[發明專利]一種參數確定方法、設備以及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202210343808.4
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114820809A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 田疆;劉林虎
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/12;G06T11/00;G06V10/80
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 杜志蘭;徐川

本申請實施例公開了一種參數確定方法、設備以及計算機存儲介質。該方法包括：針對同一場景，獲得探測裝置探測的點云數據和圖像采集裝置采集的圖像數據；基于場景中的目標對象，對點云數據進行分割以及二維投影變換，確定第一特征向量；基于目標對象，對圖像數據進行圖像分割，確定第二特征向量；根據第一特征向量和第二特征向量，確定用于探測裝置與圖像采集裝置之間數據融合的目標外部參數。這樣，通過將點云數據進行二維投影變換，實現點云數據與圖像數據的融合，可以更加準確地進行探測裝置和圖像采集裝置的目標外部參數配準，使得探測裝置和圖像采集裝置數據融合后與外部場景相匹配。

技術領域

本申請涉及自動配準技術領域，尤其涉及一種參數確定方法、設備以及計算機存儲介質。

背景技術

傳感器是車聯網的關鍵技術之一，常見的傳感器包括探測裝置和圖像采集裝置。示例性地，探測裝置可以為激光雷達，圖像采集裝置可以為攝像頭，其中，激光雷達用于獲取車輛周圍的物體的三維位置信息，攝像頭用于獲取物體的二維信息以及顏色信息等。由于單一傳感器不可避免的存在局限性，為了提高系統的穩健性，通常多采取多傳感器融合的方案。

在相關技術中，多傳感器融合方案一般為整合2D攝像頭和3D激光雷達的一體機，兩者之間的幾何關系固定。然而，基于這種固定的幾何關系，導致該方案無法適應其他不同的場景，也無法實現對3D激光雷達和2D攝像頭的數據進行精準融合。

發明內容

本申請提出一種參數確定方法、設備以及計算機存儲介質。

本申請的技術方案是這樣實現的：

第一方面，本申請實施例提供了一種參數確定方法，該方法可以包括：

針對同一場景，獲得探測裝置探測的點云數據和圖像采集裝置采集的圖像數據；

基于所述場景中的目標對象，對所述點云數據進行分割以及二維投影變換，確定第一特征向量；

基于所述目標對象，對所述圖像數據進行圖像分割，確定第二特征向量；

根據所述第一特征向量和所述第二特征向量，確定用于所述探測裝置與所述圖像采集裝置之間數據融合的目標外部參數。

在一些實施例中，所述點云數據和所述圖像數據是基于同一時刻的目標場景獲得的；其中，所述目標場景包括至少一個對象。

在一些實施例中，所述方法還包括：

獲取初始外部參數；其中，所述初始外部參數為根據探測裝置和所述圖像采集裝置的相對姿態得到；

相應地，所述對所述點云數據進行圖像分割以及二維投影變換，確定第一特征向量，包括：

對所述點云數據進行對象分割，得到三維模型；

利用所述初始外部參數對所述三維模型進行二維投影變換，得到二維格式的第一圖像；其中，所述第一圖像包括至少一個對象；

基于所述至少一個對象的輪廓信息，確定每個所述至少一個對象對應的第一特征向量。

在一些實施例中，所述基于所述至少一個對象的輪廓信息，確定每個所述至少一個對象對應的第一特征向量，包括：

根據第一對象的輪廓信息進行法向量分布計算，得到所述第一對象的輪廓特征向量；

對所述至少一個對象的輪廓信息進行三角剖分處理，并對所述第一對象在預設鄰域內的其他輪廓進行法向量分布計算，得到所述第一對象的背景特征向量；

根據所述第一對象的輪廓特征向量和所述第一對象的背景特征向量，確定所述第一對象對應的第一特征向量；

其中，所述第一對象為所述至少一個對象中的任意一個。