过程中的特征图像中的特征点的运动轨迹。

在本申请实施例中，使用SIFT(ScaleInvariant Feature Transform)算法提取连续场景图像中的特征点，由高斯图像做差得到的DoG近似的LoG金字塔的尺度空间中寻找极值点，并在特征数据库中并提取出其位置与方位。

图4是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测方法的流程示意图；

如图4所示，在获取场景图像前，方法还包括：

步骤S41：根据汽车运行状态，确定摄像头姿态，其中，汽车运行状态包括静止状态和行驶状态；

具体的，在本申请实施例中，汽车上设置有传感器，用于获取车体状态信号，根据车体状态信号判断汽车的运行状态，其中，汽车运行状态包括静止状态和行驶状态，其中，车体状态信号包括静止状态信号和行驶状态信号，其中，行驶状态信号包括直线行驶状态信号。

步骤S42：当汽车处于静止状态时，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态；

具体的，当汽车处于静止状态且接收到汽车启动或关机指令时，执行单元控制摄像头从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态，并在摄像头切换姿态的过程中拍摄场景图像。

步骤S43：当汽车处于行驶状态时，摄像头姿态处于默认状态。

具体的，当汽车处于行驶状态时，此时摄像头处于默认姿态，其中默认姿态为汽车在工作状态下时摄像头的默认位置。

图5是本申请实施例中步骤S22的细化流程示意图；

如图5所示，根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，包括：

步骤S222：当汽车处于静止状态，获取特征图像运动轨迹；

具体的，当汽车在预设时间内处于静止状态，则获取车体上的特征点，并根据摄像头相对汽车的运动姿态和特征图像运动轨迹，确定摄像头是否存在污迹。

步骤S224：判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致；

具体的，判断特征图像的运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定摄像头是否存在污迹。其中，特征图像运动轨迹是汽车在静止状态下，摄像头在打开或闭合过程中得到的车体上的特征点的运动轨迹。通常情况下，车体上的特征点是固定的，所以摄像头在打开或闭合过程中得到的车体上的特征点的运动轨迹在正常情况下也是固定的，通过判断特征点的运动轨迹是否沿固定运动轨迹方向运动，便能验证摄像头是否存在污迹。

若特征点的运动轨迹与预设运动轨迹一致，则进入步骤S226：摄像头不存在污迹；

若特征点的运动轨迹与预设运动轨迹不一致，则进入步骤S228：摄像头存在污迹/摄像头姿态异常。

图6是本申请实施例中步骤S222的细化流程示意图；

如图6所示，预设运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹，方法还包括：

步骤S2221：获取摄像头姿态；

具体的，获取摄像头姿态，其中，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态。

步骤S2222：判断摄像头姿态是从合起状态切换到打开状态，还是从打开状态切换到合起状态；

若摄像头姿态是从合起状态切换到打开状态，则进入步骤S2223：判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹是否一致。

具体的，

若特征图像运动轨迹与第一运动轨迹一致，则进入步骤S2225：确定摄像头不存在污迹；

若特征图像运动轨迹与第一运动轨迹不一致，则进入步骤S2227：确定摄像头存在污迹/摄像头姿态异常。

具体的，如果摄像头的运动状态为从合起状态切换到打开状态，判断摄像头获取的特征图像运动轨迹与第一运动轨迹是否一致，其中，第一运动轨迹是固定的，第一运动轨迹可以被上次摄像头闭合时获取的特征图像运动轨迹所覆盖，即第一运动轨迹可以参考上一次车辆关机时，摄像头从打开状态切换到闭合状态时摄像头获取的特征图像运动轨迹，也可以为摄像头出厂时设置的默认开机运动轨迹，在此不作限定。

进一步的，若特征图像运动轨迹与第一运动轨迹一致，则确定该场景图像中的区域没有被污迹遮挡，摄像头不存在污迹；若不一致，则确定该场景图像中的区域被污迹遮挡，摄像头存在污迹。

