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龍圖騰網恭喜潤芯微科技(江蘇)有限公司申請的專利基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119380320B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411942720.X，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統及方法是由黃海波設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統及方法，涉及汽車安全提醒技術領域，該系統通過魚眼相機，實時采集車輛停車狀態下的兩側場景圖像，利用改進的Harris角點檢測算法進行圖像標定和畸變修正，結合卷積神經網絡的多任務學習模型，實時分析車門開啟過程中的潛在碰撞風險，通過信號處理模塊計算障礙物與車門的距離和高度，提醒模塊生成不同等級的提醒信號，并通過車輛顯示屏和音響系統及時反饋給駕駛員，影像顯示模塊則在顯示設備上實時標注危險區域及其危險等級。本發明具有更廣泛的視角覆蓋、更高的檢測精度和更強的環境適應性，有效避免車門碰撞事故的發生，特別適用于狹小停車位、復雜城市環境以及高密度人流區域。

本發明授權基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于魚眼相機圖像畸變修正的車門碰撞提醒系統，其特征在于，包括：影像采集模塊，包括安裝于汽車后視鏡下方的魚眼相機，用于實時采集車輛停車狀態下的兩側場景圖像；標定模塊，用于對魚眼相機進行標定，并通過改進的Harris角點檢測算法確定像素坐標與車輛距離及目標高度之間的關系；目標檢測與識別模塊，用于處理影像采集模塊采集的兩側場景圖像，檢測障礙物的類別、位置、大小和高度范圍，并結合卷積神經網絡CNN的多任務學習模型，利用圖像的RGB信息與深度感知信息，同時分析障礙物的運動軌跡、速度和加速度，實現車門狀態與障礙物動態信息的聯動評估；信號處理模塊，用于根據所述目標檢測與識別模塊的聯動評估結果，計算障礙物與車輛的距離和障礙物的高度，并判斷障礙物對車門開啟的影響程度；提醒模塊，用于根據信號處理模塊的判斷結果，生成不同等級的提醒信號；影像顯示模塊，用于在車輛顯示設備上顯示實時采集的兩側場景圖像，并以實時標注的方式高亮顯示危險區域及其對應的危險等級；所述標定模塊包括：棋盤格標定塊，將棋盤格放置于車輛兩側，并與車輛平行放置；圖像采集單元，通過魚眼相機采集標定塊的圖像，并將圖像轉化為灰度圖；特征點檢測單元，基于Harris角點檢測算法提取標定塊的特征點像素坐標；像素區域劃分單元，用于篩選出車門開啟區域的角點坐標，并輸入角點區域所對應車身坐標系的坐標及車身寬度信息，調整車門開啟區域的標定位置，標定結果能夠反映車門開啟狀態下的實際空間坐標；映射關系擬合單元，利用最小二乘法擬合特征點像素坐標與車輛的距離，結合標定塊不同高度角點的特征點像素坐標，擬合像素坐標與目標高度的映射關系；所述特征點檢測單元中采用改進的Harris角點檢測算法進行特征點檢測，包括以下步驟：通過引入尺度參數構建在不同尺度下的高斯核權重函數，對標定塊圖像的梯度信息進行加權計算，相關矩陣公式為： ;其中，和分別是圖像在和方向上的梯度；是梯度的平方，表示在方向上的強度；是梯度的平方，表示在方向上的強度；和是交叉項，表示和方向梯度的相關性；為尺度下的高斯核權重函數，用于確保角點檢測對尺度變化的穩定性；基于相關矩陣計算響應函數，公式為： ;其中，為相關矩陣的行列式，為相關矩陣的跡，為正則化參數，用于避免分母為零，為調整角點強度的經驗系數；根據動態調整系數設置閾值篩選角點位置，公式為： ;其中，為所有響應值的平均值，為經驗調整系數，用于適應不同圖像特性；基于所述響應函數和閾值，篩選響應值大于的像素點作為角點，提取用于標定的特征點像素坐標。

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