[發明專利]一種圖像語義特征點真值確定方法及裝置

在審

• 申請號: 202010063191.1
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN113137973A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 王培光;杜志穎
• 申請（專利權）人: 北京初速度科技有限公司
• 主分類號: G01C21/34
• 分類號: G01C21/34;G01C21/36
• 代理公司: 北京科領智誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11782
• 代理人: 陳士騫;王海霞

1.一種圖像語義特征點真值確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含待測車輛行駛路段的標準地圖；所述標準地圖的精度滿足預設條件，所述標準地圖中包括各道路元素在世界坐標系中的三維坐標信息；

生成所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡；所述車輛運動軌跡包括每個時刻的車輛位置和車輛姿態；

根據所述標準地圖和所述車輛運動軌跡，確定每個時刻所述待測車輛中安裝的前置相機視角內的目標道路元素；

根據所述每個目標道路元素的三維坐標信息、所述前置相機的內參矩陣、以及所述前置相機對應的相機坐標系和所述世界坐標系之間的旋轉平移矩陣，計算所述每個目標道路元素投影至所述相機坐標系的圖像坐標。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡的步驟包括：

獲取實際無人駕駛車輛在所述行駛路段行駛過程中，所述無人駕駛車輛中安裝的慣性器件和全球定位系統GPS采集的道路信息，并根據所述道路信息計算所述無人駕駛車輛的離散軌跡信息；所述離散軌跡信息包括：時間點、以及各所述時間點對應的車輛位置和車輛姿態；

對所述離散軌跡信息進行擬合，得到所述無人駕駛車輛的軌跡信息，作為所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡的步驟包括：

在車輛運動學仿真系統中，設定仿真車輛的初始經緯度、初始姿態、以及所述仿真車輛中所安裝傳感器的位置；所述初始經緯度位于所述行駛路段內；

設定所述仿真車輛各時段對應的運動參數；所述運動參數至少包括：加速度和角速度；

根據所述運動參數對所述仿真車輛進行運動模擬，得到所述仿真車輛對應的軌跡信息，作為所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個目標道路元素的三維坐標信息、所述前置相機的內參矩陣、以及所述前置相機對應的相機坐標系和所述世界坐標系之間的旋轉平移矩陣，計算所述每個目標道路元素投影至所述相機坐標系的圖像坐標的步驟包括：

根據以下公式，計算所述每個目標道路元素在所述相機拍攝圖像中的像素坐標p：

p＝K·T·P

所述P為各所述目標道路元素的三維坐標信息；所述K為所述前置相機的內參矩陣；所述T為所述前置相機對應的相機坐標系和所述世界坐標系之間的旋轉平移矩陣，T＝[R|t]，R為所述相機坐標系和所述世界坐標系之間的相對旋轉，t為所述相機坐標系和所述世界坐標系之間的相對平移；

當p＝[x^p，y^p，z^p]^T，根據以下公式，計算所述每個目標道路元素投影至所述相機坐標系的圖像坐標[u，v]：

u＝x^p/z^p，v＝y^p/z^p。

5.一種圖像語義特征點真值確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含待測車輛行駛路段的標準地圖；所述標準地圖的精度滿足預設條件，所述標準地圖中包括各道路元素在世界坐標系中的三維坐標信息；

生成所述待測車輛在所述標準地圖中的車輛運動軌跡；所述車輛運動軌跡包括每個時刻的車輛位置和車輛姿態；

根據所述標準地圖和所述車輛運動軌跡，確定每個時刻所述待測車輛中安裝的前置相機視角內的目標道路元素；

根據所述每個目標道路元素的三維坐標信息、所述前置相機的內參矩陣、以及所述前置相機對應的相機坐標系和所述世界坐標系之間的旋轉平移矩陣，計算所述每個目標道路元素投影至所述相機坐標系的圖像坐標；

根據預設的白噪聲值或平移偏差，對每個所述目標道路元素的圖像坐標進行平移。