本發明公開基于場景識別的車輛自適應傳感器系統，包括AVM環視傳感器、AVM環視控制器及ADAS控制器；AVM環視傳感器包含攝像頭、位置調整機構和位置傳感器；攝像頭向AVM環視控制器傳遞采集到的圖像信息，位置調整機構接收AVM環視控制器的位置調整指令并調整攝像頭的位置，位置傳感器將攝像頭的位置信息向AVM環視控制器反饋；AVM環視控制器向ADAS控制器傳遞識別到的目標信息。本系統通過場景識別優化，得到適應于當前行車場景的ROI感興趣區域，提高系統的圖像處理性能；在AVM環視傳感器中對圖像進行目標識別，輸出的目標和場景信息可用于ADAS控制器，能降低ADAS控制器所需的圖像處理芯片能力，同時能夠降低ADAS系統的功耗，有效地降低配置成本。

技術領域

本發明屬于自動駕駛情景下的傳感器性能優化領域，具體涉及自適應傳感器系統。

背景技術

自動駕駛和泊車現有的傳感器硬件系統對于復雜的駕駛情景來說，是不能識別多種場景而做出相應的硬件和軟件調整的。AVM全景環視攝像頭（AVM，Around View Monitor）的FOV視場（FOV，Field of View）和ROI感興趣區域（ROI, Region of Interest）都是固定的，最大的探測范圍也是固定的，所以系統在高速場景下，不能探測更廣闊的區域，可能會導致信息的遺漏。泊車場景和高速駕駛場景的有效探測區域各有不同，而現有全景環視攝像頭傳感器無法針對不同場景進行自動適應，改變其性能，主要涉及視場和感興趣區域。

未來的硬件處理能力將飛速增強，目標檢測分類也會愈加精細，傳感器融合要求也會越來越高，但是目前各傳感器之間的協同處理效率較低，單個控制系統往往需要獨自的傳感器。因此，所以對未來的自動駕駛系統來說，提升AVM控制器的性能，實現傳感器多功能融合是十分必要的。

但是現有的解決方案只依賴于硬件升級或軟件優化，在未來我們需要這兩部分的全面提升，更多的攝像頭需要投入更高的費用，更多的傳感器也會使車輛設計更為復雜。由于傳感器的最佳安裝位置和外觀美觀很難兩全，如果采用更多的傳感器，將為車輛設計帶來更大的難度。同時，每家主機廠都想做出美觀而又不顯眼的傳感器設計，這使得在車輛上安裝更多的傳感器的想法很難實現。

發明內容

本發明公開了基于場景識別的車輛自適應傳感器系統，根據不同場景實現攝像頭期望位置調整，并進行感興趣區域優化，在傳感器階段實現目標檢測并將結果直接傳遞給ADAS控制器（高級駕駛輔助系統，Advanced Driver Assistance System），優化了場景識別精度及系統運算負擔。

本發明公開的基于場景識別的車輛自適應傳感器系統，包括AVM環視傳感器、AVM環視控制器及ADAS控制器；

AVM環視傳感器包含攝像頭、位置調整機構和位置傳感器；所述攝像頭向AVM環視控制器傳遞采集到的圖像信息，所述位置調整機構接收AVM環視控制器的位置調整指令并調整攝像頭的位置，所述位置傳感器將攝像頭的位置信息向AVM環視控制器反饋；

AVM環視控制器與ADAS控制器連接，向ADAS控制器傳遞識別到的目標信息；

工作時，所述AVM環視控制器根據攝像頭輸入的圖像信息判斷出當前的場景信息，根據不同場景信息計算攝像頭的期望位置，并將期望位置生成位置調整指令輸出至位置調整機構；

待位置調整機構調整攝像頭位置后，AVM環視控制器接收更新后的攝像頭的位置信息和圖像信息，對位置調整后輸入的圖像信息進行感興趣區域優化，在得到當前感興趣區域后進行目標識別，將識別的目標信息輸出至ADAS控制器。

進一步地，

當車輛處于光照條件低，本車速度和檔位低，目標障礙物數量多或者存在紅綠燈及行人障礙物時，位置調整機構應當調整攝像頭的橫向及縱向角度從而降低視野范圍，同時減小感興趣區域的范圍。