若摄像头姿态是从打开状态切换到合起状态，则进入步骤S2224：判断特征图像运动轨迹与第二运动轨迹是否一致。

具体的，

若特征图像运动轨迹与第二运动轨迹一致，则进入步骤S2226：确定摄像头不存在污迹；

若特征图像运动轨迹与第二运动轨迹不一致，则进入步骤S2228：确定摄像头存在污迹/摄像头姿态异常。

具体的，如果摄像头的运动状态为从打开状态切换到合起状态，判断摄像头获取的特征图像运动轨迹与第二运动轨迹是否一致，其中，第二运动轨迹是固定的，第二运动轨迹可以被上次摄像头打开时获取的特征图像运动轨迹所覆盖，即第二运动轨迹可以参考上一次车辆开机时，摄像头从闭合状态切换到打开状态时摄像头获取的特征图像运动轨迹，也可以为摄像头出厂时设置的默认关机运动轨迹，在此不作限定。

进一步的，若特征图像运动轨迹与第二运动轨迹一致，则确定该场景图像中的区域没有被污迹遮挡，摄像头不存在污迹；若不一致，则确定该场景图像中的区域被污迹遮挡，摄像头存在污迹。

可以理解的是，第一运动轨迹和第二运动轨迹相反。除此之外，需要说明的是，通过判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，除了能够确定摄像头是否存在污迹，还能够确定摄像头的姿态是否发生了改变，具体的，通过判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，进而确/摄像头姿态是否正常的原理，与通过判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，进而确定摄像头是否存在污迹的原理相同，在此不再赘述。

本申请实施例在汽车静止状态下，通过获取摄像头姿态，其中，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态，判断特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定摄像头是否存在污迹：若一致，则确定摄像头不存在污迹；若不一致，则确定摄像头存在污迹。

本申请实施例在汽车静止状态下通过摄像头相对车体运动的方式和特征图像运动轨迹作为污迹判定依据，通过判断摄像头打开或闭合状态下的特征图像运动轨迹是否与预设运动轨迹一致，从而判断摄像头是否被污迹所遮挡，该方法能够在车辆静止且摄像头打开或闭合时检测污迹，使得车辆在启动或关机时仍能实现污迹检测，进一步提高摄像头污迹检测效率。

图7是本申请实施例提供的一种判断污迹类别信息的流程示意图；

如图7所示，根据特征图像的特征信息，确定摄像头是否存在污迹，包括：

步骤S71：当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，根据特征图像像素感光值，确定污迹的类别信息；

具体的，当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，获取场景图像中特征图像像素感光值，以确定污迹的类别信息。

步骤S72：判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，其中，污迹的类别信息包括第一类污迹、第二类污迹和第三类污迹，其中，第一类污迹为不透光污迹，第二类污迹为透光污迹，第三类污迹为除了第一类污迹和第二类污迹之外的其他污迹。

具体的，本申请实施例中将污迹的性质基于特征图像运动轨迹、特征图像像素感光值和特征图像对焦状态将污迹划分为三大类污迹，其中，第一类污迹对应不透光污迹，第二类污迹对应透光污迹，第三类污迹对应其他污迹。

具体的，请参阅图7，图7是本申请实施例提供的判断第一类别污和第二类污迹的流程示意图；

如图7所示，判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，包括：

步骤S61：获取特征图像像素感光值；

步骤S62：判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动；

具体的，判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，通常情况下，摄像头拍摄到的场景图像中的像素信息，会随着车体的运动、和摄像头本身的运动等诸多外界因素干扰而不断发生改变，而被不透光污迹遮挡的那一部分像素是保持不变的，基于此，将长时间不发生变化的像素信息判定为被不透光污迹遮挡。在本申请实施例中，当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，获取特征图像像素感光值，根据特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动来确定污迹类别信息是否为不透光污迹，

例如，检测到特征图像像素感光值是FFFFFF，通常在摄像头未被污迹遮挡的情况下，该特征图像像素感光值应该在FFFFFF~000000之间上下波动，若特征图像像素感光值未发生波动，则说明该污迹所在部分区域被遮挡，进一步说明摄像头存在污迹。

若特征图像像素感光值在预设时间内未发生波动，则进入步骤S63：确定污迹的类别信息为第一类污迹，即不透光污迹；

若特征点的运动轨迹与预设运动轨迹不一致，则进入步骤S64：获取模糊处理后的场景图像；

具体的，对原场景图像进行模糊处理，若模糊前后图像的差值处于预设值内则认为原场景图像处于失焦状态，在本申请实施例中，失焦的判别方法是通过高斯滤波对原场景图像进行滤波处理，通过获取原场景图像模板内的所有周边像素的平均值，并将模板内的中间点的平均值替换成周边点的平均值，使图像产生模糊的效果，进而得到模糊处理后的场景图像。

