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[發(fā)明專利]圖像融合方法、自動駕駛控制方法、裝置和設備在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811145276.3 申請日: 2018-09-29
公開(公告)號: CN110969592A 公開(公告)日: 2020-04-07
發(fā)明(設計)人: 屈孝志;馬騰 申請(專利權)人: 北京嘀嘀無限科技發(fā)展有限公司
主分類號: G06T5/50 分類號: G06T5/50;G06F3/0481
代理公司: 北京超成律師事務所 11646 代理人: 鄧超
地址: 100193 北京*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 圖像 融合 方法 自動 駕駛 控制 裝置 設備
【說明書】:

本申請?zhí)峁┝艘环N圖像融合方法、自動駕駛控制方法、裝置和設備;其中,該方法包括:從目標環(huán)境的2D圖像中獲取指定標志物對應的圖標和圖標的第一位置;在目標環(huán)境的3D點云圖像中,根據第一位置確定指定標志物的第二位置;根據第二位置,從3D點云圖像中提取指定標志物對應的平面區(qū)域;將指定標志物對應的圖標融合至3D點云圖像的平面區(qū)域。本申請通過將2D圖像中的標志物圖標融合至3D點云圖像中,豐富了3D點云圖像的信息量,擴展了標志物的使用場景。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域,尤其涉及一種圖像融合方法、自動駕駛 控制方法、裝置和設備。

背景技術

在地圖重建、自動駕駛等領域中,常常需要檢測并識別環(huán)境中的標志 物,如路牌、路標、地面指示標等交通標志,以及廣告牌、商鋪牌或其他 標志物;現有的標志物檢測識別方式,大多通過圖像處理或機器學習等技 術實現,但這些方式通常是二維平面上的內容識別,信息比較單一,難以 滿足用戶多樣化的需求。

發(fā)明內容

有鑒于此,本申請實施例提供一種圖像融合方法、自動駕駛控制方法、 裝置和設備,以豐富標志物檢測的信息量,擴展標志物的使用場景,從而 滿足用戶多樣化的需求。

主要包括以下幾個方面:

第一方面,本申請實施例提供了一種圖像融合方法,該方法包括:從 目標環(huán)境的2D圖像中獲取指定標志物對應的圖標和圖標的第一位置;在 目標環(huán)境的3D點云圖像中,根據第一位置確定指定標志物的第二位置; 根據第二位置,從3D點云圖像中提取指定標志物對應的平面區(qū)域;將指 定標志物對應的圖標融合至3D點云圖像的平面區(qū)域。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述從目標環(huán)境的2D圖像中獲取指定標 志物對應的圖標和圖標的第一位置的步驟之前,方法還包括:通過攝像裝 置獲取目標環(huán)境的2D圖像;通過激光雷達獲取目標環(huán)境的3D點云圖像。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述從目標環(huán)境的2D圖像中獲取指定標 志物對應的圖標的步驟,包括:從目標環(huán)境的2D圖像中檢測指定標志物 對應的初始區(qū)域;從初始區(qū)域中提取指定標志物的邊緣線條,將邊緣線條 所包圍的圖像確定為指定標志物對應的圖標。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述從目標環(huán)境的2D圖像中檢測指定標 志物對應的初始區(qū)域的步驟,包括:采用深度學習的方式,從目標環(huán)境的 2D圖像中檢測指定標志物對應的初始區(qū)域;或者,采用深度學習和跟蹤 結合的方式,從目標環(huán)境的2D圖像中檢測指定標志物對應的初始區(qū)域。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述從初始區(qū)域中提取指定標志物的邊緣 線條的步驟,包括:如果指定標志物為三角形或矩形,對初始區(qū)域進行線 段分割檢測LSD,得到指定標志物的多個線段;根據線段間的頂點位置和 連接關系,得到指定標志物的邊緣線條;如果指定標志物為圓形,在初始 區(qū)域中進行橢圓擬合,得到指定標志物的邊緣線條。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述指定標志物對應的圖標的第一位置的 獲取過程包括:確定初始區(qū)域在目標環(huán)境的2D圖像中的坐標;根據2D 圖像的拍攝位置和初始區(qū)域的坐標,確定初始區(qū)域的地理位置;將圖像初 始區(qū)域的地理位置作為指定標志物對應的圖標的第一位置。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述從初始區(qū)域中提取指定標志物的邊緣 線條,將邊緣線條所包圍的圖像確定為指定標志物對應的圖標包括:從初 始區(qū)域中提取指定標志物的邊緣線條;判斷邊緣線條組成的當前形狀是否 發(fā)生透視形變;如果是,根據當前形狀所屬的圖形類別調整邊緣線條和邊 緣線條包圍的圖像;將調整后邊緣線條所包圍的圖像確定為指定標志物對 應的圖標。

在本發(fā)明較佳的實施例中,上述判斷邊緣線條組成的當前形狀是否發(fā) 生透視形變的步驟,包括:識別指定標志物的邊緣線條組成的當前形狀所 屬的圖形類別;判斷當前形狀是否屬于圖形類別對應的標準形狀;如果否, 確定當前形狀發(fā)生透視形變。

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