CN118270035A - 一种用于车辆的预警***、预警方法及车辆 - Google Patents

Abstract

一种用于车辆的预警***、预警方法及车辆，包括：第一摄像模组与第二摄像模组，用于采集车辆的第一侧的二维图像数据与车辆的第二侧的二维图像数据；第三摄像模组，用于采集车辆后方的二维图像数据；控制器，和第一摄像模组、第二摄像模组以及第三摄像模组通信连接，配置为：将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据；呈现装置，用于呈现影像数据。该方案能够基于第一摄像模组、第二摄像模组与第三摄像模组采集的二维图像数据得到具有三维图像数据的图像数据，进而得到包括全息影像数据的影像数据，能够基于影像数据提供事物与车辆的距离信息，进而提高了驾驶安全性与体验感。

Description

一种用于车辆的预警***、预警方法及车辆

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，具体而言涉及一种用于车辆的预警***、预警方法及车辆。

背景技术

为解决传统机械后视镜在恶劣环境下不利于观察的情况(如可见性差的暗环境，雨雪天气模糊后视镜)，往往采取为汽车增设电子流外媒体后视镜的措施，即在机械后视镜位置安装相机，利用相机获取后视图像，并在车内车门附近的显示器上显示。

然而，在相关技术中，大部分方案主要是在机械后视镜位置安装摄像头，拍摄车后景物，在显示器上显示二维图像，这样的二维图像无法提供车辆周围事物与车辆的距离信息，进而导致驾驶体验感变差、驾驶安全性降低；少数的方案能够通过后视摄像头拍摄后方图像，包含车身上做好的已知标记和标记好的实际车道线、车辆和其他交通指示标识等，利用三角测量原理，能够获得粗糙的距离信息，但这种距离信息是估算得到的，误差较大，并不准确，且易受外界环境影响，方案的稳定性较差；其他的方案还包括将摄像头拍摄的图像与其他传感器(例如激光雷达与毫米波雷达)的数据进行融合，输出三维影像，并能够得到车辆周围事物与车辆的距离信息，但这种方案会导致硬件成本与算法复杂度大幅增加，性价比极低。

因此需要进行改进，以至少部分地解决上述问题。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

针对目前存在的问题，本申请一方面提供一种用于车辆的预警***，包括：第一摄像模组与第二摄像模组，分别设置于所述车辆的第一侧与第二侧，用于采集所述车辆的第一侧的二维图像数据与所述车辆的第二侧的二维图像数据；

第三摄像模组，设置于所述第一摄像模组与所述第二摄像模组之间，用于采集所述车辆的后方的二维图像数据；

控制器，所述控制器和所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组通信连接，所述控制器配置为：

将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，其中，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组采集到的二维图像数据生成的，所述影像数据包括全息影像数据；

呈现装置，用于呈现所述影像数据。

示例性地，所述第一摄像模组包括第一摄像头、第二摄像头与第三摄像头，所述第二摄像模组包括第四摄像头、第五摄像头与第六摄像头，所述第一摄像头的焦距和所述第二摄像头的焦距小于所述第三摄像头的焦距，所述第四摄像头的焦距和所述第五摄像头的焦距小于所述第六摄像头的焦距，所述第一摄像头配置为采集第一二维图像数据，所述第二摄像头配置为采集第二二维图像数据，所述第三摄像头配置为采集第三二维图像数据，所述第四摄像头配置为采集第四二维图像数据，所述第五摄像头配置为采集第五二维图像数据，所述第六摄像头配置为采集第六二维图像数据，所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据至少部分重合，所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据至少部分重合。

示例性地，所述第三摄像模组包括第七摄像头，所述第七摄像头的焦距大于所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距、所述第四摄像头的焦距以及所述第五摄像头的焦距，所述第七摄像头配置为采集第七二维图像数据，所述第七二维图像数据与所述第三二维图像数据至少部分重合，且所述第七二维图像数据与所述第六二维图像数据至少部分重合。

示例性地，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组采集到的二维图像数据生成的，包括：

所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的。

示例性地，所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，包括：

获取所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，所述第一融合图像数据的第一部分图像数据为所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第一融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第一图像数据。

示例性地，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，包括：

获取所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，所述第二融合图像数据的第一部分图像数据为所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第二融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第二图像数据。

示例性地，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，所述第三融合图像数据的第一部分图像数据为所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第三融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第三图像数据。

示例性地，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，所述第四融合图像数据的第一部分图像数据为所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第四融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第四图像数据。

示例性地，所述控制器将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，包括：

将所述第一图像数据与所述第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；

将所述第二图像数据与所述第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。

示例性地，所述呈现装置包括第一呈现装置和第二呈现装置，所述第一呈现装置用于呈现所述第一影像数据，所述第二呈现装置用于呈现所述第二影像数据。

示例性地，所述控制器还用于基于所述影像数据输出预警信息；

所述呈现装置还用于呈现所述预警信息。

示例性地，所述预警信息包括以下中的至少一项：

倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

本申请另一方面提供一种用于车辆的预警方法，包括：分别采集所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据；

