应用于飞行器中的位置检测方法和装置、飞行器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种应用于飞行器中的位置检测方法和装置、飞行器。其中，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像是在飞行器位于不同的位置时飞行器上的同一采集装置所采集到的图像；识别出第一图像中的第一特征点和第二图像中的第二特征点，第一特征点在第一图像中所指示的对象和第二特征点在第二图像中所指示的对象为第一对象；基于第一特征点和第二特征点确定采集装置的转换矩阵，转换矩阵用于根据采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置确定目标像素点所标识的第二对象在第一三维坐标系中的位置。本发明专利技术解决了相关技术中飞行器进行位置检测的准确率较低等的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
应用于飞行器中的位置检测方法和装置、飞行器
本专利技术涉及智能设备领域，具体而言，涉及一种应用于飞行器中的位置检测方法和装置、飞行器。
技术介绍
在相关技术中，飞行器为了实现对目标对象的测距(获取深度信息)，实现方式包括如下三种：其一是在飞行器上加装超声测传感器，通过超声测传感器发出的超声波来测取与目标对象的测距；其二是飞行器上加装激光雷达传感器，通过激光雷达传感器发出的激光信号来测取与目标对象的测距；其三是在飞行器上加装深度摄像头，通过深度摄像头来测取与目标对象的测距。对于以上三种技术方案，存在如下问题：(1)成本高，购置超声测传感器、激光雷达传感器以及深度摄像头均需消耗较高成本，尤其是深度摄像头，价格比普通的摄像头贵很多；(2)加装的设备(超声测传感器、激光雷达传感器以及深度摄像头)会进一步增加飞行器的重量；(3)位置测量准确率较低，如当超声波的发射面和目标物体不是接近于垂直面，有一定的倾斜角度时，或者垂直面不平整，超声波到达物体表面时，并不能准确的朝发射端产生回波，这样就导致了测距不准；再如激光传感器工作时，在室外太阳光比较强的时候，很容易对激光光强度产生干扰，导致测距不准。针对上述的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种应用于飞行器中的位置检测方法和装置、飞行器，以至少解决相关技术中飞行器进行位置检测的准确率较低等技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种应用于飞行器中的位置检测方法，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像是在飞行器位于不同的位置时飞行器上的同一采集装置所采集到的图像；识别出第一图像中的第一特征点和第二图像中的第二特征点，第一特征点在第一图像中所指示的对象和第二特征点在第二图像中所指示的对象为第一对象；基于第一特征点和第二特征点确定采集装置的转换矩阵；利用转换矩阵，将采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置转换为第二对象在第一三维坐标系中的位置，其中，第二对象为目标像素点所标识的对象。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种应用于飞行器中的位置检测装置，该装置包括：获取单元，用于获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像是在飞行器位于不同的位置时飞行器上的同一采集装置所采集到的图像；识别单元，用于识别出第一图像中的第一特征点和第二图像中的第二特征点，第一特征点在第一图像中所指示的对象和第二特征点在第二图像中所指示的对象为第一对象；确定单元，用于基于第一特征点和第二特征点确定采集装置的转换矩阵；转换单元，用于利用转换矩阵，将采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置转换为第二对象在第一三维坐标系中的位置，其中，第二对象为目标像素点所标识的对象。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器通过计算机程序执行上述的方法。在本专利技术实施例中，获取飞行器位于不同的位置时飞行器上的同一采集装置所采集到的第一图像和第二图像，识别出第一图像中的第一特征点和第二图像中的第二特征点，第一特征点在第一图像中所指示的对象和第二特征点在第二图像中所指示的对象为第一对象；基于第一特征点和第二特征点确定采集装置的转换矩阵，无需为飞行器配置各类传感器或深度相机，可通过转换矩阵根据采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置确定目标像素点所标识的第二对象在第一三维坐标系中的位置，可以解决相关技术中飞行器进行位置检测的准确率较低等技术问题，进而达到了飞行器进行位置的准确检测的技术效果。