用于检测障碍物的方法、装置、电子设备和路侧设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于检测障碍物的方法、装置、电子设备和路侧设备，涉及智能交通领域。具体实现方案为：获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，障碍物图像为目标相机所拍摄的；确定障碍物在障碍物图像中的预设接地点，获取接地点在障碍物图像中的像素坐标；利用像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；获取目标栅格的相机坐标，利用相机坐标，确定障碍物所在位置的地面方程集合；利用地面方程集合，将障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在相机坐标系下的相机坐标，其中，像素坐标系以障碍物图像的预设位置点为坐标原点。该实施方式提高了路侧相机或车辆相机对障碍物的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
用于检测障碍物的方法、装置、电子设备和路侧设备
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及智能交通

技术介绍
路侧感知技术是通过路侧传感器和感知算法将感知到的障碍物发送给车辆，从而帮助车实现自动驾驶功能的一种技术。在基于路侧相机的路侧感知场景中，由于路测相机缺少深度信息，计算2D图像中的障碍物在3D世界里的真实位置需要障碍物位置的地面方程。准确的地面方程可以极大地提高回3D(确定障碍物在世界坐标系下的位置的过程)的精度。
技术实现思路
提供了一种用于检测障碍物的方法、装置、电子设备和路侧设备。根据第一方面，提供了一种用于检测障碍物的方法，包括：获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，障碍物图像为目标相机所拍摄的；确定障碍物在障碍物图像中的预设接地点，获取接地点在障碍物图像中的像素坐标；利用像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；获取目标栅格的相机坐标，利用相机坐标，确定障碍物所在位置的地面方程集合，其中，相机坐标是在目标相机的相机坐标系下的坐标；利用地面方程集合，将障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在相机坐标系下的相机坐标，其中，像素坐标系以障碍物图像的预设位置点为坐标原点。根据第二方面，提供了一种用于检测障碍物的装置，包括：获取单元，被配置成获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，障碍物图像为目标相机所拍摄的；第一确定单元，被配置成确定障碍物在障碍物图像中的预设接地点，获取接地点在障碍物图像中的像素坐标；提取单元，被配置成利用像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；第二确定单元，被配置成获取目标栅格的相机坐标，利用相机坐标，确定障碍物所在位置的地面方程集合，其中，相机坐标是在目标相机的相机坐标系下的坐标；转换单元，被配置成利用地面方程集合，将障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在相机坐标系下的相机坐标，其中，像素坐标系以障碍物图像的预设位置点为坐标原点。根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第一方面中任一项的方法。根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行第一方面中任一项的方法。根据第五方面，提供了一种路侧设备，包括第三方面中的电子设备。根据本申请的技术，首先获取呈现有障碍物的障碍物图像；之后，确定上述障碍物在上述障碍物图像中的预设接地点，获取上述接地点在上述障碍物图像中的像素坐标；而后，利用上述像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；然后，获取上述目标栅格的相机坐标，利用上述相机坐标，确定上述障碍物所在位置的地面方程集合；最后，利用上述地面方程集合，将上述障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在上述相机坐标系下的相机坐标。通过这种方式，可以直接查找障碍物所在位置的预设区域内的所有栅格预先确定的相机坐标，构建障碍物的地面方程，这种构建地面方程的方式的时间复杂度为O(n)，从而提高了路侧相机或车辆相机对障碍物的检测效率。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是本申请的各个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于检测障碍物的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于检测障碍物的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于检测障碍物的方法中生成栅格的一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于检测障碍物的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。图1示出了可以应用本申请的用于检测障碍物的方法的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括相机101，网络1021、1022、1023，检测服务器103，无人车的车载终端设备104和处理服务器105。网络1021用以在相机101和检测服务器103之间提供通信链路的介质。网络1022用以在检测服务器103和车载终端设备104之间提供通信链路的介质。网络1023用以在检测服务器103和处理服务器105之间提供通信链路的介质。网络1021、1022、1023可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。