基于双目相机的参数立体匹配方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双目相机的参数立体匹配方法和系统，所述方法包括：获取目标检测区域内的左右图像；基于权重参数，通过多层级网络结构对左右图像进行特征提取，以获得具有多个特征维度的左右特征图；基于监督学习策略对所述左右特征图进行匹配代价聚合，以得到聚合后的代价值。解决了现有用于自动驾驶的参数匹配算法准确性差、计算速度慢的技术问题。计算速度慢的技术问题。计算速度慢的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于双目相机的参数立体匹配方法和系统


[0001]本申请实施例涉及自动驾驶
，具体涉及一种基于双目相机的参数立体匹配方法和系统。

技术介绍

[0002]随着人们对更加安全和便捷出行的需求的日益增长，智能驾驶技术正处于蓬勃发展时期，感知和理解环境的能力是汽车智能系统的基础和前提。智能车辆通过双目相机采集视图，并在感知周围环境后做出分析，通过将信息提供给控制系统，实现对行驶情况的检测。
[0003]在数据分析时，需要进行参数匹配，参数匹配的性能直接影响到自动驾驶信息识别的准确性和效率。传统的参数匹配算法包括局部算法和全局算法，但是，局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立，导致匹配效果较差；而全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束，能够得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢。

技术实现思路

[0004]为此，本申请实施例提供一种基于双目相机的参数立体匹配方法和系统，以至少部分解决现有用于自动驾驶的参数匹配算法准确性差、计算速度慢的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目相机的参数立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标检测区域内的左右图像；基于权重参数，通过多层级网络结构对左右图像进行特征提取，以获得具有多个特征维度的左右特征图；基于监督学习策略对所述左右特征图进行匹配代价聚合，以得到聚合后的代价值。2.如权利要求1所述的参数立体匹配方法，其特征在于，所述通过多层级网络结构对左右图像进行特征提取，以获得具有多个特征维度的左右特征图，具体包括：利用所述多层级网络结构中的encode模块对左右图像进行特征提取，以获得第一特征维度的左右特征图；且/或，利用所述多层级网络结构中的decode模块对左右图像进行特征提取，以获得第二特征维度的左右特征图。3.如权利要求2所述的参数立体匹配方法，其特征在于，所述第一特征维度包括：[w,h,dim], [w/2,h/2,dim*2], [w/4,h/4,dim*4]，所述第二特征维度包括[w/4,h/4,dim*4], [w/2,h/2,dim*2]，[w,h,dim]，其中，w是指左右特征图宽度，h是指左右特征图高度，dim是左右特征图数量。4.如权利要求3所述的参数立体匹配方法，其特征在于，利用以下公式对所述左右特征图进行匹配代价聚合，以得到聚合后的代价值：其中，为聚合后的代价值，为聚合前的代价值，r为传播方向上的单位距离，d为当前视差，di为视差搜索范围内的遍历视差值，λi为惩罚项的最优值，disp
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n为视差的搜索范围。5.如权利要求4所述的参数立体匹配方法，其特征在于，所述监督学习策略具体包括：基于激光雷达点云获取真实视差值和本立体匹配方案前向推理的预测视差值；计算所述真实视差值与所述预...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨超，
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：