进一步的，当获取模糊处理后的场景图像后，基于图像边缘检测获取差值边缘值，将模糊处理后的场景图像与原场景图像做差值检测，判断该差值是否小于差值边缘值，根据差值边缘值判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态。

步骤S65：判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态；

具体的，若模糊处理前的场景图像和模糊处理后的场景图像的比对差值小于差值边缘值的区域，则确定该区域下的特征图像对焦状态处于失焦状态，否则，该区域下的特征图像对焦状态未处于失焦状态。

若特征图像对焦状态未处于失焦状态，则进入步骤S66：继续获取新的场景图像；

若特征图像对焦状态处于失焦状态，则进入步骤S67：确定污迹的类别信息为第二类污迹，即透光污迹；

需要说明的是，判断第一类别污和第二类污迹的流程不限于本申请实施例所提供的步骤：先判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动再判断判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态，该步骤还可以是，先判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态，再判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，或者，同时判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动或者判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态。

本申请实施例通过判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定污迹的类别信息，若特征图像像素感光值在预设时间内未发生波动，则确定污迹的类别信息为第一类污迹；若特征图像像素感光值在预设时间内发生波动，则判断模糊处理前后场景图像的差值是否小于预设值，以确定特征图像对焦状态是否处于失焦状态，进一步确定污迹的类别信息，具体的：若特征图像对焦状态未处于失焦状态，则确定污迹的类别信息为第二类污迹。

本申请实施例根据特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，判断污迹是否为不透光污迹，通过对场景图像做平滑处理，判断模糊处理前后场景图像的差值是否小于预设值，进而确定特征图像对焦状态是否处于失焦状态，进而确定污迹是否为透光污迹，该方法能够在车辆行驶或摄像头打开时，通过像素感光值、失焦判断污迹特征，进一步提高摄像头污迹检测效率。

请参阅图8，图8是本申请实施例提供的判断第三类别污迹的流程示意图；

如图8所示，方法还包括：

步骤S661：获取特征图像运动轨迹；

具体的，若特征图像对焦状态未处于失焦状态且传感器检测到车体状态信号状态在预设时间段内检测到直线行驶状态信号时，则获取新的场景图像所对应的特征图像运动轨迹。

步骤S662：提取特征点运动轨迹；

具体的，提取特征点运动轨迹，其中，特征点运动轨迹由连续视频的每帧场景图像中的多个特征点构成，需要说明的是，特征点运动轨迹是一组描述该点的向量，特征点的数据包含了特征向量，特征向量包括方向向量和长度模向量。

步骤S663：判断特征点运动轨迹是否指向灭点；

具体的，判断特征点运动轨迹是否指向灭点，其中，灭点（Vanishing Point）为两条或多条代表平行线线条向远处地平线伸展直至聚合的那一点，在本申请实施例中，灭点所在的水平线是天地相交的地平线，通常由多个特征点运动轨迹的长度模的延长线的相交点构成。通常汽车在行驶状态下，若摄像头姿态正常且无污迹遮挡，特征点运动轨迹的方向指向灭点。

需要说明的是，判断特征点运动轨迹是否指向灭点，是根据连续视频的多帧场景图像中的特征点的运动轨迹得到，例如，设置摄像头每隔1s拍摄一张场景图像，并将场景图像中的车道线作为载体，在预设时长内判断车道线上的特征点运动轨迹方向是否指向灭点，具体的，获取3分钟内180帧场景图像中的180个特征点，进而获取该载体的特征点运动轨迹方向。

若特征点运动轨迹未指向灭点，则进入步骤S664：确定污迹的类别信息为第三类污迹，即除了第一类污迹和第二类污迹的其他污迹，通常情况下，第三类污迹按照第一类污迹和第二类污迹检测的逻辑无法检测出，例如指纹，但这类污迹同样影响图像效果和用户体验，也容易造成驾驶的误判，因此有必要对这类污迹进行判定。

