[發明專利]使用最小費用流網絡的寬基線雙目物體匹配方法

有效

• 申請號: 201310265291.2
• 申請日: 2013-06-28
• 公開（公告）號: CN103530868A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: S.曾
• 申請（專利權）人: 通用汽車環球科技運作有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/20;G06K9/62
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 姜云霞

技術領域

本公開涉及使用雙目攝像機系統的物體檢測和匹配。

背景技術

這部分的陳述主要提供關于本公開的背景信息。因此這些陳述并非旨在承認構成現有技術。

主動安全和駕駛員輔助系統(ASDAS)利用單目視覺系統作為檢測目標物體諸如沿道路行進的前車輛的低費用解決方案。單目視覺系統基于平地的假設來估計深度。但是，當平地假設并不適用時，深度估計偏離其真實值。例如，當平地假設并不適用時，單目視覺系統可能將離目標物體的距離估計為比目標物體實際距離更遠。

眾所周知，例如，利用距離檢測裝置諸如雷達和激光雷達來檢測目標物體的存在和離目標物體的距離。但是，這種距離檢測裝置費用較高，增加了配備ASDAS的車輛的價格。

還已知，例如，通過從兩個捕獲的圖像(每個圖像來自相應的攝像機裝置)的視差圖提取三維特征，且匹配關鍵點的稀疏集以利用立體成像方案來確定目標物體的存在。但是，這種立體成像方案具有深度不準確的缺點，這歸因于兩個攝像機裝置之間的窄基線，因為深度準確度隨深度以二次方降級。此外，當兩個攝像機裝置之間的基線增加時，可出現導致不能用的視差圖的像素對應問題。

因此，需要改進使用立體成像而不提取三維特征(其需要使用視差圖)的深度準確度。

發明內容

利用雙目系統跟蹤目標物體的方法包括：捕獲第一圖像和第二圖像，第一圖像從第一攝像機裝置捕獲，而第二圖像從第二攝像機裝置捕獲。多個圖像應用于第一圖像和第二圖像并且確定各與應用于第一圖像和第二圖像的圖像塊中相應圖像塊相關聯的多個檢測費用。確定各與第一圖像與第二圖像之間的圖像塊的選定的匹配對中的相應匹配對相對應的多個匹配費用。基于檢測費用和匹配費用確定從第一圖像的源頂點到第二圖像的沉頂點的至少一個費用流路徑并且基于至少一個費用流路徑跟蹤目標物體。

本發明包括以下方案：

方案1．一種利用雙目攝像機系統跟蹤目標物體的方法，包括：

捕獲第一圖像和第二圖像，第一圖像從第一攝像機裝置捕獲，而第二圖像從第二攝像機裝置捕獲；

將多個圖像塊應用到第一圖像和第二圖像中的每一個；

確定各與應用于第一圖像和第二圖像的圖像塊中相應圖像塊相關聯的多個檢測費用；

確定各與第一圖像與第二圖像之間的圖像塊的匹配對中的相應匹配對相對應的多個選定匹配費用；

基于檢測費用和匹配費用確定從第一圖像的源頂點到第二圖像的沉頂點的至少一個費用流路徑；以及

基于至少一個費用流路徑跟蹤目標物體。

方案2．根據方案1所述的方法，其中跟蹤目標物體包括下列中的至少一個：

跟蹤離目標物體的距離；以及

跟蹤目標物體的速度。

方案3．根據方案1所述的方法，其中第一攝像機裝置安裝于源車輛擋風玻璃的第一端附近并且第二攝像機裝置安裝于源車輛擋風玻璃的第二端附近。

方案4．根據方案1所述的方法，其中將多個圖像塊應用到第一圖像和第二圖像中的每一個包括?：

將預定數量的圖像塊應用到第一圖像和第二圖像，每個圖像塊包括矩形框并且具有離散尺寸和位置。

方案5．根據方案4所述的方法，其中應用于第一圖像的多個圖像塊中的每一個由第一圖像的第一層和第一圖像的第二層表示，并且應用于第二圖像的多個圖像塊中的每一個由第二圖像的第一層和第二圖像的第二層表示。

方案6．根據方案5所述的方法，其中由相應第一層表示的應用于的第一圖像的多個圖像塊中的每一個鏈結到源頂點并且由相應第二層表示的應用于第二圖像的多個圖像塊中的每一個鏈結到沉頂點。

方案7．根據方案1所述的方法，其中確定各與應用于第一圖像和第二圖像的圖像塊的相應圖像塊相關聯的多個檢測費用包括：

應用包括多個判定邊界的線性向量分類器到應用于第一圖像和第二圖像的圖像塊中的每一個，每個判定邊界對應于可能的目標物體的相應視角；以及下列情況的一種：

當線性向量分類器的量值小于零時，確定與相應圖像塊相關聯的負檢測費用，以及

當線性向量分類器的量值至少為零時，確定與相應圖像塊相關聯的正檢測費用。

方案8．根據方案7所述的方法，還包括：

當確定了相關聯的負檢測費用時，將相應圖像塊指定為被占據；以及

當確定了相關聯的正檢測費用時，將相應圖像塊指定為未被占據。

方案9．根據方案7所述的方法，其中包括判定邊界的向量分類器包括線性權向量和預定偏置檢測閾值。