相机101可以通过网络1021与检测服务器103交互，以发送或接收消息等(例如，相机101可以向检测服务器103发送拍摄到的障碍物图像)等。在这里，相机101通常是路侧相机，例如，可以是在十字路口对违法(比如，跨越车道压实线、逆向行驶、占用非机动车道、不按导向标识行驶、闯红灯等)车辆进行抓拍的电子警察，还可以是安装于高速公路、省道和国道的一些重点路段用来抓拍超速开车违法行为的卡口相机。车载终端设备104可以通过网络1022与检测服务器103交互，以接收或发送消息等。车载终端设备104可以接收检测服务器103发送的障碍物的世界坐标，以控制对应的无人车对障碍物进行躲避。处理服务器105可以通过网络1023与检测服务器103交互，以接收或发送消息等，例如，处理服务器105可以将生成的栅格发送给检测服务器103，也可以将确定出的栅格在相机坐标系下的相机坐标发送给检测服务器103。需要说明的是，处理服务器105可以是硬件，也可以是软件。当处理服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当处理服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。检测服务器103可以是提供各种服务的服务器。例如，可以是对障碍物图像进行分析的后台服务器。检测服务器103可以首先从相机101中获取呈现有障碍物的障碍物图像；之后，可以确定上述障碍物在上述障碍物图像中的预设接地点，获取上述接地点在上述障碍物图像中的像素坐标；而后，可以利用上述像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；然后，可以获取上述目标栅格的相机坐标，利用上述相机坐标，确定上述障碍物所在位置的地面方程集合；最后，可以利用上述地面方程集合，将上述障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在上述相机坐标系下的相机坐标。需要说明的是，检测服务器103可以是硬件，也可以是软件。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于检测障碍物的方法，包括：/n获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，所述障碍物图像为目标相机所拍摄的；/n确定所述障碍物在所述障碍物图像中的预设接地点，获取所述接地点在所述障碍物图像中的像素坐标；/n利用所述像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；/n获取所述目标栅格的相机坐标，利用所述相机坐标，确定所述障碍物所在位置的地面方程集合，其中，所述相机坐标是在所述目标相机的相机坐标系下的坐标；/n利用所述地面方程集合，将所述障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在所述相机坐标系下的相机坐标，其中，所述像素坐标系以所述障碍物图像的预设位置点为坐标原点。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于检测障碍物的方法，包括：
获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，所述障碍物图像为目标相机所拍摄的；
确定所述障碍物在所述障碍物图像中的预设接地点，获取所述接地点在所述障碍物图像中的像素坐标；
利用所述像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中提取目标栅格；
获取所述目标栅格的相机坐标，利用所述相机坐标，确定所述障碍物所在位置的地面方程集合，其中，所述相机坐标是在所述目标相机的相机坐标系下的坐标；
利用所述地面方程集合，将所述障碍物在像素坐标系下的像素坐标转换成在所述相机坐标系下的相机坐标，其中，所述像素坐标系以所述障碍物图像的预设位置点为坐标原点。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述栅格是通过如下方式生成的：
获取地面元素的预设参考点在世界坐标系下的世界坐标，其中，所述地面元素包括以下至少一项：车道线和停止线，所述地面元素是所述目标相机在相机视野内所拍摄到的元素；
利用所述目标相机的相机外参，将所述参考点的世界坐标转换成在所述相机坐标系下的相机坐标；
确定包含所述参考点的参考区域，对所述参考区域进行栅格化处理，得到栅格。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述参考区域进行栅格化处理，得到栅格，包括：
以小于目标数值的分段间隔对所述参考区域进行栅格化处理，得到稠密化的栅格。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述栅格在所述相机坐标系下的Z坐标值是通过如下方式确定的：
针对每个栅格，将与该栅格对应的参考点在所述相机坐标系下的Z坐标值确定为该栅格在所述相机坐标系下的Z坐标值，其中，与该栅格对应的参考点为X坐标值在该栅格的X坐标区间内、且Y坐标值在该栅格的Y坐标区间内的参考点；
遍历所述栅格，对不存在Z坐标值的栅格进行最近邻插值处理。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述针对每个栅格，将与该栅格对应的参考点在所述相机坐标系下的Z坐标值确定为该栅格在所述相机坐标系下的Z坐标值，包括：
针对每个栅格，确定与该栅格对应的参考点的数目是否大于预设数目；
若是，则确定与该栅格对应的参考点在所述相机坐标系下的Z坐标值的中位数作为该栅格在所述相机坐标系下的Z坐标值。


6.一种用于检测障碍物的装置，包括：
获取单元，被配置成获取呈现有障碍物的障碍物图像，其中，所述障碍物图像为目标相机所拍摄的；
第一确定单元，被配置成确定所述障碍物在所述障碍物图像中的预设接地点，获取所述接地点在所述障碍物图像中的像素坐标；
提取单元，被配置成利用所述像素坐标和预设的搜索参数，从预先生成的栅格中...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾金让，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11