【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及道路工程，具體涉及一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法及系統。
技術介紹
1、在智能交通和車輛安全領域，車外監控系統已逐漸成為提升行車安全的重要手段，傳統的車外監控技術多依賴于單一攝像頭進行圖像捕捉，存在視角限制、監控盲區和數據處理延遲等缺點，這些系統往往無法滿足復雜交通環境下的安全需求，導致潛在的安全隱患。近年來，全景攝像頭技術的快速發展為車外監控系統的改進提供了新的解決方案，全景攝像頭能夠覆蓋更廣的視場，消除傳統監控中存在的盲區。
2、然而，現有的全景監控系統在圖像處理和實時監控能力方面仍面臨挑戰，尤其是在動態場景下的目標檢測和識別，同時，目前的系統往往缺乏足夠的環境適應能力，無法根據不同的天氣和光照條件自動調整監控參數，導致監控效果不穩定。
技術實現思路
1、本專利技術中提供了一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法及系統，從而有效解決
技術介紹
中所指出的問題。
2、為了達到上述目的，本專利技術所采用的技術方案是：
3、一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，包括：
4、對車外監控系統進行需求分析，識別并確定車外監控系統的關鍵功能需求，得到需求分析結果；
5、根據所述需求分析結果，采用多攝像頭布局，配置攝像頭位置，并生成完整的系統設計圖；
6、基于所述系統設計圖和圖像拼接算法，將多個攝像頭捕捉的圖像進行結合，形成完整的360度視圖；
7、建立深度學習模型，對所述360度
8、構建自動調整監控參數機制，根據實時光照和天氣條件對攝像頭的相關參數進行自適應調整，并得到最終的監控系統設計方案。
9、進一步地，對車外監控系統進行需求分析，識別并確定車外監控系統的關鍵功能需求，得到需求分析結果，包括：
10、通過系統化方法進行目標調研，收集使用所述車外監控系統的具體需求和期望；
11、分析所述車外監控系統的功能特點和技術性能，通過比較不同產品的優缺點，識別需求空檔；
12、根據目標調研和需求分析結果，確定所述車外監控系統的核心功能，并生成功能需求列表；
13、對所述功能需求列表進行可行性分析，識別所需的硬件和軟件支持，得到所述需求分析結果。
14、進一步地，根據所述需求分析結果，采用多攝像頭布局，配置攝像頭位置，并生成完整的系統設計圖，包括：
15、根據需求分析結果，采用動態優化算法對監控區域進行劃分，確定多攝像頭的最佳布局方案；
16、基于三維建模技術，模擬不同的攝像頭布局方案，根據確定的布局，配置各攝像頭的位置，并生成完整的所述系統設計圖。
17、進一步地，基于所述系統設計圖和圖像拼接算法，將多個攝像頭捕捉的圖像進行結合，形成完整的360度視圖，包括：
18、基于所述系統設計圖，獲取各個攝像頭捕捉的圖像數據；
19、應用圖像拼接算法，對多個攝像頭捕捉的圖像進行預處理；
20、將預處理后的圖像進行結合，通過所述圖像拼接算法生成無縫連接的360度視圖，并輸出所述360度視圖。
21、進一步地，所述圖像拼接算法包括：
22、對獲取的圖像數據進行預處理，所述預處理包括去噪、色彩校正和幾何校正；
23、采用特征點檢測算法識別每幅圖像中的關鍵特征點，并提取所述關鍵特征點的描述符，進行圖像間的匹配；
24、利用匹配的特征點計算變換矩陣，進行圖像對齊，并將對齊后的圖像進行融合，生成完整的拼接圖像。
25、進一步地，建立深度學習模型，對所述360度視圖內的動態目標進行實時檢測和識別，生成目標檢測結果，包括：
26、建立深度學習模型，并通過標注的訓練數據集對所述深度學習模型進行訓練；
27、將所述深度學習模型部署于實時獲取的360度視圖圖像數據流中，利用深度學習模型提取圖像中的高維特征，通過特征融合算法將不同特征信息聚合；
28、基于特征提取與分析結果，生成動態目標的檢測結果。
29、進一步地，結合目標跟蹤算法，記錄所述動態目標的行為數據，包括：
30、獲取360度視圖中的動態目標，并應用多目標跟蹤算法實時追蹤目標，記錄目標的動態特征；
31、對目標的運動行為進行精確建模，并生成與目標行為相關的多維度數據；
32、利用深度學習算法對行為數據進行分析，通過時序建模識別目標的行為模式，預測目標的未來行為，并實時檢測目標是否存在異常行為或潛在威脅，生成行為趨勢報告。
33、進一步地，構建自動調整監控參數機制，根據實時光照和天氣條件對攝像頭的相關參數進行自適應調整，并得到最終的監控系統設計方案，包括：
34、通過集成多種傳感器實時監測外部環境的光照強度和天氣條件，獲取實時環境數據；
35、基于實時獲取的所述環境數據，采用數據分析算法對各環境參數進行實時評估，判斷當前環境對攝像頭成像質量的影響；
36、根據評估結果，自動調整攝像頭的相關參數，并通過反饋機制進行優化，生成最終監控系統設計方案。
