本发明专利技术公开一种基于图像的距离确定方法及装置，包括：从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状和所述第一坐标，确定所述标定物体的第二坐标；根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型；根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型；根据所述图像转换模型和所述距离转换模型，确定待测图像中的待测距离；利用原始图像和标定物体建立图像转换模型和距离转换模型，并以图像转换模型和距离转换模型对于待测图像中待测距离进行测算；实现了基于单目摄像头的测距，无需在车联网系统中进一步的部署距离传感器，从而降低了车辆网系统的经济成本和部署难度。的经济成本和部署难度。的经济成本和部署难度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像的距离确定方法及装置
[0001]本专利技术涉及图像分析
，尤其涉及一种基于图像的距离确定方法及装置。
技术介绍
[0002]在车联网系统当中，可以通过部署路侧传感器，以采集道路中的各种传感数据，从而为后续基于路况的数据分析提供数据基础。路侧传感器可以是摄像头，其采集的传感数据即是拍摄道路中特定范围的图像，或连续图像构成的视频。
[0003]普通的单目摄像头采集图像是二维图像，不包括深度信息，即无法根据图像直接确定道路中物体间的距离。而“距离”亦是车联网系统中重要的传感数据。所以现有技术中为了弥补摄像头无法实现测距的不足，通常还需在路侧传感器中额外的部署深度传感器，以实现测距功能。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于图像的距离确定方法及装置，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于图像的距离确定方法，包括：
[0006]从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状和所述第一坐标，确定所述标定物体的第二坐标；
[0007]根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型；
[0008]根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型；
[0009]根据所述图像转换模型和所述距离转换模型，确定待测图像中的待测距离。
[0010]优选的，所述原始图像的数量为至少2个，所述从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状和所述第一坐标，确定所述标定物体的第二坐标包括：
[0011]从各所述原始图像中，确定所述标定物体对应的第一坐标；
[0012]根据所述标定物体的标定形状对各所述第一坐标进行坐标转换，以确定各所述第一坐标对应的第二坐标。
[0013]优选的，所述根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型包括：
[0014]根据各所述原始图像对应的第一坐标和第二坐标，确定相应的转换参数；
[0015]根据各所述转换参数，确定所述图像转换模型。
[0016]优选的，所述根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型包括：
[0017]根据所述原始图像和所述图像转换模型，确定所述原始图像对应的第一转换图像；
[0018]根据所述第二坐标，确定所述标定物体在所述第一转换图像中的第一像素距离；
[0019]根据所述第一像素距离和所述标定物体的预定参数，确定所述距离转换模型。
[0020]优选的，所述根据所述原始图像和所述图像转换模型，确定所述原始图像对应的第一转换图像包括：
[0021]将所述原始图像中原始像素的原始像素坐标输入所述图像转换模型，以确定第一转换坐标；
[0022]根据所述原始像素和所述第一转换坐标，确定所述第一转换图像。
[0023]优选的，所述根据所述图像转换模型和所述距离转换模型，确定待测图像中的待测距离包括：
[0024]根据所述待测图像和所述图像转换模型，确定所述待测图像对应的第二转换图像；
[0025]根据所述第二转换图像和所述距离转换模型，确定所述待测距离。
[0026]优选的，所述根据所述第二转换图像和所述距离转换模型，确定所述待测距离包括：
[0027]确定所述第二转换图像中的第二像素距离；
[0028]根据所述第二像素距离和所述距离转换模型，确定所述待测距离。
[0029]第二方面，本专利技术提供一种基于图像的距离确定装置，包括：
[0030]坐标确定模块，用于从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状，确定所述标定物体的第二坐标；
[0031]图像转换模型确定模块，用于根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型；
[0032]距离转换模型确定模块，用于根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型；
[0033]测距模块，用于根据所述图像转换模型和所述距离转换模型，确定待测图像中的待测距离。
[0034]第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本专利技术所述的基于图像的距离确定方法。
[0035]第四方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：
[0036]处理器；
[0037]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0038]所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本专利技术所述的基于图像的距离确定方法。
[0039]与现有技术相比，本专利技术提供的一种基于图像的距离确定方法及装置，利用原始图像和标定物体建立图像转换模型和距离转换模型，并以图像转换模型和距离转换模型对于待测图像中待测距离进行测算；实现了基于单目摄像头的测距，无需在车联网系统中进一步的部署距离传感器，从而降低了车辆网系统的经济成本和部署难度。
附图说明
[0040]图1为本专利技术一实施例提供的一种基于图像的距离确定方法的流程示意图；
[0041]图2为本专利技术一实施例提供的一种基于图像的距离确定方法中标定物体的示意图；
[0042]图3为本专利技术一实施例提供的另一种基于图像的距离确定方法的流程示意图；
[0043]图4为本专利技术一实施例提供的一种基于图像的距离确定装置的结构示意图。
具体实施方式
[0044]为使本专利技术的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域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，都属于本专利技术保护的范围。
[0045]在车联网系统当中，可以通过部署路侧传感器，以采集道路中的各种传感数据，从而为后续基于路况的数据分析提供数据基础。路侧传感器可以是摄像头，其采集的传感数据即是拍摄道路中特定范围的图像，或连续图像构成的视频。
[0046]普通的单目摄像头采集图像是二维图像，不包括深度信息，即无法根据图像直接确定道路中物体间的距离。而“距离”亦是车联网系统中重要的传感数据。所以现有技术中为了弥补摄像头无法实现测距的不足，通常还需在路侧传感器中额外的部署深度传感器，或者部署具有测距功能的红外摄像头等，以实现测距功能。
[0047]但是，额外的部署深度传感器或红外摄像头的设备，会进一步的增加车联网系统的成本。现有技术中缺少一种利用单目摄像头实现测距的解决方案。
[0048]因此，本专利技术实施例将提供一种基于图像的距离确定方法，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。如图1所示，本实施例中方法包括以下步骤：
[0049]步骤101、从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据标定物体的标定形状和第一坐标，确定标定物体的第二坐标。
[0050]本实施例中，将采用本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像的距离确定方法，包括：从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状和所述第一坐标，确定所述标定物体的第二坐标；根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型；根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型；根据所述图像转换模型和所述距离转换模型，确定待测图像中的待测距离。2.根据权利要求1所述方法，所述原始图像的数量为至少2个，所述从原始图像中确定标定物体的第一坐标；并根据所述标定物体的标定形状和所述第一坐标，确定所述标定物体的第二坐标包括：从各所述原始图像中，确定所述标定物体对应的第一坐标；根据所述标定物体的标定形状对各所述第一坐标进行坐标转换，以确定各所述第一坐标对应的第二坐标。3.根据权利要求2所述方法，所述根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定图像转换模型包括：根据各所述原始图像对应的第一坐标和第二坐标，确定相应的转换参数；根据各所述转换参数，确定所述图像转换模型。4.根据权利要求1所述方法，所述根据所述第二坐标和所述标定物体的预定参数，确定距离转换模型包括：根据所述原始图像和所述图像转换模型，确定所述原始图像对应的第一转换图像；根据所述第二坐标，确定所述标定物体在所述第一转换图像中的第一像素距离；根据所述第一像素距离和所述标定物体的预定参数，确定所述距离转换模型。5.根据权利要求4所述方法，所述根据所述原始图像和所述图像转换模型，确定所述原始图像对应的第一转换图像包括：将所述原始图像中原始像素的原始像素坐标输入所述图像转换模型，以确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄杰，胡灿，
申请(专利权)人：联想未来通信科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：
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