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的应用于飞行器中的位置检测方法的硬件环境的示意图；图2是根据本专利技术实施例的应用于飞行器中的位置检测方法的硬件环境的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的应用于飞行器中的位置检测方法的流程图；图4是根据本专利技术实施例的一种可选的图像的示意图；图5是根据本专利技术实施例的一种可选的图像特征点的示意图；图6是根据本专利技术实施例的一种可选的图像的示意图；图7是根据本专利技术实施例的一种可选的坐标系的示意图；图8是根据本专利技术实施例的一种可选的双目视觉模型的示意图；图9是根据本专利技术实施例的一种可选的景深图的示意图；图10是根据本专利技术实施例的一种可选的应用于飞行器中的位置检测装置的示意图；以及图11是根据本专利技术实施例的一种终端的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。首先，在对本专利技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或者术语适用于如下解释：SIFT：即尺度不变特征变换(Scale-invariantfeaturetransform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述，这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SURF：SURF(SpeedUpRobustFeatures)是SIFT改进版也是加速版，提高了检测特征点的速度，综合性能要优于SIFT。BRISK：BinaryRobustInvariantScalableKeypoints，BRISK特征描述子。ORB：OrientedFASTandRotatedBRIEF(oFASTandrBRIEF)的简称。根据本专利技术实施例的一方面，提供了一种应用于飞行器中的位置检测方法的方法实施例。可选地，在本实施例中，上述应用于飞行器中的位置检测方法可以应用于如图1所示的由服务器102和终端104所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器102通过网络与终端104进行连接，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端104并不限定于PC、手机、平板电脑等。上述的终端可以是飞行器上的控制终端，或与飞行器具有通信关系的终端(如与之连接的移动终端)，上述的服务器为用于为飞行器106提供服务的服务器，飞行器可以利用该服务器提供的运算资源。本专利技术实施例的应用于飞行器中的位置检测方法可以由服务器102来执行，服务器可将执行结果发送到飞行器上的控制终端，以操控飞行器的飞行；也可以由终端104来执行，此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于飞行器中的位置检测方法，其特征在于，包括：获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像是在飞行器位于不同的位置时所述飞行器上的同一采集装置所采集到的图像；识别出所述第一图像中的第一特征点和所述第二图像中的第二特征点，其中，所述第一特征点在所述第一图像中所指示的对象和所述第二特征点在所述第二图像中所指示的对象为第一对象；基于所述第一特征点和所述第二特征点确定所述采集装置的转换矩阵；利用所述转换矩阵，将所述采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置转换为第二对象在第一三维坐标系中的位置，其中，所述第二对象为所述目标像素点所标识的对象。

【技术特征摘要】
1.一种应用于飞行器中的位置检测方法，其特征在于，包括：获取第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像是在飞行器位于不同的位置时所述飞行器上的同一采集装置所采集到的图像；识别出所述第一图像中的第一特征点和所述第二图像中的第二特征点，其中，所述第一特征点在所述第一图像中所指示的对象和所述第二特征点在所述第二图像中所指示的对象为第一对象；基于所述第一特征点和所述第二特征点确定所述采集装置的转换矩阵；利用所述转换矩阵，将所述采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置转换为第二对象在第一三维坐标系中的位置，其中，所述第二对象为所述目标像素点所标识的对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征点和所述第二特征点确定所述采集装置的转换矩阵包括：根据所述第一特征点在所述第一图像中的位置和所述第二特征点在所述第