[發明專利]車載攝像頭自動標定方法、設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010571305.3
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111696160B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 羅年;劉群忠;王嫣然;滕盛弟;劉吉;陳康寧;夏偉騰;吳泳杰
• 申請（專利權）人: 江蘇中天安馳科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 張小容

本發明公開了一種車載攝像頭自動標定方法、設備及可讀存儲介質，所述車載攝像頭自動標定方法通過對待標定的車載攝像頭所采集到的多張道路圖像中的剛性目標進行識別，避免了以圖像中的人體等多變的柔性目標作為標定依據而對標定結果造成的較大誤差，提高了標定過程的穩定性與精度水平；通過獲取多個道路圖像的初始視覺參數，從而得到多個可供參考的樣本數據；通過高斯分布特性和多個初始視覺參數確定出可能性最大的目標視覺參數來進行車載攝像頭的標定，提升了標定精度。另外，本發明與現有技術相比，無需借助任何外部人工的協助即可進行全自動標定，且不需要專業技術支持，大大降低了標定難度，具有廣泛的可適應性和先進性。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種車載攝像頭自動標定方法、設備及可讀存儲介質。

背景技術

在汽車自動駕駛和輔助駕駛領域中，視覺是最常見的一種感知方法，還有利用多傳感器融合的方法。在直接以視覺作為感知單元尤其是單目視覺的條件下，對相機的安裝高度以及消失點都有較高的要求，錯誤的消失點，往往會導致計算距離不夠準確，影響前向碰撞告警的準確性和及時性，造成延后性事故；而錯誤的安裝高度，則會影響計算目標的寬度如路面標志、行人寬度，引起參數錯誤導致的過濾，造成漏檢事故。此外，在外界因素影響下，車載攝像頭可能會被移位或者調整角度，需要一種方法去確定相機安裝參數的改變然后重新標定和校準。

目前，對于消失點標定，現有的車載攝像頭的全自動標定方法中是通過直接使用多條車道線擬合直線的交點取均值的方式來實現的，而這一方式往往會因為車輛在行駛過程中的不平穩狀態導致消失點標定結果不夠準確；為提高標定精度，常用的解決方式是通過分析車輛的狀態，當車輛狀態如速度、轉向角等處于理想狀態時再進行計算，這一方式顯然增加了計算的復雜度，且在連續上坡、下坡的實際情景中采用這一方式所計算出的精度依然不夠理想。對于安裝高度標定，現有的車載攝像頭的全自動標定方法中通常會選擇行人或是地面參考物來進行標定。由于行人目標為柔性目標，姿態變化頻繁，故往往會導致標定結果存在很大誤差；而地面參考物如車道線、導向標識等，又會因為設置標準的多樣性與地方差異性而難以統一，故基于此所標定的安裝高度的精度也非常低。因此，現有車載攝像頭自動標定方法均存在標定精度低的問題。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種車載攝像頭自動標定方法，旨在解決現有的車載攝像頭的標定方法的標定精度低的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種車載攝像頭自動標定方法，所述車載攝像頭自動標定方法包括：

獲取由待標定車載攝像頭所采集的多個道路圖像，識別并提取出每一所述道路圖像中包含的剛性目標；

獲取每一所述剛性目標所對應的特征信息，并根據所述特征信息得到每一所述道路圖像的初始視覺參數；

根據高斯分布特性與所述初始視覺參數，確定目標視覺參數，以基于所述目標視覺參數對所述待標定車載攝像頭進行標定。

可選地，所述剛性目標包括車道線目標，

所述獲取每一所述剛性目標所對應的特征信息，并根據所述特征信息得到每一所述道路圖像的初始視覺參數的步驟包括：

獲取所述車道線目標中的邊緣特征點以作為所述特征信息，并擬合車道線方程；

基于所述車道線方程判斷所述邊緣特征點是否符合預設偏差標準；

若是，則獲取所述車道線目標的交點位置，以作為所述初始視覺參數。

可選地，所述根據高斯分布特性與所述初始視覺參數，確定目標視覺參數的步驟包括：

在獲取到預設第一數量的交點位置時，根據高斯分布特性，分析預設第一數量的交點位置得到目標消失點位置，以作為所述目標視覺參數。