基于双目立体相机的道路状况检测方法、系统和智能终端技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双目立体相机的道路状况检测方法、系统和存储介质，该方法包括：检测目标车辆的可行驶区域，在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度‑距离坐标；对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度‑距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。从而解决了现有技术中由于行驶路面建模不准确，而导致的道路状况检测结构不准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于双目立体相机的道路状况检测方法、系统和智能终端
本专利技术涉及辅助驾驶
，具体涉及一种基于双目立体相机的道路状况检测方法、系统和智能终端。
技术介绍
自动驾驶背景下的安全问题是制约其快速发展的重要因素。在行驶过程中对前方障碍物进行有效快速准确的检测响应是必要条件。现有的检测方法一般会利用rgbd深度相机作为视觉传感器，对图像中的地面进行平面建模，再利用地面的检测结果进行地面上障碍物的检测。但是，由于实际路面不是理想的水平平面，尤其起伏路面会容易导致路面建模失效；处于同一水平线上的地面也不一定是平整的，有一定的容差范围，且障碍物与地面接触的边缘无法做精确分割，这些原因都导致现有方法难以实现对地面的准确建模，使得道路状况检测结果不准确。
技术实现思路
为此，本专利技术实施例提供一种基于双目立体相机的道路状况检测方法、系统和智能终端，以至少部分解决现有技术中由于行驶路面建模不准确，而导致的道路状况检测结构不准确的技术问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种基于双目立体相机的道路状况检测方法，所述方法包括：检测目标车辆的可行驶区域；在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标；对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度-距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。进一步地，所述在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标，具体包括：在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，并结合基础点对应的立体相机深度点云值，计算各所述基础点所对应的像极坐标系，以得到所述像极坐标系中的高度-距离坐标。进一步地，所述对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，具体包括：以可行驶区域中图像每行作为基础；设定第j行的基础点为sumj个，根据高度方向进行基础点的排序，选择min(sumj*10％，10)个基础点作为该行地面的代表点，各所述代表点则为所述目标点。进一步地，所述方法还包括：通过地面高度模型对所述目标点与地面交界部分的像素进行二次判断，以分割障碍物与地面交界部分。进一步地，所述方法还包括：基于地面上障碍物的聚类结果，得到路况起伏信息；根据所述路况起伏信息输出相应的制动策略。本专利技术还提供一种基于双目立体相机的道路状况检测系统，用于实施如上所述的方法，所述系统包括：区域检测单元，用于检测目标车辆的可行驶区域；坐标获取单元，用于在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标；目标点筛选单元，用于对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度-距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；建模单元，用于利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；结果输出单元，用于在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。进一步地，所述坐标获取单元，具体用于：在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，并结合基础点对应的立体相机深度点云值，计算各所述基础点所对应的像极坐标系，以得到所述像极坐标系中的高度-距离坐标。进一步地，所述目标点筛选单元，具体用于：以可行驶区域中图像每行作为基础；设定第j行的基础点为sumj个，根据高度方向进行基础点的排序，选择min(sumj*10％，10)个基础点作为该行地面的代表点，各所述代表点则为所述目标点。本专利技术还提供一种智能终端，所述智能终端包括：数据采集装置、处理器和存储器；所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如上所述的方法。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如上所述的方法。本专利技术所提供的一种基于双目立体相机的道路状况检测方法，通过检测目标车辆的可行驶区域，在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标；对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度-距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。从而利用坐标曲线以及高度表进行路面高低度的检测，实现准确建模和道路状况获取，解决了现有技术中由于行驶路面建模不准确，而导致的道路状况检测结构不准确的技术问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
得能涵盖的范围内。图1为本专利技术所提供的基于双目立体相机的道路状况检测方法一种具体实施方式的流程图；图2为本专利技术所提供的基于双目立体相机的道路状况检测系统一种具体实施方式的结构框图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术所提供的方法依据深度学习进行可行驶区间的检测，得到地面建模所需的准确位置点，再利用所选点进行基于B样条曲线的地面建模，得到精确的地面高度模型，建立高度表，通过在深度图上依据此表对所有图像点进行判断，最终得到地面上障碍物的聚类结果，从而提高了建模准确性，进而提高了道路情况检测的准确性。在一种具体实施方式中，如图1所示，本专利技术所提供的基于双目立体相机的道路状况检测方法包括以下步骤：S1：检测目标车辆的可行驶区域。在实际使用场景中，基于深度学习利用caffe框架进行可行驶区域的检测，在检测过程中，无需限制使用的模型，输入双目立体相机的与深度点云图对应的一路校准本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双目立体相机的道路状况检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n检测目标车辆的可行驶区域；/n在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标；/n对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度-距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；/n利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；/n在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于双目立体相机的道路状况检测方法，其特征在于，所述方法包括：
检测目标车辆的可行驶区域；
在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标；
对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，计算高度-距离坐标所生成的曲线中，各所述目标点的深度值所对应的地面高度；
利用各所述目标点进行基于B样条曲线的地面建模，得到地面高度模型，并建立高度表；
在所述双目相机的深度图上依据所述高度表对所有图像点进行判断，以得到地面上障碍物的聚类结果。


2.根据权利要求1所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，得到像极坐标系中的高度-距离坐标，具体包括：
在所述可行驶区域内，以所有图像点作为基础点，并结合基础点对应的立体相机深度点云值，计算各所述基础点所对应的像极坐标系，以得到所述像极坐标系中的高度-距离坐标。


3.根据权利要求2所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述对所述基础点进行筛选，以获得多个目标点，具体包括：
以可行驶区域中图像每行作为基础；
设定第j行的基础点为sumj个，根据高度方向进行基础点的排序，选择min(sumj*10％，10)个基础点作为该行地面的代表点，各所述代表点则为所述目标点。


4.根据权利要求3所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过地面高度模型对所述目标点与地面交界部分的像素进行二次判断，以分割障碍物与地面交界部分。


5.根据权利要求4所述的道路状况检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于地面上障碍物的聚类结果，得到路况起伏信息；
根据所述路况起伏信息输出相应的制动策略。


6.一种基于双目立体相机的道路状...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晓丽，王欣亮，孙钊，
申请(专利权)人：北京中科慧眼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11