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申请/专利权人：湖北工业大学

摘要：本发明涉及无人驾驶技术领域，公开了一种基于云计算的夜间图像增强方法及卡车无人驾驶系统，其中卡车无人驾驶系统包括：感知模块，包括电子后视镜，电子后视镜用于获取后视镜图像；定位和地图模块，用于实时构建地图并定位车辆，在地图中包括道路拓扑、车道线、交通标志信息。本发明对夜间图像中出现残影的部分进行优化，可减少残影对图像中的物体位置信息的影响，保证了图像中的货物可被精确的空间定位，可有效地对图像中货物的准确位置和形状进行监测，保证了无人驾驶的安全性。

主权项：1.一种基于云计算的夜间图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入第一无残影高亮度后视镜图像和第一有残影高亮度后视镜图像进行训练，训练得到第一模型，向第一模型中输入一个第二无残影高亮度后视镜图像，得到第二有残影高亮度后视镜图像；第一无残影高亮度后视镜图像、第二无残影高亮度后视镜图像为光线充足时，从后视镜摄像设备中拍摄的短曝光图像；第一有残影高亮度后视镜图像、第二有残影高亮度后视镜图像为光线充足时，从后视镜摄像设备中拍摄的长曝光图像；同一组的第一无残影高亮度后视镜图像和第一有残影高亮度后视镜图像为同一时间和同一视角拍摄得到的；S2：输入第一有残影低亮度后视镜图像和第二无残影高亮度后视镜图像进行训练第二模型，当输入一个第二有残影低亮度后视镜图像时，得到第三有残影高亮度后视镜图像；同一组第一有残影低亮度后视镜图像和第二无残影高亮度后视镜图像的拍摄视角相同，并且拍摄时车辆处于风洞内，并采用同样的气流参数，第一有残影低亮度后视镜图像拍摄时光线不充足；第二有残影低亮度后视镜图像即是需要分析的后视镜图像；S3：输入第三无残影高亮度后视镜图像和第四有残影高亮度后视镜图像训练第三模型，将第三有残影高亮度后视镜图像输入第三模型，识别标记第三有残影高亮度后视镜图像的残影区域；同一组的第三无残影高亮度后视镜图像和第四有残影高亮度后视镜图像为同一时间和同一视角拍摄得到的；S4：根据车辆发车时的静止时且光线充足的初始后视镜图像识别防雨布的区域，初始后视镜图像与第二有残影低亮度后视镜图像视角相同；然后将识别的防雨布的区域垂直投影到投影面上获得防雨布区域，然后在每个采样线与防雨布区域交叉的像素点上采样最远离原点的像素点作为内轮廓像素，连接内轮廓像素获得内轮廓线；S5：在第一坐标系上计算采样轮廓线与内轮廓线的差值；S6：计算采样轮廓线上的点的最大X轴坐标值与内轮廓线上的点的最大X轴坐标值的差值作为第一值；然后根据采样轮廓线与内轮廓线的差值和第一值计算安全值，将安全值与设置的阈值进行对比，小于阈值则继续行驶，否则判断存在货物掉落的倾向，需要停车检查货物。

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