定位方法、视觉地图的生成方法及其装置制造方法及图纸

本公开提供了定位方法、视觉地图的生成方法及其装置，涉及人工智能技术领域中的计算机视觉、光学字符识别、智能交通和增强现实技术领域。具体实现方案为：获取停车位图像对应的停车位编号，根据停车位编号和视觉地图获取停车位编号在世界坐标系下的三维坐标和三维位姿，视觉地图为根据停车位编号生成的，获取相机坐标系到停车位编号坐标系的第一转换矩阵，停车位编号坐标系为根据停车位编号构建的，根据第一转换矩阵、停车位编号的三维坐标和三维位姿，确定相机在世界坐标系下的三维坐标和三维位姿。不过分依赖视觉特征实现定位、不受环境和纹理重复性较高等因素的影响，增强了定位效果，该方法易于快速部署和落地，且后期维护成本低。成本低。成本低。

【技术实现步骤摘要】
定位方法、视觉地图的生成方法及其装置


[0001]本公开涉及人工智能
中的计算机视觉、光学字符识别、智能交通和增强现实
，尤其涉及一种定位方法、视觉地图的生成方法及其装置。

技术介绍

[0002]目前在人们的日常生活中定位起到越来越重要的作用，如驾车导航、寻找店铺等功能都依靠定位技术实现。由于GPS信号、蓝牙信号或者WIFI信号等容易受环境的影响，在信号较弱的情况下很难实现稳定定位，视觉定位作为一种新兴的定位方案，越来越受到人们的青睐，在科研、工商等领域广泛应用，例如可实现高效全景导航的扫地机器人和VR看房系统等，视觉定位技术可分为基于视觉地图的定位与无先验地图的定位。然而相关技术中，对于纹理重复性较高的场景进行定位时，定位效果不佳，视觉地图的构建易受多种环境因素的影响，定位操作成本较高，不易部署落地。

