一种下水井区域的检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种下水井区域的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：从当前帧图像中分割出下水井区域，并确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标，其中，当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的目标车辆所在的行驶道路的图像；针对于每个下水井区域，基于图像采集设备相对于行驶道路间的相距距离，将下水井区域的图像二维坐标转换为基于目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，并根据第一三维坐标确定下水井区域的区域检测结果；得到在获取到当前帧图像时与目标车辆关联的各下水井区域的区域检测结果。本发明专利技术实施例中的技术方案，可以准确检测出目标车辆的行驶道路上的下水井区域。水井区域。水井区域。

【技术实现步骤摘要】
一种下水井区域的检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种下水井区域的检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]下水井是无人配送车行驶道路上的常见物体，其有可能影响到无人配送车的行驶过程。例如，虚掩和/或丢失井盖的下水井会加大无人配送车的侧翻风险；三维激光雷达透过栅栏型的下水井扫到地面下方的点时，这会产生额外的障碍物而影响到无人配送车的行驶。因此，为了保证无人配送车行驶的安全和顺畅，准确检测出行驶道路上的下水井区域至关重要。
[0003]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在以下技术问题：现有的下水井区域的检测方案的检测精度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种下水井区域的检测方法、装置、设备及存储介质，解决了下水井区域的检测精度不高的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种下水井区域的检测方法，可以包括：
[0006]从当前帧图像中分割出下水井区域，并确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标，其中，当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的目标车辆所在的行驶道路的图像；
[0007]针对每个下水井区域，基于图像采集设备相对于行驶道路间的相距距离，将下水井区域的图像二维坐标转换为基于目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，并根据第一三维坐标确定下水井区域的区域检测结果；
[0008]得到获取到当前帧图像时与目标车辆关联的各下水井区域的区域检测结果。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种下水井区域的检测装置，可以包括：
[0010]图像二维坐标确定模块，用于从当前帧图像中分割出下水井区域，并确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标，其中，当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的目标车辆所在的行驶道路的图像；
[0011]第一三维坐标转换模块，用于于针对每个下水井区域，基于图像采集设备相对于行驶道路间的相距距离，将下水井区域的图像二维坐标转换为基于目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，根据第一三维坐标确定下水井区域的区域检测结果；
[0012]区域检测结果确定模块，用于得到在获取到当前帧图像时与目标车辆关联的各下水井区域的区域检测结果。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种下水井区域的检测设备，可以包括：
[0014]一个或多个处理器；
[0015]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0016]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例所提供的下水井区域的检测方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例所提供的下水井区域的检测方法。
[0018]本专利技术实施例的技术方案，通过从当前帧图像中分割出下水井区域，确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标，其中，当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的目标车辆所在的行驶道路的图像；针对每个下水井区域，由于其的图像二维坐标缺乏准确的深度信息，这会直接影响到下水井区域的检测精度，考虑到下水井区域和行驶道路是位于同一平面上的，因此可以基于图像采集设备相对于行驶道路的相距距离，将下水井区域的图像二维坐标转换为基于目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，然后根据第一三维坐标确定下该水井区域的区域检测结果；进而，在对每个下水井区域均执行上述处理后，可以得到在获取到当前帧图像时与目标车辆关联的各下水井区域的区域检测结果。上述技术方案，通过从可精细刻画出复杂的行驶道路的当前帧图像中分割出二维的下水井区域，然后基于图像采集设备和行驶道路间的相距距离来弥补该二维的下水井区域中缺乏的深度信息，由此达到了准确检测出行驶道路上的三维的下水井区域的效果。
附图说明
[0019]图1是本专利技术实施例中的一种下水井区域的检测方法的流程图(一)；
[0020]图2是本专利技术实施例中的一种下水井区域的检测方法的流程图(二)；
[0021]图3是本专利技术实施例中的一种下水井区域的检测方法的流程图(三)；
[0022]图4是本专利技术实施例中一种下水井区域的检测方法中可选示例的流程图；
[0023]图5是本专利技术实施例中的一种下水井区域的检测装置的结构框图；