将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，其中，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于采集到的所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据生成的，所述影像数据包括全息影像数据；

呈现所述影像数据。

示例性地，所述车辆的第一侧的二维图像数据包括第一二维图像数据、第二二维图像数据与第三二维图像数据，所述车辆的第二侧的二维图像数据包括第四二维图像数据、第五二维图像数据与第六二维图像数据，其中，所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据至少部分重合，所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据至少部分重合。

示例性地，所述车辆的后方的二维图像数据包括第七二维图像数据，所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据至少部分重合，所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据至少部分重合。

示例性地，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于采集到的所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据生成的，包括：

所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的。

示例性地，所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，包括：

获取所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，所述第一融合图像数据的第一部分图像数据为所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第一融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第一图像数据。

示例性地，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，包括：

获取所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，所述第二融合图像数据的第一部分图像数据为所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第二融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第二图像数据。

示例性地，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，所述第三融合图像数据的第一部分图像数据为所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第三融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第三图像数据。

示例性地，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，所述第四融合图像数据的第一部分图像数据为所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第四融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第四图像数据。

示例性地，所述将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，包括：

将所述第一图像数据与所述第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；

将所述第二图像数据与所述第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。

示例性地，还包括：

基于所述影像数据输出预警信息；

呈现所述预警信息。

示例性地，所述预警信息包括以下中的至少一项：

倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

本申请又一方面提供一种车辆，其特征在于，所述车辆包括上述的用于车辆的预警***。

本申请的用于车辆的预警***、预警方法及车辆，能够基于第一摄像模组、第二摄像模组与第三摄像模组采集到的二维图像数据得到具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据，并将第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，得到影像数据，该影像数据包括全息影像数据，能够基于该影像数据提供车辆周围事物与车辆的距离信息，进而提高了驾驶的安全性与体验感。

附图说明

通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

附图中：

图1示出了本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警***的示意性结构框图。

图2示出了本申请另一具体实施例方式的用于车辆的预警***的示意性结构框图。

图3示出了本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法的示意性流程图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其他实施例都应落入本发明的保护范围之内。

下面参照图1与图2来描述本申请一具体实施例方式的车辆预警***，图1示出了本申请一具体实施例方式的车辆预警***的示意性结构框图，图2示出了本申请另一具体实施例方式的车辆预警***的示意性结构框图。

如图1所示，本申请的车辆预警***100包括第一摄像模组110、第二摄像模组120、第三摄像模组130、控制器140与呈现装置150，其中：第一摄像模组110与第二摄像模组120分别设置于车辆的第一侧与第二侧，第一摄像模组110用于采集车辆的第一侧的二维图像数据，第二摄像模组用于采集车辆的第二侧的二维图像数据；第三摄像模组130设置于第一摄像模组与第二摄像模组之间，用于采集车辆的后方的二维图像数据；控制器140和第一摄像模组110、第二摄像模组120以及第三摄像模组130通信连接，控制器140配置为：将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合，以获得影像数据，其中，第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据是基于第一摄像模组110、第二摄像模组120以及第三摄像模组130采集到的二维图像数据生成的，亦即第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据是基于采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据生成的，影像数据包括全息影像数据；呈现装置150用于呈现影像数据。示例性地，控制器140可以为中控多媒体主机，或者，也可以采取为在车辆内增设的其他可以用于对图像数据进行处理的图像处理元件，对此不进行限定。示例性地，第三摄像模组130可设置于车辆的顶部，或设置于车辆的后方。

在一个实施例中，如图2所示，第一摄像模组110包括第一摄像头111、第二摄像头112与第三摄像头113，第二摄像模组120包括第四摄像头121、第五摄像头122与第六摄像头123，第一摄像头111的焦距和第二摄像头112的焦距小于第三摄像头113的焦距，第四摄像头121的焦距和第五摄像头122的焦距小于第六摄像头123的焦距，第一摄像头111配置为采集第一二维图像数据，第二摄像头112配置为采集第二二维图像数据，第三摄像头113配置为采集第三二维图像数据，第四摄像头121配置为采集第四二维图像数据，第五摄像头122配置为采集第五二维图像数据，第六摄像头123配置为采集第六二维图像数据，第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合，第三二维图像数据和第六二维图像数据至少部分重合。

在一个示例中，如图2所示，第三摄像模组130包括第七摄像头131，其中，第七摄像头131的焦距大于第一摄像头111的焦距、第二摄像头112的焦距、第四摄像头121的焦距以及第五摄像头122的焦距，第七摄像头131配置为采集第七二维图像数据，第七二维图像数据与第三二维图像数据至少部分重合，且第七二维图像数据与第六二维图像数据至少部分重合。示例性地，第七摄像头131、第三摄像头113以及第六摄像头123具有相同的焦距。示例性地，第七摄像头131的焦距大于100mm。

