标定相机的系统和方法技术方案

一种方法可以包括：获取与由相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据；以及从实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征。所述方法可以包括确定对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值，第一估计值由第一坐标系表示。所述方法可以进一步包括获取对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，第一参考值由第二坐标系表示，第一估计值中每一个对应第一参考值中的一个。所述方法可以进一步包括基于第一估计值和第一参考值，确定相机的一个或以上实时目标参数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】标定相机的系统和方法交叉引用本申请要求于2018年4月27日提交的美国临时专利申请No.62/664,066的优先权，其内容通过引用并入本申请。
本申请总体上涉及监视系统，更具体地涉及标定用于监视系统中的相机的方法和系统。
技术介绍
视频监视系统广泛用于各种应用中，以检测和监视环境中的对象。在自动驾驶辅助应用中，这种系统用于为安全驾驶提供后备辅助。例如，系统拍摄司机的图像以确定司机的睡意或注意力、提供车辆行驶的道路的图像、提供结构识别、例如路标等。为了提供有关环境的准确信息，需要标定在视频监视系统中使用的相机。但是，常规的标定技术通常很耗时，并且需要在服务地点进行。期望提供更有效地标定相机的系统和方法。
技术实现思路
根据本申请的一方面，一种系统可以包括一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储用于标定相机的可执行指令，并且至少一个处理器以及与该计算机可读存储介质通信。当执行指令集时，至少一个处理器可以使系统获取与当前时刻相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据。至少一个处理器还可以使系统从实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征。至少一个处理器还可以使系统确定对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值。一个或以上第一估计值可以由第一坐标系表示。至少一个处理器还可以使系统获取对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，一个或以上第一参考值可以由第二坐标系表示，一个或以上第一估计值中的每一个可以对应一个或以上第一参考值中的一个。至少一个处理器可以进一步使系统基于一个或以上第一估计值和一个或以上第一参考值，确定在当前时刻相机的一个或以上实时目标参数。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统确定当前时刻相机是否需要被标定。至少一个处理器还可以响应于确定相机需要被标定，基于一个或以上第一估计值和一个或以上第一参考值，使系统确定相机的一个或以上实时目标参数。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统获取相机的一个或以上预定参数。所述至少一个处理器还可以使所述系统基于所述相机的预定参数，确定与至少两个对象的至少两个实时第一特征相对应的一个或以上第二参考值，所述一个或以上第二参考值可以由第二坐标系表示。至少一个处理器还可以使系统基于一个或以上第一参考值中的至少一个与相对应的第二参考值之间的差值，确定相机是否需要被标定。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统确定当前时刻与最接近当前时刻的先前标定之间的时间间隔是否超过阈值。至少一个处理器还可以使系统确定当前时刻的相机的位置是否与执行先前标定时的相机的位置一致。在一些实施例中，至少一个处理器可以响应于确定当前时刻与最接近当前时刻的先前标定之间的时间间隔超过阈值，或在当前时刻的相机的位置与执行先前标定时的相机的位置不一致，使系统确定相机需要被标定。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统从一个或以上实时第一特征中确定至少一组实时第二特征。所述至少一个处理器还可以使所述系统基于所述至少一组实时第二特征来确定所述相机的至少一组一个或以上第一参数。至少一个处理器还可以使系统基于至少一组一个或以上第一参数中的每一个，确定与至少两个对象的至少两个实时第一特征相对应的一个或以上第二参考值。至少一个处理器还可以使系统基于一个或以上第一参考值与一个或以上第二参考值之间的差值，确定相机的一个或以上实时目标参数。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统获取相机的一个或以上预定参数。至少一个处理器还可以使系统基于一个或以上第一估计值、一个或以上第一参考值以及相机的一个或以上预定参数，根据梯度算法确定相机的一个或以上实时目标参数。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统基于一个或以上第一估计值和一个或以上第一参考值，根据递归算法或数值算法确定相机的一个或以上实时目标参数。在一些实施例中，至少两个对象可以包括车道标识的至少一部分、车辆的至少一部分、设施的至少一部分以及人的至少一部分中的至少一项。在一些实施例中，相机可以被安装在移动设备中。在一些实施例中，至少一个处理器可以使系统从实时图像数据中检测至少两个对象。至少一个处理器还可以使系统对至少两个对象进行分类。至少一个处理器还可以使系统基于至少两个分类后的对象来识别与至少两个对象相关的至少两个特征。根据本申请的另一方面，一种计算机实现的方法可以包括由至少一个处理器执行的一个或以上以下操作。该方法可以包括获取与由相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据。该方法还可以包括从实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征。该方法还可包括确定对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值，一个或以上第一估计值可以由第一坐标系表示。该方法还可以包括获取对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，一个或以上第一参考值可以由第二坐标系表示，一个或以上第一估计值中的每一个可以对应一个或以上第一参考值中的一个。该方法可以进一步包括基于一个或以上第一估计值和一个或以上第一参考值来确定相机的一个或以上实时目标参数。根据本申请的又一方面，一种非暂时性计算机可读存储介质存储指令，该指令在由系统的至少一个处理器执行时，使系统执行一种方法。该方法可以包括获取与相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据。该方法还可以包括从实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征。该方法还可包括确定对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值，一个或以上第一估计值可以由第一坐标系表示。该方法还可以包括获取对应于至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，一个或以上第一参考值可以由第二坐标系表示。一个或以上第一估计值中的每一个可以对应一个或以上第一参考值中的一个。该方法可以进一步包括基于一个或以上第一估计值和一个或以上第一参考值来确定相机的一个或以上实时目标参数。本申请的一部分附加特性可以在以下描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各个方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。附图说明本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，各图中相同的编号表示相同的结构，其中：图1是根据本申请的一些实施例所示的用于标定相机的示例性处理引擎的示意图；图2是根据本申请的一些实施例所示的标定相机的示例性过程的流程图；图3是根据本申请的一些实施例所示的用于标定相机的示例性标定模块的示意图；图4是根据本申请的一些实施例所示的确定相机的一个或以上实时目标参数的示例性过程的流程图；图5是根据本申请的一些实施例所示的示例性驾驶辅助系统的示意图；图6是根据本申请的一些实施例所示的可以在其上实现处理引擎的示例性计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；以及图7是根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种系统，包括：/n计算机可读存储介质，其存储用于标定相机的可执行指令；以及/n与所述计算机可读存储介质通信的至少一个处理器，当执行所述可执行指令时，所述至少一个处理器用于：/n获取与当前时刻相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据；/n从所述实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征；/n确定对应于所述至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值，所述一个或以上第一估计值由第一坐标系表示；/n获取对应于所述至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，所述一个或以上第一参考值由第二坐标系表示，所述一个或以上第一估计值中的每一个对应所述一个或以上第一参考值中的一个；以及/n基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定在所述当前时刻所述相机的一个或以上实时目标参数。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180427 US 62/664,0661.一种系统，包括：
计算机可读存储介质，其存储用于标定相机的可执行指令；以及
与所述计算机可读存储介质通信的至少一个处理器，当执行所述可执行指令时，所述至少一个处理器用于：
获取与当前时刻相机所获取的至少一个场景相关的实时图像数据；
从所述实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个实时第一特征；
确定对应于所述至少两个实时第一特征的一个或以上第一估计值，所述一个或以上第一估计值由第一坐标系表示；
获取对应于所述至少两个实时第一特征的一个或以上第一参考值，所述一个或以上第一参考值由第二坐标系表示，所述一个或以上第一估计值中的每一个对应所述一个或以上第一参考值中的一个；以及
基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定在所述当前时刻所述相机的一个或以上实时目标参数。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定所述相机的一个或以上实时目标参数，所述至少一个处理器进一步用于：
响应于所述相机获取所述实时图像数据，确定所述相机是否需要被标定；以及
响应于确定所述相机需要被标定，基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定所述相机的所述一个或以上实时目标参数。


