[發明專利]一種基于單目視覺的車長測量方法和裝置

在審

• 申請號: 202111138127.6
• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號: CN113869407A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 王金橋;趙朝陽;劉權
• 申請（專利權）人: 中科視語（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 涂鳳琴

1.一種基于單目視覺的車長測量方法，其特征在于，所述方法包括：

采集被測車輛的目標圖像；

對所述目標圖像進行處理分析，得到所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜；

利用所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜計算所述被測車輛的實際長度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集被測車輛的目標圖像包括：

利用圖像采集裝置采集所述被測車輛在地面指定位置上的圖像，得到所述目標圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集被測車輛的目標圖像之前，還包括：

對所述圖像采集裝置進行標定，獲取所述圖像采集裝置的內參和外參信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像采集裝置進行標定，獲取所述圖像采集裝置的內參和外參信息，包括：

使用所述圖像采集裝置采集不同位姿下標準黑白棋盤格標定板的標定圖像，基于得到的標定圖像采用張正友標定法，標定得到所述圖像采集裝置的內參信息；

以指定方式對所述圖像采集裝置進架設安裝，以使所述圖像采集裝置的視場與所述指定地面相對，測量所述圖像采集裝置的安裝高度，以及視場近端邊界至設備在地平面投影點的距離，根據所述安裝高度和所述距離計算得到所述圖像采集裝置的外參信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標圖像進行處理分析，包括：

對所述目標圖像進行預處理；

利用基于深度學習的目標關鍵點檢測器檢測預處理后的所述目標圖像，得到所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜；

其中，所述被測車輛的關鍵特征點包括：車頭的角點、被測車輛可見一側的第一輪轂中心點和被測車輛可見一側的第二輪轂中心點；所述分割掩膜為車輛輪廓內區域。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述目標圖像進行預處理，包括：

對所述目標圖像進行縮放處理，得到滿足所述基于深度學習的目標關鍵點檢測器的輸入大小的中間圖像；

將所述中間圖像進行減均值及除方差處理，得到預處理后的所述目標圖像。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用基于深度學習的目標關鍵點檢測器檢測預處理后的所述目標圖像，包括：

利用基于深度學習的目標關鍵點檢測器預處理后的所述目標圖像中被測車輛的關鍵特征點，每個所述被測車輛的關鍵特征點對應一個熱力圖，選取每個熱力圖中最大數值所對應的坐標為所述被測車輛的關鍵特征點的坐標；以及

利用基于深度學習的目標關鍵點檢測器預處理后的所述目標圖像，得到所述被測車輛的分割掩膜。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜計算所述被測車輛的實際長度，包括：

根據對所述目標圖像進行縮放處理時的縮放比例，對所述被測車輛的關鍵特征點的坐標進行復原處理，得到所述第一輪轂中心點的坐標、所述第二輪轂中心點的坐標和所述車頭角點的坐標；

利用所述第一輪轂中心點的坐標、所述第二輪轂中心點的坐標和分割掩膜，計算被測車輛的車輪與地面的兩個接觸點的坐標，以得到所述兩個接觸點間的直線；

根據所述車頭角點的坐標確定其在所述兩個接觸點間的直線上的投影點P1的坐標；

利用所述被測車輛的分割掩膜計算所述被測車輛的最小外接矩形框的坐標，并根據所述被測車輛的最小外接矩形框的坐標，確定所述兩個接觸點間的直線與所述被測車輛的最小外接矩形框的邊界交點P2的坐標；

將所述被測車輛的內參和外參信息、P1的坐標和P2的坐標輸入預設的BP神經網絡模型，得到所述被測車輛的實際長度。

9.一種基于單目視覺的車長測量裝置，其特征在于，所述裝置包括：

圖像采集模塊，用于采集被測車輛的目標圖像；

圖像處理模塊，用于對所述目標圖像進行處理分析，得到所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜；

計算模塊，用于利用所述被測車輛的關鍵特征點和分割掩膜計算所述被測車輛的實際長度。