在一个示例中，第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据是基于第一摄像模组110、第二摄像模组120以及第三摄像模组130采集到的二维图像数据生成的，包括：第一图像数据是基于第一二维图像数据和第二二维图像数据生成的，第二图像数据是基于第四二维图像数据和第五二维图像数据生成的，第三图像数据是基于第三二维图像数据和第七二维图像数据生成的，第四图像数据是基于第六二维图像数据和第七二维图像数据生成的。

在一个示例中，第一摄像模组110与第二摄像模组120可分别设置于车辆的原左机械后视镜与原右机械后视镜的位置，用于取代原左机械后视镜与原右机械后视镜；第一摄像模组110与第二摄像模组120还可分别设置于车辆的左右两侧的其他适合的位置，只能够获得满足要求的车辆的左后方与右后方的视野即可。示例性地，因为第一摄像头111的焦距和第二摄像头112的焦距小于第三摄像头113的焦距，所以第一摄像头111的视场角与第二摄像头112的视场角大于第三摄像头113的视场角，第一摄像头111与第二摄像头112的可摄取的景物范围大于第三摄像头113的可摄取的景物范围，且相同距离的景物在第一摄像头111与第二摄像头112采集的第一二维图像数据与第二二维图像数据中的尺寸要大于在第三摄像头113采集的第三二维图像数据中的尺寸，即第一摄像头111与第二摄像头112更适合采集距离车辆较近的景物，第三摄像头113更适合采集距离车辆较远的景物。示例性地，因为第四摄像头121的焦距和第五摄像头122的焦距小于第六摄像头123的焦距，所以第四摄像头121的视场角与第五摄像头122的视场角大于第六摄像头123的视场角，第四摄像头121与第五摄像头122的可摄取的景物范围大于第六摄像头123的可摄取的景物范围，且相同距离的景物在第四摄像头121与第五摄像头122采集的第四二维图像数据与第五二维图像数据中的尺寸要大于在第六摄像头123采集的第六二维图像数据中的尺寸，即第四摄像头121与第五摄像头122更适合采集距离车辆较近的景物，第六摄像头123更适合采集距离车辆较远的景物。示例性地，第一摄像头111的视场与第二摄像头112的视场至少部分重合，第四摄像头121的视场与第五摄像头122的视场至少部分重合，第三摄像头113的视场与第六摄像头123的视场至少部分重合。示例性地，第一摄像头111的焦距、第二摄像头112、第四摄像头121与第五摄像头122的焦距小于40mm。示例性地，第三摄像头113与第六摄像头123的焦距大于100mm。示例性地，第一摄像头111的焦距与第二摄像头112的焦距相等。示例性地，第四摄像头121的焦距与第五摄像头122的焦距相等。示例性地，第三摄像头113的焦距与第六摄像头123的焦距相等。示例性地，第一摄像头111的焦距、第二摄像头112的焦距、第四摄像头121的焦距与第五摄像头122的焦距均相等。

