[發(fā)明專利]重建車位評測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210186241.4
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114565648A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 龍淇偉;趙明;劉余錢
• 申請（專利權）人: 上海商湯臨港智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/12;G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權代理有限公司 11270
• 代理人: 賈偉;吳素花

1.一種重建車位評測方法，其特征在于，所述方法包括：

確定對預設車位重建的重建車位點云和所述預設車位的真值車位點云；

獲取所述重建車位點云和所述真值車位點云之間屬于同一所述預設車位的第一匹配關系；

基于所述第一匹配關系，確定所述重建車位點云中的每一點和所述真值車位點云中每一點之間的第二匹配關系；

基于所述第二匹配關系，對所述重建車位點云和所述真值車位點云進行配準，得到配準結果；

基于所述配準結果，確定所述重建車位點云的重建準確度。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述預設車位的真值車位點云，包括：

獲取所述預設車位的真值工程圖像；

將所述真值工程圖像轉化為二值圖像；

對所述二值圖像進行輪廓提取，得到所述真值車位點云。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述二值圖像進行輪廓提取，得到所述真值車位點云，包括：

按照預設掃描順序，對所述二值圖像中的任一像素點進行掃描；

響應于掃描到灰度值不為0的候選像素點，確定所述候選像素點所屬車位邊界的目標類型；

基于所述目標類型，在所述二值圖像中進行邊界追蹤，得到所述真值車位點云。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述響應于掃描到灰度值不為0的候選像素點，確定所述候選像素點所屬車位邊界的目標類型，包括：

在所述候選像素點所在的掃描行中，確定所述候選像素點的前一個像素點和所述候選像素點的后一個像素點；

基于所述前一個像素點的灰度值和所述后一個像素點的灰度值，確定所述候選像素點所屬車位邊界的目標類型。

5.根據(jù)權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標類型，在所述二值圖像中進行邊界追蹤，得到所述真值車位點云，包括：

在所述候選像素點的目標類型為邊界點類的情況下，以所述候選像素點為起點，按照第一追蹤方向在所述候選像素點的鄰域中確定第一個灰度值為0的第一背景像素點；

以所述第一背景像素點為起始點，按照所述第一追蹤方向在所述候選像素點的鄰域中查找灰度值不為0的第一前景像素點；

按照第二追蹤方向，以所述第一背景像素點的下一個背景像素點為起始點，在所述候選像素點的鄰域中查找灰度值不為0的第二前景像素點；其中，所述第一追蹤方向與所述第二追蹤方向不同；

基于所述第一前景像素點和所述第二前景像素點，確定所述真值車位點云。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一前景像素點和所述第二前景像素點，確定所述真值車位點云，包括：

基于所述第一前景像素點和所述第二前景像素點，確定所述二值圖像中每一車位的目標分界區(qū)域；

基于所述每一車位的目標分界區(qū)域和所述目標分界區(qū)域的預設編號，確定所述每一車位的尺寸信息和位置信息；

基于所述每一車位的尺寸信息和所述位置信息，得到所述真值車位點云。

7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述每一車位的分界區(qū)域為至少兩個的情況下，確定每一分界區(qū)域的外輪廓；

確定所述至少兩個分界區(qū)域對應的外輪廓之間的重疊度；

響應于所述重疊度大于預設閾值，將面積最大的外輪廓對應的分界區(qū)域作為所述每一車位的目標分界區(qū)域。

8.根據(jù)權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一匹配關系，確定所述重建車位點云中的每一點和所述真值車位點云中每一點之間的第二匹配關系，包括：

分別對所述重建車位點云和所述真值車位點云進行去質(zhì)心操作，得到去質(zhì)心重建車位點云和去質(zhì)心真值車位點云；

對所述去質(zhì)心真值車位點云中的任一點，在所述去質(zhì)心重建車位點云中查找與所述任一點之間的距離最近的目標點；

建立所述任一點與所述目標點之間的所述第二匹配關系。