若特征点运动轨迹指向灭点，则进入步骤S665：继续获取新的场景图像。

本申请实施例在车辆直线行驶状态下，通过获取场景图像，识别场景图像中特征点运动轨迹，判断特征点运动轨迹是否指向灭点：若特征点运动轨迹未指向灭点，则确定摄像头存在污迹且污迹的类别信息为除了透光污迹和不透光污迹的第三类污迹，该方法能够在车辆行驶且直线行驶时，通过灭点判断污迹特征，进一步提高摄像头污迹检测效率。

请参阅图9，图9是本申请实施例提供的一种摄像头姿态检测方法的流程示意图；

如图9所示，包括：

步骤S901：获取灭点在场景图像中的默认位置；

具体的，获取灭点在场景图像中的默认位置，其中，默认位置的横坐标为天地线所在的坐标，默认位置的纵坐标为天地线的居中位置。其中，天地线，通常是在汽车出厂标定摄像头的时候就可以得到天地线在场景图像中的位置。

步骤S902：判断横坐标和/或纵坐标位于默认位置的预设坐标阈值范围内；

具体的，根据检测到的灭点在场景图像中的横坐标和纵坐标和灭点默认位置，确定摄像头的姿态是否正常，具体的，根据视频检测算法获取灭点在场景图像中的位置，其中，位置包括横坐标数据和纵坐标数据，进一步的，判断灭点的横坐标和纵坐标是否在默认位置的预设坐标范围内，以确定摄像头的姿态是否发生偏移。

若横坐标和/或纵坐标位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则进入步骤S903：则确定摄像头的姿态正常；

若横坐标和/或纵坐标不位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则进入步骤S904：则确定摄像头的姿态异常；

具体的，例如，场景图像的左上角为（0,0），横向为x，竖向为y，默认灭点位置为（250，250），设置默认灭点的坐标预设范围为（250±50，250±50），若灭点的横坐标和/或纵坐标超出了该默认位置的坐标阈值范围，例如，通过视频检测算法获取到的灭点位置为（250,500），则说明摄像头的姿态发生了向上偏移，进一步的，摄像头的姿态异常。

本申请实施例通过获取灭点在场景图像中的默认位置，根据检测到的灭点在场景图像中的横坐标和纵坐标，确定摄像头的姿态是否正常，若横坐标和/或纵坐标位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定摄像头的姿态正常，若横坐标和/或纵坐标不位于默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定摄像头的姿态异常，从而能够判断摄像头的姿态是否发生偏移，进而起到及时重新校准摄像头的作用。

请参阅图10，图10是是本申请实施例提供的一种摄像头的姿态及污迹检测装置的结构示意图；

如图10所示，包括：

一种摄像头的姿态及污迹检测装置1000，具体的，包括：获取模块1001，用于检测车体状态信号时，获取摄像头姿态，并获取场景图像中的特征图像；污迹检测模块1002，用于获取特征图像运动轨迹，其中，特征图像运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹，判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹/第二运动轨迹是否一致；第一类污迹检测模块1003，用于获取特征图像像素感光值，判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动；第二类污迹检测模块1004，用于获取特征图像对焦状态，判断特征图像对焦状态是否处于失焦状态；第三类污迹检测模块1005，用于获取直线行驶状态下的特征点运动轨迹，判断特征点运动轨迹是否指向灭点；姿态检测模块1006，用于获取灭点在场景图像中的默认位置，判断横坐标和/或纵坐标是否位于默认位置的预设坐标阈值范围内。

具体的，获取模块1001，具体用于：检测车体状态信号，获取摄像头姿态，并获取摄像头在不同运行姿态下的电子后视镜摄像头场景图像中的特征图像；其中，摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态/从打开状态切换到合起状态。

具体的，污迹检测模块1002，具体用于：获取特征图像运动轨迹，其中，特征图像运动轨迹包括第一运动轨迹/第二运动轨迹；判断特征图像运动轨迹与第一运动轨迹/第二运动轨迹是否一致，若一直，则确定摄像头存在污迹；若不一致，则确定摄像头不存在污迹；

具体的，第一类污迹检测模块1003，具体用于：获取特征图像像素感光值；判断特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，若在预设时间内发生波动，则确定摄像头存在污迹且污迹的类别信息为第一类污迹。