在一个示例中，第一图像数据是基于第一二维图像数据和第二二维图像数据生成的，包括：获取第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第一二维图像数据和第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，第一融合图像数据的第一部分图像数据为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第一融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第一图像数据。示例性地，第一摄像头111的视场与第二摄像头112的视场至少部分重合，使得采集到的第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第一二维图像数据和第二二维图像数据中时，由于第一摄像头111和第二摄像头112之间的基线距离，其在第一二维图像数据和第二二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第一二维图像数据与第二二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于第一摄像头111和第二摄像头112之间的基线距离、第一摄像头111与第二摄像头112的焦距以及视差，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第一融合图像数据中的部分数据既包括在第一二维图像数据中，也包括在第二二维图像数据中，在该实施例中，第一融合图像数据的第一部分图像数据为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据，第一融合图像数据的其余部分数据为第一二维图像数据与第二二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第一融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第一图像数据，这样得到的第一图像数据包括第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第一二维图像数据与第二二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，可以在第一摄像模组110中生成第一图像数据并将第一图像数据输出至控制器140中；也可以由第一摄像模组110获取第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息并将其与第一二维图像数据和第二二维图像数据一起发送至控制器140，控制器140生成第一融合图像数据并基于该第一融合图像数据与接收到的第一二维图像数据、第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息生成第一图像数据；还可以是由第一摄像模组110将第一二维图像数据和第二二维图像数据发送至控制器140，控制器140生成第一融合图像数据以及获取第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，并最终生成第一图像数据。在控制器140中生成第一图像数据。示例性地，通过先将第一二维图像数据与第二二维图像数据融合为第一融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第二图像数据是基于第四二维图像数据和第五二维图像数据生成的，包括：获取第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第四二维图像数据和第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，第二融合图像数据的第一部分图像数据为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第二融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第二图像数据。示例性地，第四摄像头121的视场与第五摄像头122的视场至少部分重合，使得采集到的第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第四二维图像数据和第五二维图像数据中时，由于第四摄像头121和第五摄像头122之间的基线距离，其在第四二维图像数据和第五二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第四二维图像数据与第五二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于第四摄像头121和第五摄像头122之间的基线距离、第四摄像头121与第五摄像头122的焦距以及视差，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第二融合图像数据中的部分数据既包括在第四二维图像数据中，也包括在第五二维图像数据中，在该实施例中，第二融合图像数据的第一部分图像数据为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据，第二融合图像数据的其余部分数据为第四二维图像数据与第五二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第二融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第二图像数据，这样得到的第二图像数据包括第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第四二维图像数据与第五二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，可以在第二摄像模组120中生成第二图像数据并将第二图像数据输出至控制器140中；也可以由第二摄像模组120获取第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息并将其与第四二维图像数据和第五二维图像数据一起发送至控制器140，控制器140生成第二融合图像数据并基于该第二融合图像数据与接收到的第四二维图像数据、第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息生成第二图像数据；还可以是由第二摄像模组120将第四二维图像数据和第五二维图像数据发送至控制器140，控制器140生成第二融合图像数据以及获取第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，并最终生成第二图像数据。示例性地，通过先将第四二维图像数据与第五二维图像数据融合为第二融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第三图像数据是基于第三二维图像数据和第七二维图像数据生成的，包括：获取第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第三二维图像数据和第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，第三融合图像数据的第一部分图像数据为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第三融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第三图像数据。示例性地，第三摄像头113的视场与第七摄像头131的视场至少部分重合，使得采集到的第三二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第三二维图像数据和第七二维图像数据中时，由于第三摄像头113和第七摄像头131之间的基线距离，其在第三二维图像数据和第七二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第三二维图像数据与第七二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于第三摄像头113和第七摄像头131之间的基线距离、第三摄像头113与第七摄像头131的焦距以及视差，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第三二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第三融合图像数据中的部分数据既包括在第三二维图像数据中，也包括在第七二维图像数据中，在该实施例中，第三融合图像数据的第一部分图像数据为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据，第三融合图像数据的其余部分数据为第三二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第三融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第三图像数据，这样得到的第三图像数据包括第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第三二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，控制器140分别接收第三二维图像数据与第七二维图像数据并生成第三图像数据。示例性地，通过先将第三二维图像数据与第七二维图像数据融合为第三融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第四图像数据是基于第六二维图像数据和第七二维图像数据生成的，包括：获取第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第六二维图像数据和第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，第四融合图像数据的第一部分图像数据为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第四融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第四图像数据。示例性地，第六摄像头123的视场与第七摄像头131的视场至少部分重合，使得采集到的第六二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第六二维图像数据和第七二维图像数据中时，由于第六摄像头123和第七摄像头131之间的基线距离，其在第六二维图像数据和第七二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第六二维图像数据与第七二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于第六摄像头123和第七摄像头131之间的基线距离、第六摄像头123与第七摄像头131的焦距以及视差，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第六二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第四融合图像数据中的部分数据既包括在第六六二维图像数据中，也包括在第七二维图像数据中，在该实施例中，第四融合图像数据的第一部分图像数据为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据，第四融合图像数据的其余部分数据为第六二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第四融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第四图像数据，这样得到的第四图像数据包括第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第六二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，控制器140分别接收第六二维图像数据与第七二维图像数据并生成第四图像数据。示例性地，通过先将第六二维图像数据与第七二维图像数据融合为第四融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，控制器140将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以得到影像数据，包括：将第一图像数据与第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；将第二图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。示例性地，第一影像数据中的三维图像数据能够提供车辆的第一侧以及该侧后方的物体与车辆的距离信息，第二影像数据中的三维图像数据能够提供车辆的第二侧以及该侧后方的物体与车辆的距离信息。

在一个示例中，呈现装置150可以是无介质3D空气成像模组、全息投影仪以投影出第一影像数据与第二影像数据的全息投影，或者，呈现装置150还可以是显示器，用于显示第一影像数据与第二影像数据，对此不进行限定。

