一种虚警障碍物检测方法及装置制造方法及图纸

一种虚警障碍物检测方法及装置，应用于障碍物检测，涉及识别、检测技术领域，用以提高障碍物检测准确度。该方法包括：获取摄像机t时刻采集的第一视图和t‑1时刻采集的第二视图(S101)；确定同一待检测障碍物在第一视图以及第二视图中的位置信息(S102)；确定从t‑1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与摄像机的运动信息是否匹配(S103)；在不匹配时，判定待检测障碍为虚警障碍物(S104)。

A method and device for detecting false alarm obstacle

A method and device for detecting false alarm obstacles is applied to obstacle detection, and relates to the field of identification and detection technology, so as to improve the accuracy of obstacle detection. The method includes: obtaining the first view of the camera t time acquisition and the second view (S101) gathered at the 1 moment of the T; determining the position information (S102) in the first view and the second view of the same detection obstacle; determining the motion information of the camera from the T 1 to the t moment; determine the obstacle in the two view in the two view. Whether the location information matches the motion information of the camera (S103), and when it does not match, it is determined that the obstacle to be detected is a false alarm obstacle (S104).

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种虚警障碍物检测方法及装置
本申请涉及识别、检测
，尤其涉及一种虚警障碍物检测方法及装置。
技术介绍
目前无论在无人驾驶、辅助驾驶、无人机导航、盲人导盲、智能机器人的任一
中，障碍物检测都是其中非常重要的部分，例如，智能机器人或无人驾驶车辆等在未知环境中自主导航感知周围环境，需要系统提供环境中障碍物和道路等信息。近年来，随着计算机图像处理技术的飞速发展，视觉传感器在在障碍物检测中应用越来越受到人们的重视，因此，目前主流的障碍物检测方法为基于视觉传感器的障碍物检测方法，然而，由于噪声、误差等影响，障碍物检测结果不够准确。
技术实现思路
本申请的实施例提供一种虚警障碍物检测方法及装置，用以提高障碍物检测准确度。为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：第一方面，提供一种虚警障碍物检测方法，包括：获取摄像机t时刻采集的第一视图和t-1时刻采集的第二视图；确定同一待检测障碍物在第一视图以及第二视图中的位置信息；确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配；在不匹配时，判定所述待检测障碍为虚警障碍物。第二方面，提供一种虚警障碍物检测装置，包括：获取模块，用于获取摄像机t时刻采集的第一视图和t-1时刻采集的第二视图；确定模块，用于确定同一待检测障碍物在所述获取模块获取的第一视图以及第二视图中的位置信息；所述确定模块，还用于确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断模块，用于判断所述确定模块得到的所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配，在不匹配时，判定所述待检测障碍为虚警障碍物。第三方面，提供一种电子设备，该电子设备的结构中包括处理器，该处理器被配置为支持该装置执行上述方法中相应的功能。该装置还可以包括存储器，该存储器用于与处理器耦合，其储存上述虚警障碍物检测装置所用的计算机软件代码，其包含用于执行上述方法所设计的程序。第四方面，提供一种计算机存储介质，用于储存为虚警障碍物检测装置所用的计算机软件指令，其包含执行上述方法所设计的程序代码。第五方面，提供一种计算机程序，可直接加载到计算机的内部存储器中，并含有软件代码，该计算机程序经由计算机载入并执行后能够实现上述方法。第六方面，提供一种机器人，该机器人包括第三方面所述的电子设备。在现有技术中，由于噪声、误差等影响，导致障碍物检测的过程中所检测出的障碍物中存在虚假因子，即虚假障碍物，为了检测出虚假障碍物，本申请所提供的方案，通过获取摄像机t时刻采集的第一视图和t-1时刻采集的第二视图，然后，确定同一待检测障碍物在第一视图以及第二视图中的位置信息，并确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息，接着，通过判断待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与摄像机的运动信息是否匹配，来判断待检测障碍物是否为虚警障碍物，并在不匹配时判定该待检测障碍为虚警障碍物，从而将该虚假障碍物进行剔除，保证了障碍物检测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1a为本申请实施例提供的双目摄像机中左相机与右相机拍摄同一目标的视差与深度对应关系图；图1b为图1a的俯视图；图2为本申请实施例提供的一种虚警障碍物检测方法的方法流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种运动信息匹配流程示意图；图4为本申请实施例提供的另一种运动信息匹配流程示意图；图5a为本申请实施例提供的双目摄像机中左相机与右相机对同一场景进行拍摄时左相机得到的左视图；图5b为本申请实施例提供的双目摄像机中左相机与右相机对同一场景进行拍摄时右相机得到的右视图；图6为图5所示的左右视图对应的视差图；图7为本申请实施例提供的一种障碍物检测方法的方法流程示意图；图8a为图6所示的视差图对应的第一子视差图；图8b为图6所示的视差图对应的第二子视差图；图8c为图6所示的视差图对应的第三子视差图；图8d为图6所示的视差图对应的第四子视差图；图9为图6所示的视差图中各障碍物所处区域的示意图；图10为本申请实施例提供的一种虚警障碍物检测装置的结构示意图；图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面对本申请中所涉及的部分术语进行解释，以方便读者理解：本申请中的摄像机可以为普通单目摄像机，也可以为双目摄像机。