技术实现思路

[0003]提供了一种定位方法、视觉地图的生成方法及其装置。
[0004]根据第一方面，提供了一种定位方法，包括：获取停车位图像对应的停车位编号；根据所述停车位编号和视觉地图获取所述停车位编号在世界坐标系下的三维坐标和三维位姿，所述视觉地图为根据停车位编号平面图生成的；获取相机坐标系到停车位编号坐标系的第一转换矩阵，所述停车位编号坐标系为根据所述停车位编号平面图构建的；以及根据所述第一转换矩阵、所述停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，确定相机在所述世界坐标系下的三维坐标和三维位姿所述停车位图像的拍摄位置和拍摄位姿。
[0005]根据第二方面，提供了一种视觉地图的生成方法，包括：根据停车位编号平面图确定多个停车位编号在世界坐标系下的三维坐标；根据所述停车位编号平面图确定所述多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维位姿；以及根据所述多个停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，生成所述视觉地图。
[0006]根据第三方面，提供了一种定位装置，包括：第一获取模块，用于获取停车位图像对应的停车位编号；第二获取模块，用于根据所述停车位编号和视觉地图获取所述停车位编号在世界坐标系下的三维坐标和三维位姿，所述视觉地图为根据停车位编号生成的；第三获取模块，用于获取相机坐标系到停车位编号坐标系的第一转换矩阵，所述停车位编号坐标系为根据所述停车位编号构建的；以及第一确定模块，用于根据所述第一转换矩阵、所述停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，确定相机在所述世界坐标系下的三维坐标和三维位姿。
[0007]根据第四方面，提供了一种视觉地图的生成装置，包括：第二确定模块，用于根据停车位编号平面图确定多个停车位编号在世界坐标系下的三维坐标；第三确定模块，用于根据所述停车位编号平面图确定所述多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维位姿；以及第一生成模块，用于根据所述多个停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，生成所
述视觉地图。
[0008]根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开第一方面所述的定位方法，或者本公开第二方面所述的视觉地图的生成方法。
[0009]根据第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开第一方面所述的定位方法，或者本公开第二方面所述的视觉地图的生成方法。
[0010]根据第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开第一方面所述定位方法的步骤，或者本公开第二方面所述视觉地图的生成方法的步骤。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0013]图1是根据本公开第一实施例的定位方法的流程示意图；
[0014]图2是本公开实施例中停车位图像的示意图；
[0015]图3是根据本公开第二实施例的定位方法的流程示意图；
[0016]图4是本公开实施例中设置相机到停车位编号的预设位置的场景示意图；
[0017]图5是根据本公开第三实施例的定位方法的流程示意图；
[0018]图6是根据本公开第四实施例的定位方法的流程示意图
[0019]图7是本公开实施例中停车位编号平面图的示意图；
[0020]图8是本公开实施例中停车位编号坐标系的示意图；
[0021]图9是根据本公开第一实施例的视觉地图的生成方法的流程示意图；
[0022]图10是根据本公开第二实施例的视觉地图的生成方法的流程示意图；
[0023]图11是根据本公开第三实施例的视觉地图的生成方法的流程示意图；
[0024]图12是根据本公开第四实施例的视觉地图的生成方法的流程示意图；
[0025]图13是根据本公开第一实施例的定位装置的框图；
[0026]图14是根据本公开第二实施例的定位装置的框图；
[0027]图15是根据本公开第一实施例的视觉地图的生成装置的框图；
[0028]图16是根据本公开第二实施例的视觉地图的生成装置的框图；
[0029]图17是用来实现本公开实施例的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0031]人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。目前，AI技术具有自动化程度高、精确度高、成本低的优点，得到了广泛的应用。
[0032]计算机视觉(Computer Vision)，又称为机器视觉(Machine Vision)，是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
[0033]光学字符识别(Optical Character Recognition，简称OCR)是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。衡量OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性、产品的稳定性、易用性及可行性等。
[0034]智能交通(Intelligent Traffic System，简称ITS)又本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定位方法，包括：获取停车位图像对应的停车位编号；根据所述停车位编号和视觉地图获取所述停车位编号在世界坐标系下的三维坐标和三维位姿，所述视觉地图为根据停车位编号生成的；获取相机坐标系到停车位编号坐标系的第一转换矩阵，所述停车位编号坐标系为根据所述停车位编号构建的；以及根据所述第一转换矩阵、所述停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，确定相机在所述世界坐标系下的三维坐标和三维位姿。2.根据权利要求1所述的定位方法，其中，所述获取相机坐标系到停车位编号坐标系的第一转换矩阵，包括：获取所述相机坐标系到所述停车位编号坐标系的旋转矩阵；以及根据预设的相机到所述停车位编号的位置向量和所述旋转矩阵，确定所述第一转换矩阵。3.根据权利要求2所述的定位方法，其中，所述获取所述相机坐标系到所述停车位编号坐标系的旋转矩阵，包括：获取重力在所述相机坐标系下的第一方向；获取所述重力在所述停车位编号坐标系下的第二方向；以及根据所述第一方向和所述第二方向确定所述旋转矩阵。4.根据权利要求1所述的定位方法，其中，所述获取停车位图像对应的停车位编号，包括：对所述停车位图像进行光学字符识别检测，以获取所述停车位编号。5.根据权利要求1所述的定位方法，其中，所述视觉地图为根据所述停车位编号在停车位编号平面图中对应的平面图信息生成的。6.根据权利要求5所述的定位方法，还包括：根据所述停车位编号平面图确定多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维坐标；根据所述停车位编号平面图确定所述多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维位姿；以及根据所述多个停车位编号的所述三维坐标和所述三维位姿，生成所述视觉地图。7.根据权利要求6所述的定位方法，其中，所述根据所述停车位编号平面图确定多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维坐标，包括：根据所述停车位编号平面图获取所述停车位编号在平面图原点坐标系下的二维坐标；以及根据所述停车位编号的所述二维坐标确定所述停车位编号在所述世界坐标系下的所述三维坐标。8.根据权利要求7所述的定位方法，其中，所述根据所述停车位编号平面图获取所述停车位编号在平面图原点坐标系下的二维坐标，包括：根据所述停车位编号平面图获取停车位边框的两个角点的二维坐标；以及根据所述两个角点的二维坐标确定所述停车位边框对应的所述停车位编号的所述二维坐标。
9.根据权利要求6所述的定位方法，其中，所述根据所述停车位编号平面图确定所述多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维位姿，包括：根据所述停车位编号平面图构建所述停车位编号对应的所述停车位编号坐标系；以及根据所述停车位编号坐标系和所述世界坐标系，确定所述停车位编号在所述世界坐标系下的所述三维位姿。10.一种视觉地图的生成方法，包括：根据停车位编号平面图确定多个停车位编号在世界坐标系下的三维坐标；根据所述停车位编号平面图确定所述多个停车位编号在所述世界坐标系下的三维位姿；以及根据所述多个停车位编号的所述三维坐标和...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晨旭，王志昊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：