在一个示例中，如图2所示，呈现装置150包括第一呈现装置1501与第二呈现装置1502，其中，第一呈现装置1501用于呈现第一影像数据，第二呈现装置1502用于呈现第二影像数据。示例性地，第一影像数据由对第一图像数据与第三图像数据进行融合处理得到，而第一图像数据又是基于第一二维图像数据与第二二维图像数据生成的，第三图像数据又是基于第三二维图像数据与第七二维图像数据生成的，而第一摄像头111、第二摄像头112、第三摄像头113与第七摄像头131的焦距又不完全相同，例如，第一摄像头111与第二摄像头112的焦距小于第三摄像头113与第七摄像头131的焦距，即第一影像数据包括有对由不同焦距的摄像头采集的二维图像数据进行处理得到的三维图像数据与二维图像数据，所以可以通过图像平滑过渡算法等算法来平滑放大第一影像数据，使得第一影像数据在放大过程中保持质量不下降，实现等同于光学变焦的效果。示例性地，第二影像数据由对第二图像数据与第四图像数据进行融合处理得到，而第二图像数据又是基于第四二维图像数据与第五二维图像数据生成的，第四图像数据又是基于第六二维图像数据与第七二维图像数据生成的，而第四摄像头121、第五摄像头122、第六摄像头123与第七摄像头131的焦距又不完全相同，例如，第四摄像头121与第五摄像头122的焦距小于第六摄像头123与第七摄像头131的焦距，即第二影像数据包括有对由不同焦距的摄像头采集的二维图像数据进行处理得到的三维图像数据与二维图像数据，所以可以通过图像平滑过渡算法等算法来平滑放大第二影像数据，使得第二影像数据在放大过程中保持质量不下降，实现等同于光学变焦的效果。示例性地，第一呈现装置1501可设置于车内的第一侧，第二呈现装置1502可设置于车内的第二侧。

在一个示例中，控制器140还用于基于影像数据来输出预警信息；呈现装置150还用于呈现预警信息。示例性地，控制器140可以通过AI算法等来基于影像数据中的三维图像数据来输出预警信息。

在一个示例中，预警信息包括以下中的至少一项：倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。示例性地，影像数据中的三维图像数据存储有三维坐标信息，控制器140可以通过AI算法等来计算物体与车辆的距离，甚至计算物体的移动速度，进而生成不同的预警信息，例如，倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

以上示例性地描述了本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警***。基于上面的描述，本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警***能够基于第一摄像模组、第二摄像模组与第三摄像模组采集的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据得到具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据，并将第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，得到影像数据，该影像数据包括全息影像数据，能够基于该影像数据提供车辆周围事物与车辆的距离信息，进而提高了驾驶的安全性与体验感。示例性地，采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据包括第一二维图像数据、第二二维图像数据、第三二维图像数据、第四二维图像数据、第五二维图像数据、第六二维图像数据以及第七二维图像数据，并能够基于第一二维图像数据与第二二维图像数据生成具有三维图像数据的第一图像数据、基于第四二维图像数据与第五二维图像数据生成具有三维图像数据的第二图像数据、基于第三二维图像数据与第七二维图像数据生成具有三维图像数据的第三图像数据、基于第六二维图像数据与第七二维图像数据生成具有三维图像数据的第四图像数据，并将第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，得到影像数据，影像数据包括全息影像数据，影像数据中的全息影像数据能够提供车辆周围的物体与车辆的距离，使得用户能够直接从呈现装置中呈现的影像数据得到距离信息，进而提高了驾驶的安全性与体验感，且因为影像数据是由对不同焦距的摄像头采集的二维图像数据进行处理得到的，所以能够平滑放大影像数据，使得影像数据在放大过程中保持质量不下降，实现等同于光学变焦的功能，且该方案不需要其他的传感器数据进行配合，使得成本较低。

下面，参照图3来描述本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法，图3示出了本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法的示意性流程图。示例性地，可以采用上述的用于车辆的预警***来实现本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法。

如图3所示，本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法300包括如下步骤：

首先，执行S310，分别采集所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据。

在一个示例中，车辆的第一侧的二维图像数包括第一二维图像数据、第二二维图像数据与第三二维图像数据，车辆的第二侧的二维图像数据包括第四二维图像数据、第五二维图像数据与第六二维图像数据，其中，第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合。示例性地，可以通过具有不同焦距的摄像头来采集车辆的第一侧与车辆的第二侧的二维图像数据。示例性地，采集第一二维图像数据的摄像头的焦距与采集第二二维图像数据的摄像头的焦距小于采集第三二维图像数据的摄像头的焦距，采集第四二维图像数据的摄像头的焦距与采集第五二维图像数据的摄像头的焦距小于采集第六二维图像数据的摄像头的焦距。

在一个示例中，车辆的后方的二维图像数据包括第七二维图像数据，第三二维图像数据与第七二维图像数据至少部分重合，第六二维图像数据与第七二维图像数据至少部分重合。示例性地，可以通过摄像头来采集车辆的后方的二维图像数据。示例性地，采集第七二维图像数据的摄像头的焦距大于采集第一二维图像数据的摄像头的焦距以及采集第二二维图像数据的摄像头的焦距，且采集第七二维图像数据的摄像头的焦距大于采集第四二维图像数据的摄像头的焦距与采集第五二维图像数据的摄像头的焦距。示例性地，采集第三二维图像的摄像头、采集第六二维图像数据的摄像头和采集第七二维图像数据的摄像头的焦距相同。示例性地，采集第一二维图像数据的摄像头的焦距、采集第二二维图像数据的摄像头的焦距、采集第四二维图像数据的摄像头的焦距以及采集第五二维图像数据的摄像头的焦距小于40mm，采集第三二维图像的摄像头的焦距、采集第六二维图像数据的摄像头的焦距以及采集第七二维图像数据的摄像头的焦距大于100mm。