其中，双目摄像机是由两个具有相同参数的相机按一定间距放置结合而成的相机，一般的，双目摄像机中的左相机与右相机通常设置在同一水平线上，以达到使得左相机与右相机光轴平行，使得双目摄像机能够用来模拟人眼造成角度差，以此来达到立体成像或者探测景深的效果。“视差值”，是指双目摄像机中左相机与右相机对同一目标进行拍摄时，得到的两幅图像中针对同一像素点的两个横坐标的差值，即为该像素点的视差值，对应的，这两幅图像中所有像素点的视差值形成视差图。参照图1a、图1b所示的视差与深度间对应关系示意图可知，若OL为左相机所在位置，OR为有相机所在位置，f用于表示左相机与有相机镜头的焦距，B表示基线距离，等于左相机与右相机的投影中心连线的距离，具体的：假设左右相机在同一时刻观看空间物体的同一特征点P(xc,yc,zc)，zc通常可以认为是该特征点的深度，用于表示该特征点与左右相机所处平面间的距离，该特征点P分别在“左眼”和“右眼”上获取了特征点P的图像，即特征点P在左右相机上的投影点为PL(xL,yL)和PR(xR,yR)，若左右相机的图像在同一平面上，则特征点P的Y坐标与图像坐标PL和PR的Y坐标相同，则由三角几何关系得到：由于视差Disparity＝xL-xR。由此可计算出特征点P在相机坐标系下的三维坐标为为：因此，基于上述公式可以得到，由于对于双目摄像机来说，其基线距离B和焦距F是确定的，即视差值和深度呈反比关系，可以通过视差值来确定该像素点的深度值。需要说明的是，由于本申请中的双目摄像机是模拟人眼来进行采集图像的，因此，本申请中的双目摄像机中的左相机与右相机设置在同一水平线上，光轴平行，且存在一定间距，因此，本申请所提及的视差主要指水平视差。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。如果不加说明，本文中的“多个”是指两个或两个以上。需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。需要说明的是，本申请实施例中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。需要说明的是，本申请实施例中，“的(英文：of)”，“相应的(英文：corresponding，relevant)”和“对应的(英文：cor本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种虚警障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取摄像机t时刻采集的第一视图和t‑1时刻采集的第二视图；确定同一待检测障碍物在第一视图以及第二视图中的位置信息；确定从t‑1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配；在不匹配时，判定所述待检测障碍为虚警障碍物。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种虚警障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取摄像机t时刻采集的第一视图和t-1时刻采集的第二视图；确定同一待检测障碍物在第一视图以及第二视图中的位置信息；确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配；在不匹配时，判定所述待检测障碍为虚警障碍物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配，包括：根据所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息确定所述待检测障碍物的运动信息；判定所述待检测障碍物的运动信息与所述摄像机的运动信息是否一致；在不一致时，判定所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息不匹配。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息是否匹配，包括：根据所述摄像机的运动信息和所述待检测障碍物在第二视图中的位置信息，估计所述待检测障碍物在第一视图中的估计位置信息；判断所述待检测障碍物在第一视图中的估计位置信息和所述待检测障碍物在所述第一视图中的位置信息是否一致；在不一致时，判定所述待检测障碍物在两幅视图中的位置信息与所述摄像机的运动信息不匹配。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述摄像机为双目摄像机；所述第一视图为所述双目摄像机在t时刻采集的左视图和右视图的视差图；所述第二视图为所述双目摄像机在t-1时刻采集的左视图和右视图的视差图；所述确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息，包括：根据所述第一视图中待检测障碍物之外的其他物体的位置信息以及所述第二视图中所述其他物体的位置信息，确定摄像机的运动信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，目标视图包括第一视图或第二视图，确定所述目标视图中物体的位置信息，包括：基于所述目标视图的视差值范围划分成的子视差值范围，将所述目标视图中不在所述子视差值范围内的视差值设置为第一视差阈值，以生成所述目标视图的子视图；对所述子视图进行轮廓检测，得到所述子视图中物体的轮廓信息；根据所述物体的轮廓信息及所述子视差图中每个像素点的视差值，确定所述物体的位置信息。6.一种虚警障碍物检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取摄像机t时刻采集的第一视图和t-1时刻采集的第二视图；确定模块，用于确定同一待检测障碍物在所述获取模块获取的第一视图以及第二视图中的位置信息；所述确定模块，还用于确定从t-1时刻到t时刻的摄像机的运动信息；判断模块，用于判断所述确定模块得到的所述待检测障...

【专利技术属性】
技术研发人员：林义闽，张汝民，廉士国，
申请(专利权)人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44