申请/专利权人：深圳金语科技有限公司

申请日：2023-11-06

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117237393B

主分类号：G06T7/13

分类号：G06T7/13;G06N3/0464;G06T3/4038;H04L69/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及一种基于流媒体后视镜的图像处理方法、装置及计算机设备，其方法包括：通过流媒体后视镜采集若干后视镜图像，若干后视镜图像至少包括左后视镜图像和右后视镜图像；将若干后视镜图像分别通过对应的数据传输通道输入至四维流媒体建模框架中，以通过四维流媒体建模框架生成后视空间四维图；将后视空间四维图输入至图像卷积神经网络模型中，以通过图像卷积神经网络模型将后视空间四维图中的异常因子进行标定；通过图像处理算法对标定有异常因子的后视空间四维图进行清晰化处理，以生成与后视空间四维图关联的显示图像，并显示显示图像；以通过预训练的图像卷积模型对图像进行识别、标记、填补和修复，达到使图像恢复到最佳状态的效果。

主权项：1.一种基于流媒体后视镜的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：通过流媒体后视镜采集若干后视镜图像，所述若干后视镜图像至少包括左后视镜图像和右后视镜图像；将若干所述后视镜图像分别通过对应的数据传输通道输入至四维流媒体建模框架中，以通过所述四维流媒体建模框架生成后视空间四维图；将所述后视空间四维图输入至图像卷积神经网络模型中，以通过所述图像卷积神经网络模型将后视空间四维图中的异常因子进行标定；通过图像处理算法对标定有异常因子的所述后视空间四维图进行清晰化处理，以生成与所述后视空间四维图关联的显示图像，并显示所述显示图像；其中，所述四维流媒体建模框架的创建方法，包括：创建车载流媒体坐标系xyr，其中所述车载流媒体坐标系xyr包括行驶方向x、后视视角y和转向倾斜角度r；将所述车载流媒体坐标系xyr与数据传输通道建立数据传输协议，以将所述数据传输通道预关联的标记信息t与所述后视视角y进行关联以创建所述四维流媒体建模框架xyrt；其中，将若干所述后视镜图像分别通过对应的数据传输通道输入至四维流媒体建模框架中，以通过所述四维流媒体建模框架生成后视空间四维图的步骤，包括：通过若干所述后视镜图像的具体个数设置对应数量的所述数据传输通道；识别并标记若干后视镜图像的摄像朝向；将标记有摄像朝向的若干后视镜图像输入至四维流媒体建模框架，以由所述四维流媒体建模框架生成后视空间四维图，生成方法为，对若干后视镜图像依照摄像朝向标记进行图像拼接；识别出若干后视镜图像的图像边缘，并根据所述图像边缘判断若干后视镜图像的图像拼接是否出现边缘重合；若边缘重合，则进行图像拼接后的去重合处理，生成后视空间四维图；若边缘不重合，则进行图像拼接后的虚线拟合处理，生成后视空间四维图；所述图像卷积神经网络模型对后视空间四维图进行异常因子标定方法为：通过输入层持续性获取后视空间四维图，并将所述后视空间四维图导入至卷积层；通过卷积层对后视空间四维图进行距离矩阵分段处理，以对所述后视空间四维图进行前、中、后段的矩阵分段生成前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图，并将所述前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图输入至池化层；通过池化层对前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图进行视觉锐化增强处理并输出至全连接层；通过全连接层中预训练的因子模板分别匹配出前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图中的异常因子，并将所述异常因子输入至softmax层，其中所述异常因子包括但不限于是水滴、灰尘；通过softmax层对异常因子与因子模板进行相似度判断的过程，当判断所述异常因子与因子模板相似度大于设定值时，将所述异常因子标定在前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图的位置；由输出层将标定有异常因子的所述前段后视空间图、中段后视空间图和后段后视空间图进行输出；通过图像处理算法对标定有异常因子的所述后视空间四维图进行清晰化处理，以生成与所述后视空间四维图关联的显示图像，并显示所述显示图像的步骤，包括：识别所述后视空间四维图中被异常因子遮挡的异常部分和未被遮挡的正常部分；对所述异常部分和正常部分之间的模糊线做锐化处理，生成分隔线；根据异常因子类型对分隔线所确定的异常部分进行清晰化处理。

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