一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法及系统，涉及传感器数据融合领域，包括：通过选取一段时间内不同车辆的雷达检测数据和相机检测数据。将相机检测数据转换为鸟瞰图坐标，获取雷达与相机数据的测量误差后，对相机数据进行逐距离的误差补偿，与现有技术采用透视变换获得相机的鸟瞰图数据，没有充分考虑两个传感器的优势和劣势，没有充分利用雷达传感器的检测数据，且由于透视变换算法本身的局限性，无法处理路面凹凸起伏和坡度情况相比，本发明专利技术充分考虑雷达远距离处较高的测距精度，且雷达的测距不受路面起伏和坡度的影响，对相机数据进行校准，可以获得更高的数据精度，保证更好的进行后续的数据关联和融合处理。理。理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法及系统


[0001]本专利技术涉及传感器数据融合领域，特别涉及一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法及系统。

技术介绍

[0002]单目相机与毫米波雷达融合是打造静态交通中全息路口的经典解决方案之一。相机传感器具备较高的检测精度，可以对目标进行分类，然而其受光照影响强烈，不具备全天时全天候的特点。雷达传感器具有较高的测距精度和测速进度，而其测角精度比较差，对静止车辆的检测较为困难。因此，采用单目相机与毫米波雷达融合，可以充分发挥二者的优势，获取更准确的目标信息。在传感器融合技术的实施过程中，第一步便是获取不同传感器的对目标检测的实际位置，对于雷达传感器，雷达硬件厂商通过对雷达传感器采集的点云进行聚类与跟踪处理等，可以获得目标的实际位置。对于相机传感器，通常做法是，采用深度学习算法等检测算法对采集的视频流进行检测，检测的结果为像素坐标，再通过透视变换和外场测量的地图，将像素坐标转换为实际位置。两个传感器获取检测目标方法的不同导致对其对同一目标位置的检测结果有很大误差，对后续的数据关联和融合过程造成不利影响。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时间段内不同车辆目标对应的雷达物理坐标数据和相机目标像素数据；根据预置个数目标像素点对应的相机目标像素数据，获取透视变换矩阵；根据所述透视变换矩阵将所述相机目标像素数据转换为相机目标物理坐标数据；对所述不同车辆目标对应的雷达物理纵向坐标数据和相机目标物理纵向坐标数据进行插值拟合获取相机目标纵向补偿数据；根据相机目标纵向补偿数据对所述相机目标物理坐标数据进行校准。2.根据权利要求1所述的一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法，其特征在于，所述获取预设时间段内不同车辆目标对应的雷达物理坐标数据和相机目标像素数据的步骤包括：获取道路内车辆数量小于预设阈值的时间段内不同车辆目标对应的雷达物理坐标数据和相机目标像素数据。3.根据权利要求1所述的一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法，其特征在于，所述根据预置个数目标像素点对应的相机目标像素数据，获取透视变换矩阵的步骤包括：对各个目标像素点对应的相机目标像素数据进行二维平面变换，获取各个目标像素点对应的二维齐次物理坐标；根据预置个数的目标像素点对应的相机目标像素数据以及二维齐次物理坐标，获取透视变换矩阵。4.根据权利要求3所述的一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法，其特征在于，所述对所述不同车辆目标对应的雷达物理纵向坐标数据和相机目标物理纵向坐标数据进行插值拟合获取相机目标纵向补偿数据的步骤包括：以相机检测的目标物理纵向坐标数据为自变量，雷达与相机之间检测结果的纵向距离误差为因变量，利用最小二乘算法进行插值拟合获取相机目标纵向补偿数据。5.根据权利要求1或4所述的一种基于雷达数据的相机检测数据校准方法，其特征在于，所述对所述不同车辆目标对应的雷达物理纵向坐标数据和相机目标物理纵向坐标数据进行插值拟合获取相机目标纵向补偿数据的步骤还包括：对所述不同车辆目标对应的雷达物理纵向坐标数据和相机目标物理纵向坐标数据进行插值拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，李孟迪，王伟，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：