[發明專利]一種應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法及系統

在審

• 申請號: 201710341730.1
• 申請日: 2017-05-16
• 公開（公告）號: CN107316332A
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發明（設計）人: 林宋偉;龍剛;劉廣輝;莊敏;鹿鵬;李斐;賴勇銓
• 申請（專利權）人: 深圳市保千里電子有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙)44268
• 代理人: 王永文,劉文求

1.一種應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟A，預先通過設置在車輛擋風玻璃上并調好視角的相機監測處于相機視野中的單個或多個目標物體；

步驟B，當所述目標物體在相機視野中走動時通過相機進行成像，檢測器檢測得到目標物體在圖像坐標中的位置和高度信息作為標定數據；

步驟C，根據所述標定數據通過離線計算或者在線學習的方式對用于表示目標物體圖像位置和高度關系的標定模型進行更新。

2.根據權利要求1所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，所述步驟B具體包括：

步驟B1，自動采集出現在相機視野中包含目標物體的圖像數據；

步驟B2，通過目標檢測算法檢測出目標物體在圖像中的位置和高度；

步驟B3，建立目標物體的位置和高度的映射關系圖。

3.根據權利要求2所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，所述步驟B2具體包括：

步驟B21，選取圖像中的通道特征圖像作為原始輸入圖像進行進一步的特征提取和分類器訓練，用于目標物體的檢測；

步驟B22，選擇迭代算法作為分類框架、決策樹作為弱分類器，通過決策樹進行分類并將所有決策樹判定的分數之和作為檢測分數用于篩選目標物體；

步驟B23，通過采用滑動窗口和多尺度的方式對目標物體進行搜索，得到目標物體在圖像中的位置和高度。

4.根據權利要求2所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，所述步驟B3具體包括：

建立位置和高度的多項式映射，所述多項式映射反映了平面(x，y)到高度h的映射為：h=f（x，y），其中f為多項式，用于表示平面或高階曲面，（x，y）表示位置，h表示高度；

當目標物體的成像高度在圖像中表現為線性分布時，此時f定義為一個平面函數：f（x，y）=ax+by+c；此時h由線性函數逼近為：h=ax+by+c；

當h由二階函數逼近為：h=ax²+by²+cx+dy+e；函數公式的選擇取決于相機的成像特性；

當標定數據獲取后，得到一系列的標定點對（x₁，y₁，h₁），（x₂，y₂，h₂），…，（x_n，y_n，h_n），通過所述標定點對利用最小二乘法估計出f（x，y）函數中的映射系數。

5.根據權利要求4所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，所述離線計算的方式為：收集到一定數量的標定數據（x，y，h）收后，利用最小二乘法一次性估計f（x，y）的參數標定過程；

所述在線學習的方式為：每間隔一定時間，對圖像進行目標檢測，得到標定數據。

6.根據權利要求1所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，在檢測和收集目標物體成像數據時，同時采用二維熱力學圖來展示目標在畫面中的分布情況。

7.根據權利要求1所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定方法，其特征在于，當系統完成標定模型后，采用在二維圖中嵌入形變后的三維立體，用于展示目標在場景中的高度變化以及揭示場景的三維結構。

8.一種應用智能駕駛的相機和場景關聯標定系統，其特征在于，所述系統包括：

目標檢測模塊，用于預先通過設置在車輛擋風玻璃上并調好視角的相機監測處于相機視野中的單個或多個目標物體；

數據檢測模塊，用于當所述目標物體在相機視野中走動時通過相機進行成像，檢測器檢測得到目標物體在圖像坐標中的位置和高度信息作為標定數據；

模型更新模塊，用于根據所述標定數據通過離線計算或者在線學習的方式對用于表示目標物體圖像位置和高度關系的標定模型進行更新。

9.根據權利要求8所述的應用智能駕駛的相機和場景關聯標定系統，其特征在于，所述數據檢測模塊具體包括：

數據采集單元，用于自動采集出現在相機視野中包含目標物體的圖像數據；

算法檢測單元，用于通過目標檢測算法檢測出目標物體在圖像中的位置和高度；

映射建立單元，用于建立目標物體的位置和高度的映射關系圖。