接着，执行步骤S320，将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，其中，第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据是基于采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据生成的，所述影像数据包括全息影像数据。

在一个示例中，第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据是基于采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据生成的，包括：第一图像数据是基于第一二维图像数据和第二二维图像数据生成的，第二图像数据是基于第四二维图像数据和第五二维图像数据生成的，第三图像数据是基于第三二维图像数据和第七二维图像数据生成的，第四图像数据是基于第六二维图像数据和第七二维图像数据生成的。

在一个示例中，第一图像数据是基于第一二维图像数据和第二二维图像数据生成的，包括：获取第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第一二维图像数据和第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，第一融合图像数据的第一部分图像数据为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第一融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第一图像数据。示例性地，采集到的第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第一二维图像数据和第二二维图像数据中时，其在第一二维图像数据和第二二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第一二维图像数据与第二二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于该视差与相关参数，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第一二维图像数据和第二二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第一融合图像数据中的部分数据既包括在第一二维图像数据中，也包括在第二二维图像数据中，在该实施例中，第一融合图像数据的第一部分图像数据为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据，第一融合图像数据的其余部分数据为第一二维图像数据与第二二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第一融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第一图像数据，这样得到的第一图像数据包括第一二维图像数据和第二二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第一二维图像数据与第二二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，通过先将第一二维图像数据与第二二维图像数据融合为第一融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第二图像数据是基于第四二维图像数据和第五二维图像数据生成的，包括：获取第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第四二维图像数据和第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，第二融合图像数据的第一部分图像数据为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第二融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第二图像数据。示例性地，采集到的第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第四二维图像数据和第五二维图像数据中时，其在第四二维图像数据和第五二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第四二维图像数据与第五二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于该视差与相关参数，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第四二维图像数据和第五二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第二融合图像数据中的部分数据既包括在第四二维图像数据中，也包括在第五二维图像数据中，在该实施例中，第二融合图像数据的第一部分图像数据为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据，第二融合图像数据的其余部分数据为第四二维图像数据与第五二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第二融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第二图像数据，这样得到的第二图像数据包括第四二维图像数据和第五二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第四二维图像数据与第五二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，通过先将第四二维图像数据与第五二维图像数据融合为第二融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第三图像数据是基于第三二维图像数据和第七二维图像数据生成的，包括：获取第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第三二维图像数据和第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，第三融合图像数据的第一部分图像数据为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第三融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第三图像数据。示例性地，采集到的第三二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第三二维图像数据和第七二维图像数据中时，其在第三二维图像数据和第七二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第三二维图像数据与第七二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于该视差与相关参数，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第三二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第三融合图像数据中的部分数据既包括在第三二维图像数据中，也包括在第七二维图像数据中，在该实施例中，第三融合图像数据的第一部分图像数据为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据，第三融合图像数据的其余部分数据为第三二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第三融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第三图像数据，这样得到的第三图像数据包括第三二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第三二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，通过先将第三二维图像数据与第七二维图像数据融合为第三融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，第四图像数据是基于第六二维图像数据和第七二维图像数据生成的，包括：获取第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；将第六二维图像数据和第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，第四融合图像数据的第一部分图像数据为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据；基于第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息将第四融合图像数据的第一部分数据转换为三维图像数据，得到第四图像数据。示例性地，采集到的第六二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，当同一物体同时出现在第六二维图像数据和第七二维图像数据中时，其在第六二维图像数据和第七二维图像数据中的位置会有所偏移，该偏移量称为视差，该视差可以通过计算该物体在第六二维图像数据与第七二维图像数据中对应点的距离差来得到，而基于该视差与相关参数，通过三角测量原理即可得到该物体的深度信息，即该物体的三维坐标，示例性地，可以生成深度图来存储深度信息。示例性地，第六二维图像数据和第七二维图像数据至少部分重合，所以融合得到的第四融合图像数据中的部分数据既包括在第六二维图像数据中，也包括在第七二维图像数据中，在该实施例中，第四融合图像数据的第一部分图像数据为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据，第四融合图像数据的其余部分数据为第六二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的图像数据。示例性地，因为第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息储存有三维坐标信息，所以能够通过图像转换算法基于该深度信息将第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的图像数据由二维图像数据转换为三维图像数据，即基于该深度信息将第四融合图像数据的第一部分图像数据从二维图像转换为三维图像，得到第四图像数据，这样得到的第四图像数据包括第六二维图像数据和第七二维图像数据的重合部分的三维图像数据以及第六二维图像数据与第七二维图像数据的非重合部分的二维图像数据。示例性地，通过先将第六二维图像数据与第七二维图像数据融合为第四融合图像数据，能够提高分辨率与扩大视场。

