本申请公开了一种车辆三维模型的获取方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶领域。具体实现方案为：获取车辆行驶过程中采集的图像，图像中包括其他车辆的部件；根据部件在图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数；根据预设三维模型和转化系数，生成其他车辆的三维模型。本申请中的方法可以根据预设三维模型与采集的图像中的部件的坐标的映射，进而构建图像中的车辆的三维模型，能够提高三维模型的准确性。能够提高三维模型的准确性。能够提高三维模型的准确性。
【技术实现步骤摘要】
车辆三维模型的获取方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及自动驾驶领域中的车辆三维模型的获取方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶车辆在行驶过程中需要对周围的环境进行实时三维感知，例如实时获取周围环境中的车辆、绿化带、交通标志牌等的三维模型，以进行正确的驾驶决策。
[0003]现有技术中，自动驾驶车辆可以实时获取周围环境的二维图像，根据二维图像和预先设置的深度模型网络，获取二维图像中车辆的每个位置距离自动驾驶车辆的距离，以获取二维图像中的车辆的三维点云数据，进而根据三维点云数据构建车辆的三维模型。
[0004]但现有技术的方法中依靠单张图像对车辆进行三维重建，受限于该单张图像的视角等原因，重建的三维点云稀疏且不准确，使得构建的三维模型不准确。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种车辆三维模型的获取方法、装置、电子设备和存储介质，可以提高构建的车辆的三维模型的准确性。
[0006]本申请第一方面提供一种车辆三维模型的获取方法，包括：获取车辆行驶过程中采集的图像，所述图像中包括其他车辆的部件；根据所述部件在所述图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与所述部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数；根据所述预设三维模型和所述转化系数，生成所述其他车辆的三维模型。
[0007]本实施例中通过图像中车辆的部件与该预设三维模型的预设部件的坐标对应关系，对预设三维模型进行调整，以获取图像中的车辆的三维模型，且能够达到提高车辆的三维模型的准确性、降低成本的目的。
[0008]在一种可能的设计中，所述获取车辆行驶过程中采集的图像之后，还包括：对所述图像进行语义分割，确定包含有所述部件的像素区域；在所述像素区域抽取至少两个第一特征点；在所述预设部件中获取每个所述第一特征点对应的第二特征点。
[0009]对应的，所述根据所述部件在所述图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与所述部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数，包括：根据所述至少两个第一特征点的二维坐标、每个所述第二特征点的三维坐标，以及所述预设三维模型中每个位置的三维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标的映射关系，获取所述转化系数，所述转化系数用于将每个所述第一特征点的二维坐标转化成三维坐标，所述第一特征点的转化后的三维坐标的二维投影坐标与所述第一特征点对应的第二特征点的二维坐标相同。
[0010]在该设计中，根据图像中的特征点和三维预设模型中的特征点的选取和匹配，可以提高获取的转化系数的精度。
[0011]在一种可能的设计中，在所述像素区域抽取至少两个第一特征点，包括：在所述像
素区域的边缘抽取所述至少两个第一特征点。
[0012]在该设计中，鉴于像素区域的边缘可以表征部件的形状特征，因此在所述像素区域的边缘抽取所述至少两个第一特征点也可以提高特征点的匹配度，以获取高精度的转化系数。
[0013]在一种可能的设计中，所述方法还包括：构建所述预设三维模型；将所述预设三维模型展开，获取所述预设三维模型的二维平面图，以及所述二维平面图中每个位置的二维坐标；根据所述二维平面图和所述二维平面图中每个位置的二维坐标，获取K个预设部件的二维模板，以及每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标；将所述预设三维模型中每个位置的三维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标进行映射，得到所述映射关系。
[0014]在该设计中将该M个区块划分为K个预设部件，预设部件，如前脸、左前轮胎，之间的特征的差异性大，能够有效提取部件的特征，便于在实际应用过程中的识别、分割和三维构建。
[0015]在一种可能的设计中，所述根据所述二维平面图和所述二维平面图中每个位置的二维坐标，获取至少一个预设部件的二维模板，以及每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标，包括：将所述二维平面图拆分成具有预设尺寸的M个区块，所述M为大于2的整数；根据用户对所述M个区块的选择指示，将所述M个区块划分为K个预设部件的二维模板，所述K为小于所述M且大于1的整数；根据所述二维平面图中每个位置的二维坐标，获取每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标。
[0016]在一种可能的设计中，所述构建所述预设三维模型之后，还包括：获取所述预设三维模型的特征向量；所述根据所述预设三维模型和所述转化系数，生成所述其他车辆的三维模型，包括：根据所述预设三维模型的特征向量和所述转化系数，生成所述其他车辆的三维模型。