二图像中的位置确定所述转换矩阵所包括的第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵用于对所述采集装置的第二三维坐标系中的坐标轴进行旋转，旋转后的所述第二三维坐标系中的每个轴与所述第一三维坐标系中对应的轴的方向相同，所述第二矩阵用于对所述第二三维坐标系的原点进行平移，平移后的所述第二三维坐标系的原点与所述第一三维坐标系的原点重合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征点在所述第一图像中的位置和所述第二特征点在所述第二图像中的位置确定所述第一矩阵包括：根据所述第一特征点在所述第一图像中的位置和所述第二特征点在所述第二图像中的位置确定目标向量，其中，所述目标向量以所述第二三维坐标系的原点为起点、以所述第一特征点和所述第二特征点所标识的对象在所述第二三维坐标系中的坐标为终点；根据所述目标向量在所述第二三维坐标系和第三三维坐标系中的X轴、Y轴及Z轴之间的夹角确定所述第一矩阵，其中，所述第三三维坐标系的原点与所述第二三维坐标系的原点相同，所述第三三维坐标系的X轴的方向与所述第一三维坐标系的X轴的方向相同，所述第三三维坐标系的Y轴的方向与所述第一三维坐标系的Y轴的方向相同，所述第三三维坐标系的Z轴的方向与所述第一三维坐标系的Z轴的方向相同，所述第一矩阵包括第一子矩阵、第二子矩阵以及第三子矩阵：所述第一子矩阵其中，是所述目标向量和所述第二三维坐标系中X轴的夹角与所述目标向量和所述第三三维坐标系中X轴的夹角之间的差值，所述第二子矩阵其中，θ是所述目标向量和所述第二三维坐标系中Y轴的夹角与所述目标向量和所述第三三维坐标系中Y轴的夹角之间的差值，所述第三子矩阵其中，ψ是所述目标向量和所述第二三维坐标系中Z轴的夹角与所述目标向量和所述第三三维坐标系中Z轴的夹角之间的差值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别出所述第一图像中的第一特征点和所述第二图像中的第二特征点包括：获取所述第一图像的多个特征点中的第三特征点，其中，所述第三特征点为所述第一图像的多个特征点中的任意一个；在所述第二图像的多个特征点中存在与所述第三特征点匹配的特征点的情况下，将所述第三特征点作为识别出的所述第一特征点，将所述第二图像的多个特征点中与所述第三特征点匹配的特征点作为所述第二特征点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过如下方式确定所述第二图像的多个特征点中是否存在与所述第三特征点匹配的特征点：获取用于描述所述第三特征点的第一向量和用于描述所述第二图像的特征点的第二向量，其中，用于描述所述第三特征点所指示的对象的所述第一向量的维度与用于描述所述第二图像的特征点所指示的对象的所述第二向量的维度相同；查找所述第二图像的多个特征点中的第四特征点和第五特征点，其中，所述第四特征点的第二向量与所述第三特征点的第一向量之间的第一欧氏距离小于所述第二图像的多个特征点中除第四特征点外的任意一个特征点的第二向量与所述第三特征点的第一向量之间的欧氏距离，所述第五特征点的第二向量与所述第三特征点的第一向量之间的第二欧氏距离仅大于所述第一欧氏距离；在所述第二欧氏距离与所述第一欧氏距离之间的比值小于阈值的情况下，确定所述第四特征点为与所述第三特征点匹配的用于描述第一对象的特征点；在所述第二欧氏距离与所述第一欧氏距离之间的比值不小于阈值的情况下，确定所述第四特征点不为与所述第三特征点匹配的特征点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述转换矩阵，将所述采集装置采集到的第三图像中目标像素点的位置转换为第二对象在第一三维坐标系中的位置包括：识别出所述目标像素点在所述采集装置采集到的第三图像中的位置；将所述目标像素点在所述第三图像中的位置转换为在所述采集装置的第二三维坐标系中的第一三维坐标；通过所述转换矩阵所包括的第一矩阵和第二矩阵将所述第一三维坐标转换为在所述第一三维坐标系的第二三维坐标。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在通过所述转换矩阵所包括的第一矩阵和第二矩阵将所述第一三维坐标转换为在所述第一三维坐标系的第二三维坐标之后，所述方法还包括：获取所述飞行器在所述第一三维坐标系中的第三三维坐标；将所述第二三维坐标与所述第三三维坐标之间的距离作为所述第二对象的深度值。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在通过所述转换矩阵所包括的第一矩阵和第二矩阵将所述第一三维坐标转换为在所述第一三维坐标系的第二三维坐标之后，所述方法还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洁梅，荆彦青，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44