【技术实现步骤摘要】
一种拍摄仰角校正方法、装置及车辆
[0001]本专利技术涉及车辆自动驾驶
,特别涉及一种拍摄仰角校正方法、装置及车辆。
技术介绍
[0002]雷达、视觉摄像机、激光雷达、超声波传感器等从20世纪90年代中期开始被引入市场,以支持车辆自动驾驶技术。在20世纪10年代中期,自动驾驶被推广,一些自动驾驶功能有限的车辆作为公路应用被引入市场。其中,视觉摄像系统是一个非常重要的系统,因为它可以像人一样获取道路图像信息,所以该系统长期用于车道识别、目标识别、车辆检测、行人检测、自行车检测等领域。通常视觉摄像系统采用单目摄像机或立体摄像机,由于单目摄像机具有结构简单、成本低、安装方便等优点,在市场上得到了广泛的应用。
[0003]单目摄像机在距离检测中往往使用基于摄像机仰角的几何关系检测距离,以及基于障碍物图像中障碍物底部所在位置检测障碍物与摄像机之间的距离。
[0004]然而在实际应用中,在车辆行驶过程中,单目摄像机的仰角随着车辆运动会发生变化,导致仰角误差存在,进一步导致距离检测精度下降,往往不能满足障碍物距离检 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种仰角校正方法,应用于车辆中的单目摄像机,其特征在于,所述方法包括:在所述单目摄像机的预设仰角和相机高度下拍摄目标图像;获取所述目标图像的垂直像素数;在所述预设仰角和所述相机高度下,获取预设距离下的所述目标图像中地面的第一地面垂直像素位置;在所述目标图像中识别车道;在所述目标图像中,确定所述车道的像素宽度和所述车道的垂直像素位置之间的关系为车道像素宽度函数;通过所述预设仰角、所述相机高度、所述相机垂直视场和所述垂直像素数,确定在预设距离处对应于单个垂直像素的单像素垂直物理高度;通过所述车道像素宽度函数,获取所述第一地面垂直像素位置的第一车道像素宽度;在所述目标图像中,通过所述预设道路宽度与所述单像素的垂直物理高度的比值,计算所述预设道路宽度处的第二车道像素宽度;计算所述第一车道像素宽度和所述第二车道像素宽度之间的车道像素宽度差;通过所述车道像素宽度函数获取所述车道像素宽度差对应的误差垂直像素位置;获取所述误差垂直像素位置与所述第一地面垂直像素位置的和,得到所述第二车道像素宽度所在的第二地面垂直像素位置;根据所述第二地面垂直像素位置,获得所述真实仰角。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过公式组(1)、(2)、(3)实现所述根据所述第二地面垂直像素位置,获得所述真实仰角,其中,地面垂直像素位置,获得所述真实仰角,其中,地面垂直像素位置,获得所述真实仰角,其中,其中,θ
ele
为真实仰角,H
c
为所述单目摄像机的垂直高度,L为所述预设距离,mG0为所述第二地面垂直像素位置,MM为所述目标图像的垂直像素数,为所述单目摄像机的相机垂直视场。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:在所述单目摄像机的所述真实仰角和垂直高度下,检测目标对象以及所述目标对象与所述单目摄像机之间的距离。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:所述第二地面垂直像素位置对应的所述所述第二车道像素宽度为所述预设道路宽度与单个水平像素的单像素水平物理宽度之间的比值,其中,单个水平像素的单像素水平物理宽度可以通过公式(a4)表示,其中dw[meter/pixel]为单个水平像素的单像素水平物理宽度,L为预设距离,为
所述单目摄像机水平视场,NN为所述目标图像的水平像素数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过公式(4)表达所述车道像素宽度函数为:Width[pixel]=F(m)=c0+c1*m
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(4),其中,m为所述目标图像中的垂直像素位置,c0为固定参数,c1线性参数。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过公式(5)实现所述通过所述车道像素宽度函数获取所述车道像素宽度差对应的误差垂直像素位置,其中,Offset[pixel]=(width_1[pixel]
‑
width_2[pixel])/c1
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【专利技术属性】
技术研发人员:宫原俊二,
申请(专利权)人:毫末智行科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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