【技术实现步骤摘要】
一种3D场景定标方法、定标装置及其定标应用
[0001]本专利技术属于图像处理技术,具体涉及一种3D场景定标方法、定标装置及其定标应用。
技术介绍
[0002]随着科技的发展,人工智能技术的出现,一些无人智能装置应用在人们日常生活中,无人智能装置对场景的识别尤为重要,比如无人驾驶等,通常会预先采集图场景图像,通过对每个场景标注对应的场景,利用已标注的图像集,对模型进行训练,以使汽车在实际驾驶过程中,当采集到周围的图像时,可以应用已训练的模型,通过图像识别出所处的场景,以便根据场景来决策驾驶策略。
[0003]而现有对场景的标注,需要对场景图像重复标注操作,造成场景标注操作较为繁琐,造成场景标注时间长,效率低下。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种3D场景定标方法、定标装置及其定标应用。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:
[0006]一种3D场景定标方法,包括如下步骤:
[0007]S1、场景区域检测 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种3D场景定标方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、场景区域检测:获取待定标的3D场景图像,其中所述待标定的3D场景图像中分布设有多个标定板,并从3D场景图像中检测定标板的位置区域;S2、场景全局定标配准:基于步骤S1中定标板位置信息,从定标板的距离数据和摄像机数据中快速计算生成3D场景包围盒变换成2D空间中的包围盒的全部变换参数集合;S3、场景精准定标配准:引入定标板上所有点的数据信息来进行计算,对步骤S2的变换参数集合结果进行优化,使得点对点的距离最小,得到优化后的变换参数的集合;S4、场景方案选择:使用非极大抑制的方法来计算得到变换参数的最终值。2.根据权利要求1所述的3D场景定标方法,其特征在于,在步骤S1中,所述3D场景图像在定标前需要进行灰度化处理,得到灰度3D场景图像。3.根据权利要求1所述的3D场景定标方法,其特征在于,在步骤S1中,检测定标板的方法,具体包括如下步骤:步骤101:使用PCA降维的方法计算3D场景图像每个点的法向量;步骤102:使用随机种子结合法向量信息来判定不同的点是否属于一个区域;步骤103:对所生成的区域进行滤波得到定标板的位置信息。4.根据权利要求1所述的3D场景定标方法,其特征在于,在步骤S2中,快速生成变换参数集合的方法,具体包括如下步骤:步骤201、在距离数据和摄像机数据中随机选择定标板区域上三个点组;步骤202、利用三个点组中定标板的中心和法向量的信息,来计算其所对应的变换参数,并计算该参数下来衡量定标精度的分值;步骤203、选择分值大于阈值的参...
【专利技术属性】
技术研发人员:唐绍鹏,贺纯洁,程兰颖,
申请(专利权)人:南京冲浪智行科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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