在一个示例中，将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以得到影像数据，包括：将第一图像数据与第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；将第二图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。示例性地，第一影像数据中的三维图像数据能够提供车辆的第一侧以及该侧后方的物体与车辆的距离信息，第二影像数据中的三维图像数据能够提供车辆的第二侧以及该侧后方的物体与车辆的距离信息。示例性地，第一影像数据与第二影像数据包括有对采集到的不同二维图像数据进行处理得到的三维图像数据与二维图像数据，所以可以通过图像平滑过渡算法等算法来平滑放大第一影像数据与第二影像数据，使得第一影像数据与第二影像数据在放大过程中保持质量不下降，实现等同于光学变焦的效果。

最后，执行步骤S330，呈现所述影像数据。示例性地，可以通过显示器来显示该影像数据，也可以以全息投影的方式来呈现该影像数据，对此不进行限定。示例性地，当影像数据包括第一影像数据与第二影像数据时，可以分开呈现第一影像数据与第二影像数据。

在一个示例中，本申请实施例的用于车辆的预警方法还包括：基于影像数据来输出预警信息；呈现预警信息。示例性地，可以通过AI算法等来基于影像数据中的三维图像数据来输出预警信息。示例性地，可以通过显示器来显示该预警信息，也可以以全息投影的方式来呈现该预警信息，对此不进行限定。

在一个示例中，预警信息包括以下中的至少一项：倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。示例性地，影像数据中的三维图像数据存储有三维坐标信息，可以通过AI算法等来计算物体与车辆的距离，甚至计算物体的移动速度，进而生成不同的预警信息，例如，倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

以上示例性地描述了本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法。基于上面的描述，本申请一具体实施例方式的用于车辆的预警方法能够基于采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据得到具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据，并将第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，得到影像数据，该影像数据包括全息影像数据，能够基于该影像数据提供车辆周围事物与车辆的距离信息，进而提高了驾驶的安全性与体验感。示例性地，采集到的车辆的第一侧的二维图像数据、车辆的第二侧的二维图像数据以及车辆的后方的二维图像数据包括第一二维图像数据、第二二维图像数据、第三二维图像数据、第四二维图像数据、第五二维图像数据、第六二维图像数据以及第七二维图像数据，并能够基于第一二维图像数据与第二二维图像数据生成具有三维图像数据的第一图像数据、基于第四二维图像数据与第五二维图像数据生成具有三维图像数据的第二图像数据、基于第三二维图像数据与第七二维图像数据生成具有三维图像数据的第三图像数据、基于第六二维图像数据与第七二维图像数据生成具有三维图像数据的第四图像数据，并将第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，得到影像数据，影像数据包括全息影像数据，影像数据中的全息影像数据能够提供车辆周围的物体与车辆的距离，使得用户能够直接从呈现的影像数据得到距离信息，进而提高了驾驶的安全性与体验感，且因为影像数据是由对采集到的不同二维图像数据进行处理得到的，所以能够平滑放大影像数据，使得影像数据在放大过程中保持质量不下降，实现等同于光学变焦的功能，且该方案不需要其他的传感器数据进行配合，使得成本较低。

本申请实施例还提供了一种车辆，该车辆包括上述的用于车辆的预警***。示例性地，该车辆还可以包括其他组成结构，本申请实施例对此不做限制。

尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将本发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其他实施例中所包括的某些特征而不是其他特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (24)

1.一种用于车辆的预警***，其特征在于，包括：

第一摄像模组与第二摄像模组，分别设置于所述车辆的第一侧与第二侧，用于采集所述车辆的第一侧的二维图像数据与所述车辆的第二侧的二维图像数据；

第三摄像模组，设置于所述第一摄像模组与所述第二摄像模组之间，用于采集所述车辆的后方的二维图像数据；

控制器，所述控制器和所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组通信连接，所述控制器配置为：

将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，其中，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组采集到的二维图像数据生成的，所述影像数据包括全息影像数据；

呈现装置，用于呈现所述影像数据。

2.根据权利要求1所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第一摄像模组包括第一摄像头、第二摄像头与第三摄像头，所述第二摄像模组包括第四摄像头、第五摄像头与第六摄像头，所述第一摄像头的焦距和所述第二摄像头的焦距小于所述第三摄像头的焦距，所述第四摄像头的焦距和所述第五摄像头的焦距小于所述第六摄像头的焦距，所述第一摄像头配置为采集第一二维图像数据，所述第二摄像头配置为采集第二二维图像数据，所述第三摄像头配置为采集第三二维图像数据，所述第四摄像头配置为采集第四二维图像数据，所述第五摄像头配置为采集第五二维图像数据，所述第六摄像头配置为采集第六二维图像数据，所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据至少部分重合，所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据至少部分重合。

