[發(fā)明專利]對象定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911077837.5 | 申請日: | 2019-11-06 |
| 公開(公告)號: | CN110807431A | 公開(公告)日: | 2020-02-18 |
| 發(fā)明(設計)人: | 周康明;俞云杰 | 申請(專利權(quán))人: | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/20;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人: | 張子青;劉芳 |
| 地址: | 200030 上海市徐匯*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 對象 定位 方法 裝置 電子設備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┮环N對象定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。本申請?zhí)峁┑膶ο蠖ㄎ环椒☉糜诮K端設備,終端設備包括攝像頭,首先通過攝像頭獲取待測圖像,然后根據(jù)待測圖像以及預設檢測模型確定目標檢測信息,所確定的目標檢測信息包括待測對象在預設相機坐標系中三維位置信息,最后根據(jù)三維位置信息確定待測對象與終端設備之間的相對位置數(shù)據(jù),以使終端設備根據(jù)相對位置數(shù)據(jù)對待測對象進行定位。本申請?zhí)峁┑膶ο蠖ㄎ环椒軌驅(qū)Υ郎y對象三維檢測的同時實現(xiàn)定位,通過對待測對象實現(xiàn)定位,能夠為數(shù)字測圖技術應用于自動化和智能化技術領域提供重要的技術支持,例如,為智能化駕駛、增強現(xiàn)實等領域提供關鍵的技術支持。
技術領域
本申請涉及計算機視覺技術領域,尤其涉及一種對象定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。
背景技術
隨著計算機視覺技術的快速發(fā)展與廣泛應用,目標檢測成為一個較為活躍的研究領域。對于目標的檢測通常分為航拍圖像與地拍圖像的目標對象檢測。
對于地拍圖像的目標檢測來說,目前大都集中于圖像檢索與場景分析,其關注點在于針對目標對象的結(jié)構(gòu)特征的提取以及表示,而少有技術對地拍圖像的目標對象實現(xiàn)三維檢測及定位。
然而,對地拍圖像的目標對象進行檢測及定位是將數(shù)字測圖技術應用于目前快速發(fā)展的自動化及智能化技術領域過程中亟需解決的技術問題。
發(fā)明內(nèi)容
本申請?zhí)峁┮环N對象定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),用以解決現(xiàn)有技術中無法實現(xiàn)三維目標檢測以及定位的技術問題。
第一方面,本申請?zhí)峁┮环N對象定位方法,應用于終端設備,所述終端設備包括攝像頭,所述方法包括:
獲取待測圖像,所述待測圖像包括目標圖像,所述目標圖像為待測對象所對應的圖像,所述攝像頭用于獲取所述待測圖像;
根據(jù)所述待測圖像以及預設檢測模型確定目標檢測信息,所述目標檢測信息包括所述待測對象在預設相機坐標系中三維位置信息,所述預設相機坐標系為所述攝像頭對應的坐標系;
根據(jù)所述三維位置信息確定所述待測對象與所述終端設備之間的相對位置數(shù)據(jù),以使所述終端設備根據(jù)所述相對位置數(shù)據(jù)對所述待測對象進行定位。
一種可能的設計中,在所述根據(jù)所述三維位置信息確定所述待測對象與所述終端設備之間的相對位置數(shù)據(jù)之后,還包括:
根據(jù)所述相對位置數(shù)據(jù)確定車輛的行駛路線,以使所述車輛避讓所述待測對象,所述終端設備為所述車輛。
可選地,在所述根據(jù)所述三維位置信息確定所述待測對象與所述終端設備之間的相對位置數(shù)據(jù)之后,還包括:
根據(jù)所述相對位置數(shù)據(jù)確定增強現(xiàn)實內(nèi)容的疊加位置信息,以根據(jù)所述增強現(xiàn)實內(nèi)容、現(xiàn)實場景圖像以及所述疊加位置信息顯示增強現(xiàn)實場景圖像,所述現(xiàn)實場景圖像為所述攝像頭拍攝的圖像,所述現(xiàn)實場景圖像中包括所述目標圖像。
一種可能的設計中,所述根據(jù)所述待測圖像以及預設檢測模型確定目標檢測信息,包括:
根據(jù)所述待測圖像以及預設檢測模型確定所述目標圖像在預設圖像坐標系中的二維信息,所述二維信息用于表征所述目標圖像在所述待測圖像中的相對位置;
根據(jù)所述二維信息以及預設相機坐標系與所述預設圖像坐標系之間的映射關系確定所述三維位置信息。
一種可能的設計中,在所述根據(jù)所述待測圖像以及預設檢測模型確定目標檢測信息之前,還包括:
利用標注數(shù)據(jù)訓練集對預設卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練以生成所述預設檢測模型,其中,所述標注數(shù)據(jù)訓練集包括多個訓練圖像以及標注標示框信息,所述標注標示框信息包括標注標示框位置信息、標注標示框大小信息以及標注觀察角信息,所述標注標示框信息用于標記目標圖像在所述訓練圖像中的位置。
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