技术特征：
1.一种用于检测拼接图像中的赝像的方法，包括：从具有重叠视场的相应车载摄像机获取环境的分量图像；从分量图像形成(410)拼接图像；用分类器处理(420)对应于重叠视场的拼接图像的至少一部分，以提供在拼接图像中的相应位置处从所述环境检测到的物体列表；确定(430)检测到的物体列表中的任何检测到的物体是否是检测到的物体列表中的另一个物体的复制；以及报告被确定是复制的任何物体。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：对于任何报告的复制物体，用来自所述分量图像之一的伪像替换(450)包含报告的复制物体的拼接图像的区域。3.根据权利要求2所述的方法，其中，检测到的物体列表中的每个检测到的物体(601a)由边界框限定，并且其中，用来自所述分量图像之一的伪像替换包含报告的复制物体的拼接图像的区域包括用与报告的复制物体的边界框具有相同形状的伪像(701’)替换报告的复制物体(701)。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述伪像的至少一部分与原始拼接图像混合(460)。5.根据任一前述权利要求所述的方法，还包括：选择任何报告的复制物体；以及响应于(440)所选物体在分量图像中多次出现，将所选物体标记为非复制。6.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，从所述分量图像形成拼接图像包括：选择两个分量图像的多个重叠区域以限定多个混合区域；调整多个混合区域中的至少两个混合区域的形状或位置；以及从两个分量图像形成拼接图像，包括在多个混合区域中组合来自两个分量图像的数据。7.根据权利要求6所述的方法，其中，调整所述多个混合区域中的至少两个混合区域的形状或位置包括使用卷积神经网络来选择限定至少两个混合区域的形状或位置的混合参数(102e、102d),所述卷积神经网络已经通过改变混合参数和评估在由各组混合参数产生的拼接图像中是否检测到赝像而被训练。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，任何报告的复制物体是拼接赝像，其起因于：来自第一车载摄像机的成像物体被映射到拼接图像中的第一位置；以及来自第二车载摄像机的成像物体被映射到拼接图像中的第二位置，第二位置与第一位置相差超过阈值。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述阈值被设置为使得所报告的复制物体不与原始物体重叠。10.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，从两个相应的摄像机(101、102)同时获取所述分量图像。11.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，确定检测到的物体列表中的任何检测到
的物体是否是检测到的物体列表中的另一个物体的复制包括使用卷积神经网络来分类检测到的物体是否是复制，并且其中，所述卷积神经网络已经被训练来将复制物体识别为检测到的物体列表中的另一个物体的平移复制。12.根据权利要求11所述的方法，其中，另一个物体的平移复制是另一个物体的已被调整以考虑车载摄像机之间的视角变化的平移复制。13.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述拼接图像的至少一部分包括拼接图像的由多于一个分量图像的数据形成的区域。14.一种包括摄像机模块的车辆(100)，该摄像机模块根据任何前述方法操作。
技术总结
一种用于检测拼接图像中的赝像的方法，包括：从具有重叠视场的相应车载摄像机获取环境的分量图像；从分量图像形成(410)拼接图像；用分类器处理(420)对应于重叠视场的拼接图像的至少一部分，以提供在拼接图像中的相应位置处从环境检测到的物体列表；确定(430)检测到的物体列表中的任何检测到的物体是否是检测到的物体列表中的另一个物体的复制；以及报告被确定是复制的任何物体。确定是复制的任何物体。确定是复制的任何物体。
技术研发人员：M.康迪帕西 F.奥马利
受保护的技术使用者：康诺特电子有限公司
技术研发日：2021.04.07
技术公布日：2022/12/23