3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，为了确定所述相机是否需要被标定，所述至少一个处理器还用于：
获取所述相机的一个或以上预定参数；
基于所述相机的所述预定参数，确定与所述至少两个对象的所述至少两个实时第一特征相对应的一个或以上第二参考值，所述一个或以上第二参考值由所述第二坐标系表示；以及
基于所述一个或以上第一参考值中的至少一个与相应的第二参考值之间的差值，确定所述相机是否需要被标定。


4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述确定所述相机是否需要被标定包括：
确定当前时刻与最接近所述当前时刻的先前标定之间的时间间隔是否超过阈值；或者
确定当前时刻的所述相机的位置是否与执行所述先前标定时的所述相机的位置一致。


5.根据权利要求4所述的系统，所述至少一个处理器进一步用于：
响应于确定所述当前时刻和最接近所述当前时刻的所述先前标定之间的所述时间间隔超过所述阈值，或在所述当前时刻所述相机的所述位置与执行所述先前标定时的所述相机的所述位置不一致，确定所述相机需要被标定。


6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值确定所述相机的一个或以上实时目标参数，所述至少一个处理器进一步用于：
从所述一个或以上实时第一特征中确定至少一组实时第二特征；
基于所述至少一组实时第二特征确定所述相机的至少一组一个或以上第一参数；
基于所述至少一组一个或以上第一参数中的每一个，确定与所述至少两个对象的所述至少两个实时第一特征相对应的一个或以上第二参考值；以及
基于所述一个或以上第一参考值与所述一个或以上第二参考值之间的差值，确定所述相机的所述一个或以上实时目标参数。


7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定所述相机的一个或以上实时目标参数，所述至少一个处理器进一步用于：
获取所述相机的一个或以上预定参数；以及
基于所述一个或以上第一估计值、所述一个或以上第一参考值以及所述相机的所述一个或以上预定参数，根据梯度算法确定所述相机的所述一个或以上实时目标参数。


8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，确定所述相机的所述一个或以上实时目标参数，所述至少一个处理器进一步用于：
基于所述一个或以上第一估计值和所述一个或以上第一参考值，根据递归算法或数值算法确定所述相机的所述一个或以上实时目标参数。


9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少两个对象包括车道标识的至少一部分、车辆的至少一部分、设施的至少一部分以及人的至少一部分中的至少一项。


10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述相机安装在移动设备中。


11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了从所述实时图像数据中识别与至少两个对象相关的至少两个特征，所述至少一个处理器还用于：
从所述实时图像数据中检测所述至少两个对象；
对所述至少两个对象进行分类；以及
基于所述至少两个分类后的对象识别与所述至少两个对象相关的所述至少两个特征。


12.一种在具有至少一个处理器和至少一个计算机可读存储介质的计算设备上实现的方法，所述方法包括：
获取与相机所获取的至少一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张忠，
申请(专利权)人：上海趋视信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31