本發(fā)明涉及智能檢測，具體涉及一種基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、車載雷達(dá)傳感器作為自動(dòng)駕駛的核心傳感器，對(duì)探測區(qū)域內(nèi)障礙物的精準(zhǔn)定位依賴于精確的安裝角度，若安裝角度發(fā)生偏移，其輸出障礙物的軌跡信息也會(huì)發(fā)生偏移，不精準(zhǔn)的定位信息會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)駕駛相關(guān)功能的誤觸發(fā)，進(jìn)而提高安全事故發(fā)生概率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中車載雷達(dá)安裝角度誤差會(huì)影響自動(dòng)駕駛功能，提高事故概率的技術(shù)問題。

2、本申請(qǐng)的第一個(gè)方面，提供了一種基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法，所述方法包括：通過ccd圖像傳感器對(duì)目標(biāo)車輛及周圍物體進(jìn)行多角度圖像采集，生成多個(gè)圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多個(gè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)車輛與周圍物體的相對(duì)距離預(yù)測，生成多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果，其中所述相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果與周圍物體中的單個(gè)物體具有映射關(guān)系；在可視化仿真平臺(tái)內(nèi)，搭建目標(biāo)車輛與周圍物體的3d孿生建筑模型和目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備的雷達(dá)孿生模型，并將所述雷達(dá)孿生模型嵌入所述3d孿生建筑模型中，生成雷達(dá)探測孿生模型；以所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度閾值為尋優(yōu)空間，基于所述雷達(dá)探測孿生模型和所述多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果對(duì)所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度進(jìn)行模擬尋優(yōu)，生成最優(yōu)雷達(dá)安裝角度；基于所述最優(yōu)雷達(dá)安裝角度對(duì)目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行角度檢測，并根據(jù)角度檢測結(jié)果對(duì)所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

3、本申請(qǐng)的第二個(gè)方面，提供了一種基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：多角度圖像采集模塊，所述多角度圖像采集模塊用于通過ccd圖像傳感器對(duì)目標(biāo)車輛及周圍物體進(jìn)行多角度圖像采集，生成多個(gè)圖像數(shù)據(jù)；相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果生成模塊，所述相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果生成模塊用于根據(jù)所述多個(gè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)車輛與周圍物體的相對(duì)距離預(yù)測，生成多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果，其中所述相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果與周圍物體中的單個(gè)物體具有映射關(guān)系；雷達(dá)探測孿生模型生成模塊，所述雷達(dá)探測孿生模型生成模塊用于在可視化仿真平臺(tái)內(nèi)，搭建目標(biāo)車輛與周圍物體的3d孿生建筑模型和目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備的雷達(dá)孿生模型，并將所述雷達(dá)孿生模型嵌入所述3d孿生建筑模型中，生成雷達(dá)探測孿生模型；最優(yōu)雷達(dá)安裝角度生成模塊，所述最優(yōu)雷達(dá)安裝角度生成模塊用于以所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度閾值為尋優(yōu)空間，基于所述雷達(dá)探測孿生模型和所述多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果對(duì)所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度進(jìn)行模擬尋優(yōu)，生成最優(yōu)雷達(dá)安裝角度；安裝角度優(yōu)化模塊，所述安裝角度優(yōu)化模塊用于基于所述最優(yōu)雷達(dá)安裝角度對(duì)目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行角度檢測，并根據(jù)角度檢測結(jié)果對(duì)所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

4、本申請(qǐng)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

5、本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法，涉及智能檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過對(duì)目標(biāo)車輛及周圍物體進(jìn)行多角度圖像采集，進(jìn)行目標(biāo)車輛與周圍物體的相對(duì)距離預(yù)測，在可視化仿真平臺(tái)內(nèi)搭建雷達(dá)探測孿生模型，以車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度閾值為尋優(yōu)空間，對(duì)安裝角度進(jìn)行模擬尋優(yōu)，生成最優(yōu)雷達(dá)安裝角度，對(duì)目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行角度檢測，并根據(jù)角度檢測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，解決了現(xiàn)有技術(shù)中車載雷達(dá)安裝角度誤差會(huì)影響自動(dòng)駕駛功能，提高事故概率的技術(shù)問題，實(shí)現(xiàn)了提高車載雷達(dá)安裝角度檢測的精度和準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高雷達(dá)安裝質(zhì)量和距離測量精度，降低事故概率的技術(shù)效果。

技術(shù)特征：

1.基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個(gè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)車輛與周圍物體的相對(duì)距離預(yù)測，生成多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果，還包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成雷達(dá)探測孿生模型，還包括：

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述以所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度閾值為尋優(yōu)空間，基于所述雷達(dá)探測孿生模型和所述多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果對(duì)所述車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度進(jìn)行模擬尋優(yōu)，生成最優(yōu)雷達(dá)安裝角度，還包括：

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.一種基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的雷達(dá)安裝角檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)目標(biāo)車輛及周圍物體進(jìn)行多角度圖像采集，生成多個(gè)圖像數(shù)據(jù)；進(jìn)行目標(biāo)車輛與周圍物體的相對(duì)距離預(yù)測；在可視化仿真平臺(tái)內(nèi)，搭建雷達(dá)探測孿生模型；以車載雷達(dá)設(shè)備的安裝角度閾值為尋優(yōu)空間，基于雷達(dá)探測孿生模型和多個(gè)相對(duì)距離預(yù)測結(jié)果對(duì)安裝角度進(jìn)行模擬尋優(yōu)，生成最優(yōu)雷達(dá)安裝角度，對(duì)目標(biāo)車輛的車載雷達(dá)設(shè)備進(jìn)行角度檢測，并根據(jù)角度檢測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中車載雷達(dá)安裝角度誤差會(huì)影響自動(dòng)駕駛功能，提高事故概率的技術(shù)問題，達(dá)到了提高車載雷達(dá)安裝角度檢測的精度和準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高雷達(dá)安裝質(zhì)量的技術(shù)效果。

技術(shù)研發(fā)人員：閆軍,項(xiàng)炎平
受保護(hù)的技術(shù)使用者：智能路網(wǎng)（唐山）人工智能科技研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9