3.根据权利要求2所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第三摄像模组包括第七摄像头，所述第七摄像头的焦距大于所述第一摄像头的焦距、所述第二摄像头的焦距、所述第四摄像头的焦距以及所述第五摄像头的焦距，所述第七摄像头配置为采集第七二维图像数据，所述第七二维图像数据与所述第三二维图像数据至少部分重合，且所述第七二维图像数据与所述第六二维图像数据至少部分重合。

4.根据权利要求3所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于所述第一摄像模组、所述第二摄像模组以及所述第三摄像模组采集到的二维图像数据生成的，包括：

所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的。

5.根据权利要求4所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，包括：

获取所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，所述第一融合图像数据的第一部分图像数据为所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第一融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第一图像数据。

6.根据权利要求4或5所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，包括：

获取所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，所述第二融合图像数据的第一部分图像数据为所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第二融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第二图像数据。

7.根据权利要求4-6中任一项所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，所述第三融合图像数据的第一部分图像数据为所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第三融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第三图像数据。

8.根据权利要求4-7中任一项所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，所述第四融合图像数据的第一部分图像数据为所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第四融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第四图像数据。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述控制器将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，包括：

将所述第一图像数据与所述第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；

将所述第二图像数据与所述第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。

10.根据权利要求9所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述呈现装置包括第一呈现装置和第二呈现装置，所述第一呈现装置用于呈现所述第一影像数据，所述第二呈现装置用于呈现所述第二影像数据。

11.根据权利要求1-10中任一项所述的用于车辆的预警***，其特征在于，

所述控制器还用于基于所述影像数据输出预警信息；

所述呈现装置还用于呈现所述预警信息。

12.根据权利要求11所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述预警信息包括以下中的至少一项：

倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

13.一种用于车辆的预警方法，其特征在于，包括：

分别采集所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据；

将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，其中，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于采集到的所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据生成的，所述影像数据包括全息影像数据；

呈现所述影像数据。

14.根据权利要求13所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述车辆的第一侧的二维图像数据包括第一二维图像数据、第二二维图像数据与第三二维图像数据，所述车辆的第二侧的二维图像数据包括第四二维图像数据、第五二维图像数据与第六二维图像数据，其中，所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据至少部分重合，所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据至少部分重合。

15.根据权利要求14所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述车辆的后方的二维图像数据包括第七二维图像数据，所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据至少部分重合，所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据至少部分重合。

16.根据权利要求15所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述第一图像数据、所述第二图像数据、所述第三图像数据与所述第四图像数据是基于采集到的所述车辆的第一侧的二维图像数据、所述车辆的第二侧的二维图像数据以及所述车辆的后方的二维图像数据生成的，包括：

所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的。

17.根据权利要求16所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述第一图像数据是基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据生成的，包括：

获取所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据进行融合处理，得到第一融合图像数据，其中，所述第一融合图像数据的第一部分图像数据为所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第一二维图像数据和所述第二二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第一融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第一图像数据。

18.根据权利要求16或17所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述第二图像数据是基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据生成的，包括：

获取所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据进行融合处理，得到第二融合图像数据，其中，所述第二融合图像数据的第一部分图像数据为所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第四二维图像数据和所述第五二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第二融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第二图像数据。

19.根据权利要求16-18中任一项所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述第三图像数据是基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第三融合图像数据，其中，所述第三融合图像数据的第一部分图像数据为所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第三二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第三融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第三图像数据。

20.根据权利要求16-19中任一项所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述第四图像数据是基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据生成的，包括：

获取所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息；

将所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据进行融合处理，得到第四融合图像数据，其中，所述第四融合图像数据的第一部分图像数据为所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据；

基于所述第六二维图像数据和所述第七二维图像数据的重合部分的图像数据的深度信息，将所述第四融合图像数据的第一部分图像数据转换为三维图像数据，得到所述第四图像数据。

21.根据权利要求13-20中任一项所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，所述将具有三维图像数据的第一图像数据、第二图像数据、第三图像数据与第四图像数据进行融合处理，以获得影像数据，包括：

将所述第一图像数据与所述第三图像数据进行融合处理，以获得第一影像数据；

将所述第二图像数据与所述第四图像数据进行融合处理，以获得第二影像数据。

22.根据权利要求13-21中任一项所述的用于车辆的预警方法，其特征在于，还包括：

基于所述影像数据输出预警信息；

呈现所述预警信息。

23.根据权利要求22所述的用于车辆的预警***，其特征在于，所述预警信息包括以下中的至少一项：

倒车碰撞距离提示、碰撞风险提示、开门风险提示以及后方车辆超车提示。

24.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求1-12中的任一项所述的用于车辆的预警***。