[0024]图6是本专利技术实施例中的一种下水井区域的检测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0026]图1是本专利技术实施例中提供的一种下水井区域的检测方法的流程图(一)。本实施例可适用于精准检测下水井区域的情况。该方法可由本专利技术实施例提供的下水井区域的检测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在下水井区域的检测设备上，该设备可以是各用户终端或服务器。
[0027]参见图1，本专利技术实施例的方法具体包括如下步骤：
[0028]S110、从当前帧图像中分割出下水井区域，确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标，其中，当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的目标车辆所在的行驶道路的图像。
[0029]其中，图像采集设备可以是设置在目标车辆上的用于采集目标车辆所在的行驶道
路的图像的设备，如摄像机、照相机等；当前帧图像可以是由图像采集设备在当前时刻下采集到的图像；目标车辆可以是由驾驶人员驾驶的车辆，也可以是无人驾驶的车辆如无人配送车等，在此未做具体限定。下水井区域可以是设置在行驶道路上的下水井所在的区域，该下水井的井盖有可能是实心(如圆形或是方形)的，也有可能是栅栏型的，在此未做具体限定。当当前帧图像中包括下水井区域时，可以从当前帧图像中分割出下水井区域，并且基于预先建立的图像二维坐标系确定下水井区域在当前帧图像中的图像二维坐标。实际应用中，可选的，该图像二维坐标可以是下水井区域中的每个下水井像素点在图像二维坐标系下的二维坐标，也可以是下水井区域上的各轮廓像素点在图像二维坐标系下的二维坐标，在此未做具体限定。
[0030]实际应用中，可选的，上述下水井区域的分割过程可以基于图像分割算法、预先训练完成的图像分割模型等实现，在此未做具体限定。示例性的，以图像分割模型是图像语义分割模型为例，对本步骤中的下水井区域的分割过程进行示例性说明。具体的，获取当前帧图像，并将当前帧图像输入到已训练完成的图像语义分割模型中，根据图像语义分割模型的输出结果，得到从当前帧图像的各像素点中分割出属于下水井区域的下水井像素点；对各下水井像素点进行聚类，得到下水井区域。其中，图像语义分割模型可以是用于计算当前帧图像中的每个像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种下水井区域的检测方法，其特征在于，包括：从当前帧图像中分割出下水井区域，并确定所述下水井区域在所述当前帧图像中的图像二维坐标，其中，所述当前帧图像包括基于设置在目标车辆上的图像采集设备获取到的所述目标车辆所在的行驶道路的图像；针对每个所述下水井区域，基于所述图像采集设备相对于所述行驶道路间的相距距离，将所述下水井区域的所述图像二维坐标转换为基于所述目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，并根据所述第一三维坐标确定所述下水井区域的区域检测结果；得到在获取到所述当前帧图像时与所述目标车辆关联的各所述下水井区域的所述区域检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相距距离包括所述图像采集设备在垂直于所述行驶道路的高度方向上的距离，所述基于所述图像采集设备相对于所述行驶道路间的相距距离，将所述下水井区域的所述图像二维坐标转换为基于所述目标车辆建立的车辆三维坐标系下的第一三维坐标，包括：根据所述图像采集设备相对于所述行驶道路的相距距离确定在坐标转换后得到的第一三维坐标在预设坐标轴下的坐标值；获取所述图像采集设备的内参标定矩阵、及所述图像采集设备相对于基于所述目标车辆建立的车辆三维坐标系的外参标定矩阵；基于所述内参标定矩阵以及所述外参标定矩阵，将所述下水井区域的所述图像二维坐标转换为所述车辆三维坐标系下的所述第一三维坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一三维坐标确定所述下水井区域的区域检测结果之后，还包括：获取历史检测结果集合，并将所述区域检测结果添加到所述历史检测结果集合中，根据添加结果更新所述历史检测结果集合，其中，所述历史检测结果集合中的历史检测结果是从历史帧图像中得到的所述区域检测结果，所述历史帧图像是在所述当前帧图像之前获取到的图像；针对每个所述历史检测结果，若所述历史检测结果和各所述区域检测结果均不属于同一所述下水井区域，则确定与所述历史检测结果对应的所述下水井区域是否位于所述图像采集设备的预设盲区范围内；如果是，则对所述历史检测结果进行保留处理，否则进行剔除处理；所述得到在获取到所述当前帧图像时与所述目标车辆关联的各所述下水井区域的所述区域检测结果，包括：基于处理后的所述历史检测结果集合，得到在获取到所述当前帧图像时与所述目标车辆关联的各所述下水井区域的所述区域检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一三维坐标确定所述下水井区域的区域检测结果，包括：获取所述目标车辆在获取到所述当前帧图像时的当前位置、以及预先建立的固定不变的参照三维坐标系，并根据所述当前位置确定所述车辆三维坐标系相对于所述参照三维坐标系的变换矩阵；基于所述变换矩阵将所述第一三维坐标变换到所述参照三维坐标系下的第二三维坐
标，并根据所述第二三维坐标确定所述下水井区域的区域检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设盲区范围是在背向所述目标车辆的方向上的与所述目标车辆的车辆边缘相距预设盲区距离以内的范围，所述确定与所述历史检测结果对应的所述下水井区域是否位于所述图像采集设备的预设盲区范围内，包括：获取所述目标车辆在所述车辆三维坐标系下的车辆三维坐标，并基于所述变换矩阵对所述车辆三维坐标进行变换；根据所述历史检测结果和变换后的所述车辆三维坐标确定与所述历史检测结果对应的所述下水井区域和所述目标车辆的第一相对位置；根据所述第一相对位置确定与所述历史检测结果对应的所述下水井区域是否位于所述图像采集设备的预设盲区范围内。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在若所述历史检测结果和各所述区域检测结...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，
申请(专利权)人：京东鲲鹏江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：