[0017]在一种可能的设计中，所述方法还包括：根据所述图像，确定所述其他车辆的类型；根据所述其他车辆的类型，在三维模型库中确定与所述其他车辆的类型相同的所述预设三维模型，所述三维模型库包括至少两种类型的车辆的预设三维模型。
[0018]在该设计中，可以预先构建不同类型的车辆的预设三维模型，基于图像中的车辆的类型，采用与该车辆的类型对应的预设三维模型，能够实现对不同类型的车辆三维模型的构建。
[0019]本申请的第二方面提供车辆三维模型的获取装置，包括：
[0020]第一处理模块，用于获取车辆行驶过程中采集的图像，所述图像中包括其他车辆的部件；第二处理模块，用于根据所述部件在所述图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与所述部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数，且根据所述预设三维模型和所述转化系数，生成所述其他车辆的三维模型。
[0021]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，还用于对所述图像进行语义分割，确定包含有所述部件的像素区域；在所述像素区域抽取至少两个第一特征点；在所述预设部件中获取每个所述第一特征点对应的第二特征点。
[0022]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，具体用于根据所述至少两个第一特征点的二维坐标、每个所述第二特征点的三维坐标，以及所述预设三维模型中每个位置的三
维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标的映射关系，获取所述转化系数，所述转化系数用于将每个所述第一特征点的二维坐标转化成三维坐标，所述第一特征点的转化后的三维坐标的二维投影坐标与所述第一特征点对应的第二特征点的二维坐标相同。
[0023]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，具体用于在所述像素区域的边缘抽取所述至少两个第一特征点。
[0024]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，还用于构建所述预设三维模型，且将所述预设三维模型展开，获取所述预设三维模型的二维平面图，以及所述二维平面图中每个位置的二维坐标，并根据所述二维平面图和所述二维平面图中每个位置的二维坐标，获取K个预设部件的二维模板，以及每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标；将所述预设三维模型中每个位置的三维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标进行映射，得到所述映射关系。
[0025]在一种可能的设计中，所述第二处理模块，具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆三维模型的获取方法，其特征在于，包括：获取车辆行驶过程中采集的图像，所述图像中包括其他车辆的部件；根据所述部件在所述图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与所述部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数；根据所述预设三维模型和所述转化系数，生成所述其他车辆的三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆行驶过程中采集的图像之后，还包括：对所述图像进行语义分割，确定包含有所述部件的像素区域；在所述像素区域抽取至少两个第一特征点；在所述预设部件中获取每个所述第一特征点对应的第二特征点；所述根据所述部件在所述图像中的二维坐标，以及预设三维模型中与所述部件对应的预设部件的三维坐标，获取二维坐标和三维坐标的转化系数，包括：根据所述至少两个第一特征点的二维坐标、每个所述第二特征点的三维坐标，以及所述预设三维模型中每个位置的三维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标的映射关系，获取所述转化系数，所述转化系数用于将每个所述第一特征点的二维坐标转化成三维坐标，所述第一特征点的转化后的三维坐标的二维投影坐标与所述第一特征点对应的第二特征点的二维坐标相同。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述像素区域抽取至少两个第一特征点，包括：在所述像素区域的边缘抽取所述至少两个第一特征点。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：构建所述预设三维模型；将所述预设三维模型展开，获取所述预设三维模型的二维平面图，以及所述二维平面图中每个位置的二维坐标；根据所述二维平面图和所述二维平面图中每个位置的二维坐标，获取K个预设部件的二维模板，以及每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标；将所述预设三维模型中每个位置的三维坐标与每个所述预设部件的二维模板中每个位置的二维坐标进行映射，得到所述映射关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维平面图和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢飞翔，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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