具体的，第二类污迹检测模块1004，具体用于：获取特征图像对焦状态；判断特征图像对焦状态在是否处于失焦状态，若处于失焦状态，则确定摄像头存在污迹且污迹类别信息为第二类污迹。

具体的，第三类污迹检测模块1005，具体用于：获取直线行驶状态下的特征点运动轨迹，判断特征点运动轨迹是否指向灭点；若特征点运动轨迹未指向灭点，则确定摄像头存在污迹且污迹的类别信息为第三类污迹。

具体的，姿态检测模块1006，具体用于：获取灭点在场景图像中的默认位置，判断横坐标和/或纵坐标位于默认位置的预设坐标阈值范围内，若是，则确定摄像头的姿态正常，若不是则确定摄像头的姿态异常。

要说明的是，本发明实施例所提供的摄像头的姿态及污迹检测装置1000，其具体实现及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

请参阅图11，图11是本申请实施例提供的一种车机的结构示意图；

其中，该车机可以是电子设备，例如：移动终端。

如图11所示，该车机1100包括一个或多个处理器1101以及存储器1102。其中，图10中以一个处理器1101为例。

处理器1101和存储器1102可以通过总线或者其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。

存储器1102作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种摄像头的姿态及污迹检测方法对应的模块或者单元。处理器1101通过运行存储在存储器1102中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行视觉标定方法的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例视觉标定方法以及上述装置实施例的各个模块和单元的功能。

存储器1102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器1102可选包括相对于处理器1101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器1101。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

模块存储在存储器1102中，当被一个或者多个处理器1101执行时，执行上述任意方法实施例中的摄像头的姿态及污迹检测方法，例如，执行以上描述的各个步骤；也可实现上述实施例中的各个模块或单元的功能。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图11中的一个处理器1101，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的摄像头的姿态及污迹检测方法，例如，执行上述任意方法实施例中摄像头的姿态及污迹检测方法，例如，执行以上描述各个步骤；也可实现实施例的各个单元的功能。

以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用直至得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种摄像头的姿态及污迹检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取摄像头拍摄的场景图像，识别所述场景图像中的特征图像；

根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹和/或确定所述摄像头姿态是否正常；

所述根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹，包括：

当汽车在预设时间内处于静止状态或直线行驶状态，则根据特征图像运动轨迹，确定所述摄像头是否存在污迹；

或者，当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，根据特征图像像素感光值，确定所述摄像头是否存在污迹；

所述根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头姿态是否正常，包括：

判断所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定所述摄像头的姿态是否正常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹，包括：

根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹，其中，所述特征信息包括特征图像运动轨迹、特征图像像素感光值、特征图像对焦状态中的一种或多种，其中，所述特征图像运动轨迹包括特征点运动轨迹，其中，所述特征点从场景图像的载体中获取。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法应用于汽车电子后视镜，在获取场景图像前，所述方法还包括：

根据汽车运行状态，确定摄像头姿态，其中，所述汽车运行状态包括静止状态和行驶状态，具体的：

当汽车处于静止状态时，所述摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态；

当汽车处于行驶状态时，所述摄像头姿态处于默认状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当汽车在预设时间内处于静止状态，则根据特征图像运动轨迹，确定所述摄像头是否存在污迹，包括：

判断所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定所述摄像头是否存在污迹；

若所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹一致，则确定所述摄像头不存在污迹；

若所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹不一致，则确定所述摄像头存在污迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹；

所述方法还包括：

获取所述摄像头姿态，其中，所述摄像头姿态包括从合起状态切换到打开状态，或者，从打开状态切换到合起状态；

判断所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定所述摄像头是否存在污迹，包括：

若所述摄像头姿态为从合起状态切换到打开状态，则判断所述特征图像运动轨迹与所述第一运动轨迹是否一致；若一致，则确定所述摄像头不存在污迹；若不一致，则确定所述摄像头存在污迹；

若所述摄像头姿态为从打开状态切换到合起状态，则判断所述特征图像运动轨迹与所述第二运动轨迹是否一致；若一致，则确定所述摄像头不存在污迹；若不一致，则确定所述摄像头存在污迹。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定所述摄像头是否存在污迹之前，还包括：

