[發明專利]單目相機測距方法及裝置

在審

• 申請號: 202011350408.3
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112683228A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 陳海波;陳訊
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能（深圳）有限公司
• 主分類號: G01C3/00
• 分類號: G01C3/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 張睿

本申請實施例涉及圖像處理技術領域，提供了一種單目相機測距方法及裝置，所述方法包括：通過目標相機采集目標場景的原始圖像數據；對原始圖像數據進行目標檢測，獲取原始圖像數據中的目標對象；對目標對象進行目標跟蹤，獲取目標對象在原始圖像數據上的運動軌跡；將目標對象在原始圖像數據上的運動軌跡轉換到鳥瞰圖，和鳥瞰圖像素與真實距離的預設變換比例，獲取目標對象與所述目標相機的實際距離。本申請方案成本低，在路口僅僅需要相機即可實現目標檢測、目標跟蹤與目標測距，由于目標相機在目標路口是靜止不動的，通過簡易的標定即可實現精確的單目測距效果。

技術領域

本申請涉及圖像處理及激光測距技術領域，尤其涉及一種單目相機測距方法及裝置。

背景技術

車輛的自動駕駛或者防碰撞(行人保護)場景下，需要測量車輛與目標對象(前車、行人、車道線)的距離，現有技術中常常采用的測距方法有多傳感器融合、相機融合、毫米波雷達或者激光雷達等方法。

多傳感器信息融合(Multi-sensorInformationFusion，簡稱MSIF)就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的信息處理過程。

傳統的多相機融合方法只采用圖像傳感器的方式，在使用圖像傳感器獲取圖像信息的基礎上引入了激光掃描測距儀獲取場景的點云數據，利用點云數據獲取場景的深度信息，根據深度信息進行聚焦深度的選擇，減少時間復雜度，從而實現單目相機的測距。

以上的多傳感器融合、相機融合、毫米波雷達或者激光雷達實現路口的目標感知和測距的方法，存在成本高，并且各個傳感器之間的時間同步不易解決的問題。

發明內容

本申請提供一種單目相機測距方法及裝置，以實現低成本的單目測距。

本申請提供一種單目相機測距方法，包括：

通過目標相機采集目標場景的原始圖像數據，所述目標相機布置在目標車輛上；

對所述原始圖像數據進行目標檢測，獲取所述原始圖像數據中的目標對象；

對所述目標對象進行目標跟蹤，獲取所述目標對象在所述原始圖像數據上的運動軌跡，并轉換到鳥瞰圖上；

根據所述目標對象在所述鳥瞰圖上的運動軌跡和預設變換比例，獲取所述目標對象與所述目標相機的實際距離。

根據本申請提供一種的單目相機測距方法，所述預設變換比例包括預設橫向變換比例和預設縱向變換比例，所述預設橫向變換比例基于所述鳥瞰圖上橫向像素距離和橫向真實距離得到，所述預設縱向變換比例基于所述鳥瞰圖上縱向像素距離和縱向真實距離得到，所述橫向像素距離為所述鳥瞰圖上第一預設采集點和第三預設采集點在X軸方向上的像素距離，所述橫向真實距離為所述第一預設采集點和所述第三預設采集點在X軸方向上的實際距離，所述縱向像素距離為所述鳥瞰圖上第二預設采集點和所述第三預設采集點在Y軸方向上的像素距離，所述縱向真實距離為所述第二預設采集點和所述第三預設采集點在Y軸方向上的實際距離。

根據本申請提供一種的單目相機測距方法，所述預設變換比例表示所述鳥瞰圖和真實世界之間的比例變換關系。

根據本申請提供一種的單目相機測距方法，所述預設橫向變換比例基于橫向像素距離和橫向真實距離得到，計算公式如下：

k_x＝X/x，

其中，k_x表示所述預設橫向變換比例，X表示所述橫向真實距離，x表示所述橫向像素距離；

所述預設縱向變換比例基于縱向像素距離和縱向真實距離得到，計算公式如下：

k_y＝Y/y，