[發明專利]自動駕駛單目標定算法的評估方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202011556799.4
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112581542A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 謝青青;張彥福;張家立
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T5/00;G06T17/20
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 王姍姍;金愛靜

本公開提供了單目標定算法的評估方法、裝置、電子設備、存儲介質及產品，涉及計算機視覺領域和自動駕駛技術領域。具體實現方案為：獲取采用N個單目標定算法確定的兩個單目相機的N個內參標定結果；基于雙目標定算法以及N個內參標定結果，確定兩個單目相機的N個內參標定結果分別對應的外參標定結果；基于N個內參標定結果及其分別對應的外參標定結果對兩個單目相機拍攝的包含目標場景的雙目圖像分別進行校正，得到N個內參標定結果分別對應的雙目圖像；基于N個內參標定結果分別對應的雙目圖像以及目標場景的真值圖像，確定N個內參標定結果分別對應的單目標定算法的評估結果。根據本公開的技術方案，能提高對單目標定算法評估的精確性。

技術領域

本公開涉及計算機視覺領域，尤其涉及自動駕駛技術領域。

背景技術

若將單目相機與激光雷達以及組合導航相結合，則需對單目相機進行內參標定。單目相機內參標定本身，若不與其他傳感器結合，僅可用于單目圖像去畸變，憑借人工肉眼觀看很難確定單目標定的質量。而在后續與組合導航及激光雷達融合過程中，單目內參標定的不精確又會大幅影響融合的質量。

若在算法研發過程中，不及時地對標定算法進行評估，導致最終使用的算法精度魯棒性欠佳，則在后續的融合過程中才能體現出標定問題，將會大大拉長了問題暴露與解決的時間，影響研發進度。現有技術中，在評估單目標定算法時，往往通過多次標定的結果一致性來進行評估，然而結果穩定性與數值的一致性只可保證算法結果對于數據變化是否穩定，并不能說明標定結果不存在偏差，因此，精確性差。

發明內容

本公開提供了一種單目標定算法的評估方法、裝置、電子設備、存儲介質以及計算機程序產品。

根據本公開的一方面，提供了一種單目標定算法的評估方法，包括：

獲取采用N個單目標定算法確定的兩個單目相機的N個內參標定結果，N為大于等于2的整數；

基于雙目標定算法以及N個內參標定結果，確定兩個單目相機的N個內參標定結果分別對應的外參標定結果；

基于N個內參標定結果及其分別對應的外參標定結果對兩個單目相機拍攝的包含目標場景的雙目圖像分別進行校正，得到N個內參標定結果分別對應的雙目圖像；

基于N個內參標定結果分別對應的雙目圖像以及目標場景的真值圖像，確定N個內參標定結果分別對應的單目標定算法的評估結果。

根據本公開的另一方面，提供了一種單目標定算法的評估裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取采用N個單目標定算法確定的兩個單目相機的N個內參標定結果，N為大于等于2的整數；

確定模塊，用于基于雙目標定算法以及N個內參標定結果，確定兩個單目相機的N個內參標定結果分別對應的外參標定結果；

校正模塊，用于基于N個內參標定結果及其分別對應的外參標定結果對兩個單目相機拍攝的包含目標場景的雙目圖像分別進行校正，得到N個內參標定結果分別對應的雙目圖像；

評估模塊，用于基于N個內參標定結果分別對應的雙目圖像以及目標場景的真值圖像，確定N個內參標定結果分別對應的單目標定算法的評估結果。

根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與該至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

該存儲器存儲有可被該至少一個處理器執行的指令，該指令被該至少一個處理器執行，以使該至少一個處理器能夠執行本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，該計算機指令用于使計算機執行本公開任一實施例中的方法。