37、一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計系統，所述系統包括：
38、需求分析結果獲取模塊，對車外監控系統進行需求分析，識別并確定車外監控系統的關鍵功能需求，得到需求分析結果；
39、系統設計圖生成模塊，根據所述需求分析結果，采用多攝像頭布局，配置攝像頭位置，并生成完整的系統設計圖；
40、360度視圖生成模塊，基于所述系統設計圖和圖像拼接算法，將多個攝像頭捕捉的圖像進行結合，形成完整的360度視圖；
41、目標檢測結果生成模塊，建立深度學習模型，對所述360度視圖內的動態目標進行實時檢測和識別，生成目標檢測結果，并結合目標跟蹤算法，記錄所述動態目標的行為數據；
42、系統設計方案生成模塊，構建自動調整監控參數機制，根據實時光照和天氣條件對攝像頭的相關參數進行自適應調整，并得到最終的監控系統設計方案。
43、進一步地，所述系統設計方案生成模塊包括：
44、環境數據獲取單元，通過集成多種傳感器實時監測外部環境的光照強度和天氣條件，獲取實時環境數據；
45、實時參數評估單元，基于實時獲取的所述環境數據，采用數據分析算法對各環境參數進行實時評估，判斷當前環境對攝像頭成像質量的影響；
46、反饋機制優化單元，根據評估結果，自動調整攝像頭的相關參數，并通過反饋機制進行優化，生成最終監控系統設計方案。
47、通過本專利技術的技術方案，可實現以下技術效果：
48、有效解決了傳統車外監控系統中存在的視角限制、監控盲區及環境適應性不足的問題，提升了實時監控、目標識別及復雜環境下的適應能力。...
【技術保護點】
1.一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，對車外監控系統進行需求分析，識別并確定車外監控系統的關鍵功能需求，得到需求分析結果，包括：
3.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，根據所述需求分析結果，采用多攝像頭布局，配置攝像頭位置，并生成完整的系統設計圖，包括：
4.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，基于所述系統設計圖和圖像拼接算法，將多個攝像頭捕捉的圖像進行結合，形成完整的360度視圖，包括：
5.根據權利要求4所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，所述圖像拼接算法包括：
6.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，建立深度學習模型，對所述360度視圖內的動態目標進行實時檢測和識別，生成目標檢測結果，包括：
7.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，結
8.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，構建自動調整監控參數機制，根據實時光照和天氣條件對攝像頭的相關參數進行自適應調整，并得到最終的監控系統設計方案，包括：
9.一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計系統，其特征在于，所述系統包括：
10.根據權利要求9所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計系統，其特征在于，所述系統設計方案生成模塊包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，對車外監控系統進行需求分析，識別并確定車外監控系統的關鍵功能需求，得到需求分析結果，包括：
3.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，根據所述需求分析結果，采用多攝像頭布局，配置攝像頭位置，并生成完整的系統設計圖，包括：
4.根據權利要求1所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，基于所述系統設計圖和圖像拼接算法，將多個攝像頭捕捉的圖像進行結合，形成完整的360度視圖，包括：
5.根據權利要求4所述的基于全景攝像頭的車外監控系統的設計方法，其特征在于，所述圖像拼接算法包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬永磊，王飛，馬雨幫，史天浩，董智文，汪志遠，梁華宇，
申請(專利權)人：江蘇捷達交通工程集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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