A transformação inversa de perspectiva da imagem da superfície da via é uma condição prévia para a percepção da distância entre veículos e a medição de defeitos na via baseada em imagem. Os métodos tradicionais de transformação inversa estática apresentam o problema de que os parâmetros de transformação não podem ser ajustados dinamicamente, enquanto os métodos dinâmicos existentes dependem fortemente das informações das linhas de pista e texturas da via, resultando em correção insatisfatória da distorção de perspectiva da imagem. Para resolver esses problemas, foi proposto um método dinâmico de transformação inversa de perspectiva da imagem da via baseado em segmentação semântica da câmera de profundidade e ajuste de plano tridimensional. Primeiro, a área da via é extraída pelo modelo de segmentação semântica da imagem RGB, e é realizado o ajuste de plano 3D nos dados do ponto correspondente para eliminar a interferência de pontos que não pertencem à via; com base nisso, utilizando as informações da via e a relação espacial entre a câmera e a superfície, a pose relativa da câmera em relação à via é calculada por um método de estimativa de pose estabelecido; finalmente, com base na relação de formação da imagem da via sob diferentes poses da câmera, o modelo construído de transformação inversa de perspectiva é utilizado para corrigir a distorção de perspectiva da imagem original para qualquer ponto de referência. Resultados de simulação mostram que o método proposto mantém o erro de correção de distorção estável na ordem de 10⁻² mm sob mudanças comuns da pose da câmera, superando os métodos avançados atuais e melhorando eficazmente a qualidade da transformação inversa de perspectiva da imagem da via. Resultados de experimentos práticos confirmam ainda a eficácia do método proposto.

visão computacional; imagem da via; transformação inversa dinâmica; segmentação semântica; estimativa de pose