用于自动驾驶车辆的脏单目摄像机检测方法技术

公开了一种用于在包括n个摄像机的单目摄像机中识别脏的摄像机的系统和方法。针对一个或多个周期中的每个周期，n个摄像机中的每个摄像机的脏计数器变量设置为0。针对n个摄像机中的每个摄像机，从摄像机采集图像，并且确定该图像的例如亮度和/或对比度的图像度量。如果图像度量比单目摄像机中的任何其它n

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶车辆的脏单目摄像机检测方法


[0001]本公开的实施方式总体设计操作自动驾驶车辆(ADV)。更具体地，本公开的实施方式涉及检测自动驾驶车辆中的脏摄像机传感器。

技术介绍

[0002]以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。
[0003]运动规划和控制是自动驾驶中的关键操作。运动规划非常依赖于在围绕自动驾驶模式车辆的环境中可靠检测障碍物。在自动驾驶模式中，障碍物的精确检测依赖于车辆采用的传感器的可靠性和精确度。这种传感器会受到包括灰尘、污垢、排气管废气、烟雾、雨水、泥土、雪和其它可以减少传感器可靠性的污染物的影响。例如，从摄像机传感器获得的图像可以由于道路情况变得模糊或不清楚，从而减少从这种传感器获得的图像的精确度。在强光情况下，脏摄像机可以由于摄像机的镜头上的污垢折射的光而产生亮度过高的图像。在昏暗或黑暗的光线中，因为微弱的光线可能在摄像机传感器处被遮挡，所以脏摄像机可以产生亮度过低的图像。
[0004]现有的立体摄像机检测方法基于被设计成看到非常相似的图像的摄像机。对于立体摄像机，可以对比来自每个摄像机的图像，以确定出立体摄像机中每个摄像机的图像之间是否在亮度和/或对比度上存在显著差异。在具有例如四个摄像机的单目摄像机中，每个摄像机具有不同的焦距，不能直接对比四个摄像机的图像以确定出单目摄像机中的特定摄像机是否是脏的，这至少是因为单目摄像机中的每个摄像机与单目摄像机中的其它摄像机具有不同的焦距。

技术实现思路

[0005]本公开的实施方式提供了一种在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的计算机实施的方法、非暂时性机器可读介质、数据处理系统以及计算机程序产品。
[0006]一种在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的计算机实施方法，方法，包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
与摄像机C1…
C
n
中的任意其它摄像机的样本图像之间的差异大于预定差异阈值，递增摄像机C
i
的脏计数器；以及响应于n个摄像机中的任意一个摄像机的脏计数器大于预定阈值，确定摄像机是脏的并采取矫正动作。
[0007]一种其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，在由处理器执行指令时使得处理器执行在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的操作，该操作包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
与摄像机C1…
C
n
中的
任意其它摄像机的样本图像之间的差异大于预定差异阈值，递增摄像机C
i
的脏计数器；以及响应于n个摄像机中的任意一个摄像机的脏计数器大于预定阈值，确定摄像机是脏的并采取矫正动作。
[0008]一种数据处理系统，包括：处理器；以及存储器，存储器联接至处理器以存储指令，指令在由处理器执行时使得处理器执行在多个n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的操作，该操作包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
与摄像机C1…
C
n
中的任意其它摄像机的样本图像之间的差异大于预定差异阈值，递增摄像机C
i
的脏计数器；以及响应于n个摄像机中的任意一个摄像机的脏计数器大于预定阈值，确定摄像机是脏的并采取矫正动作。
[0009]一种计算机程序产品，包括计算机程序，在由处理器执行计算机程序时实现在n个摄像机C1
…
Cn中检测脏的摄像机的操作，所述操作包括：在由处理器执行指令时使得处理器执行在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的操作，该操作包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
与摄像机C1…
C
n
中的任意其它摄像机的样本图像之间的差异大于预定差异阈值，递增摄像机C
i
的脏计数器；以及响应于n个摄像机中的任意一个摄像机的脏计数器大于预定阈值，确定摄像机是脏的并采取矫正动作。
附图说明
[0010]本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考标记指示相似元件。
[0011]图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。
[0012]图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
[0013]图3A和图3B是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆使用的自动驾驶系统的示例的框图。
[0014]图4是示出根据一个实施方式的自动驾驶系统的架构的框图。
[0015]图5A示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆中的多摄像机单目传感器系统中的单个摄像机(例如摄像机501)的示例配置，该多摄像机单目传感器系统中的每个摄像机具有不同焦距。
[0016]图5B示出在多车道道路上的自动驾驶车辆(ADV)。
[0017]图6A和图6B示出根据一个实施方式的用于确定出在多摄像机单目传感器系统中具有不同焦距的一个或多个摄像机是否需要清洁的示例性方法。
具体实施方式
[0018]将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是本公开的说明，而不应当解释为对本公开进行限制。描述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的计算机实施方法，所述方法包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从所述摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定所述摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于所述摄像机C
i
的所述样本图像的所述图像度量M
i
与所述摄像机C1…
C
n
中的任意其它摄像机的样本图像之间的差异大于预定差异阈值，使所述摄像机C
i
的脏计数器递增；以及响应于所述n个摄像机中的任意一个摄像机的脏计数器大于预定阈值，确定所述摄像机是脏的并采取矫正动作。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像度量是亮度。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像度量是对比度。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述矫正动作是针对任何被确定为脏的摄像机触发清洁操作。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个周期的频率是10Hz。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述摄像机的数量n至少是4。7.根据权利要求1所述的方法，其中，对于每个摄像机C
i
∈C1…
C
n
，焦距F(C
i
)>F(C
i+1
)，其中i＝1
…
n
‑
1。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定差异阈值是10％。9.一种其中存储有指令的非暂时性机器可读介质，在由处理器执行所述指令时，使得所述处理器执行在n个摄像机C1…
C
n
中检测脏的摄像机的操作，所述操作包括：针对一个或多个周期中的每个周期：从所述摄像机C1…
C
n
中的每个摄像机C
i
选择样本图像，其中C
i
∈C1…
C
n
；确定所述摄像机C
i
的样本图像的图像度量M
i
；响应于所述摄像机C
i
的所述样本图像的所述图像度量M
i
与所述摄像机C1…
C
n
中的任意其它摄像机的样本图像之间的差异大...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱帆，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：