判断所述特征图像运动轨迹与预设运动轨迹是否一致，以确定所述摄像头的姿态是否正常，具体包括：

若所述摄像头姿态为从合起状态切换到打开状态，则判断所述特征图像运动轨迹与所述第一运动轨迹是否一致；若一致，则确定所述摄像头的姿态正常；若不一致，则发送报警提示；

若所述摄像头姿态为从打开状态切换到合起状态，则判断所述特征图像运动轨迹与所述第二运动轨迹是否一致；若一致，则确定所述摄像头的姿态正常；若不一致，则发送报警提示。

7.根据权利要求1-2、4-6任一项所述的方法，其特征在于，根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头是否存在污迹，包括：

当汽车在预设时间内处于运行状态或摄像头姿态处于打开状态时，根据特征图像像素感光值，确定所述污迹的类别信息；

判断所述特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定所述污迹的类别信息，其中，所述污迹的类别信息包括第一类污迹、第二类污迹和第三类污迹，其中，所述第一类污迹为不透光污迹，所述第二类污迹为透光污迹，所述第三类污迹为除了第一类污迹和第二类污迹之外的其他污迹。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，判断所述特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动，以确定所述污迹的类别信息，包括：

若所述特征图像像素感光值在预设时间内未发生波动，则确定所述污迹的类别信息为第一类污迹；

若所述特征图像像素感光值在预设时间内发生波动，则对场景图像进行模糊处理，判断模糊处理前的场景图像和模糊处理后的场景图像的比对差值是否小于预设值，以确定特征图像是否处于失焦状态，进一步确定所述污迹的类别信息，具体的：

若所述模糊处理前的场景图像和所述模糊处理后的场景图像的比对差值小于预设值，则确定所述特征图像处于失焦状态，否则，则确定所述特征图像未处于失焦状态；

若所述特征图像处于失焦状态，则确定所述污迹的类别信息为第二类污迹。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述特征图像未处于失焦状态，且汽车在预设时间内处于直线行驶状态，则根据特征图像运动轨迹，进一步确定所述污迹的类别信息，具体的：

提取特征点运动轨迹，其中，所述特征点运动轨迹由连续视频的每帧场景图像中的多个特征点构成；

判断所述特征点运动轨迹是否指向灭点；

若所述特征点运动轨迹未指向灭点，则确定所述摄像头存在污迹且所述污迹的类别信息为第三类污迹；

若所述特征点运动轨迹指向灭点，则控制所述摄像头继续获取新的场景图像，其中，所述特征点运动轨迹包括多条线段，所述灭点由所述多条线段的延长线的相交点构成。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征图像的特征信息，确定所述摄像头姿态是否正常，包括：

获取所述灭点在场景图像中的默认位置；

根据检测到的灭点在场景图像中的横坐标和纵坐标，确定所述摄像头的姿态是否正常，具体包括：

若所述横坐标和/或纵坐标位于所述默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定所述摄像头的姿态正常；

若所述横坐标和/或纵坐标不位于所述默认位置的预设坐标阈值范围内，则确定所述摄像头的姿态异常。

11.一种摄像头的姿态及污迹检测装置，其特征在于，应用于电子后视镜，包括：

获取模块，用于检测车体信号时，获取摄像头姿态，并获取场景图像中的特征图像；

污迹检测模块，用于获取特征图像运动轨迹，其中，所述特征图像运动轨迹包括第一运动轨迹和第二运动轨迹，判断所述特征图像运动轨迹与所述第一运动轨迹/所述第二运动轨迹是否一致；

第一类污迹检测模块，用于获取特征图像像素感光值，判断所述特征图像像素感光值在预设时间内是否发生波动；

第二类污迹检测模块，用于获取特征图像对焦状态，判断所述特征图像对焦状态是否处于失焦状态；

第三类污迹检测模块，用于获取直线行驶状态下的特征点运动轨迹，判断所述特征点运动轨迹是否指向灭点；

姿态检测模块，用于获取所述灭点在所述场景图像中的默认位置，判断横坐标和/或纵坐标是否位于所述默认位置的预设坐标阈值范围内。

12.一种汽车，其特征在于，包括：

摄像头，用于获取场景图像；

显示屏，用于显示转换后的场景图像；

其中，所述汽车包括：车机，所述车机包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10任一项所述的方法。

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