本发明专利技术属于车辆视觉检测技术领域，提供一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质，方法包括：对车辆相机进行静态标定，获得投影矩阵；在车辆行驶过程中，自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息；根据投影矩阵和近距离信息计算获得近距离世界坐标；采集远距离信息到近距离信息之间的车身姿态数据；根据近距离世界坐标和车身姿态数据，计算获取远距离世界坐标；根据远距离世界坐标和远距离信息组成目标数据对；采集多组目标的目标数据对，选取目标数据对进行最小二乘法迭代，计算获得第二内参系数和第二外参系数。本申请用来解决背景技术中指出的，在视场内设置编码点和标志点，制造难度大、操作使用困难、价格昂贵且保养维护困难的问题。护困难的问题。护困难的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质
[0001]本专利技术属于车辆视觉检测
，具体涉及一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]车辆视觉识别是通过三维世界信息投影到二维平面的一张图像来重建三维世界，这个投影关系通常使用小孔成像模型来解释；但是真实场景中，由于镜片的畸变和装配等原因，单纯的小孔成像模型无法满足要求，需要进行相机的标定。
[0003]视觉标定中常用的有张正友的平面标定法，该方法通过使用二维方格组成的标定板进行标定，采集标定板不同位姿图片，提取图片中角点像素坐标，通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，利用非线性最小二乘法估计畸变系数，最后使用极大似然估计法优化参数。
[0004]但在长焦远距离大视场范围目标时，为了保证标定的精度，如专利CN202210386190.X，需要标注场景构建，通过视场内的编码点和标志点建立映射关系进行标定。
[0005]但在视场内设置编码点和标志点，制造难度大、操作使用困难、价格昂贵且保养维护困难，因此很难应用于工程实际中。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的是：旨在提供一种车辆视觉检测的自动标定方法、装置及介质，用来解决
技术介绍
中指出的，在视场内设置编码点和标志点，制造难度大、操作使用困难、价格昂贵且保养维护困难的问题。
[0007]为实现上述技术目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]第一方面，本申请提供一种车辆视觉检测的自动标定方法，所述方法包括：
[0009]对车辆相机进行静态标定，记录第一内参矩阵和第一外参矩阵，获得投影矩阵；
[0010]在车辆行驶过程中，自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息；
[0011]根据所述投影矩阵和所述近距离信息计算获得近距离世界坐标；
[0012]采集所述远距离信息到所述近距离信息之间的车身姿态数据；
[0013]根据所述近距离世界坐标和所述车身姿态数据，计算获取远距离世界坐标；
[0014]根据所述远距离世界坐标和所述远距离信息组成目标数据对；
[0015]采集多组目标的所述目标数据对，选取所述目标数据对进行最小二乘法迭代，计算获得第二内参系数和第二外参系数；
[0016]选取剩余所述数据对，使用重投影法对所述第二内参系数和所述第二外参系数进行校验。
[0017]结合第一方面，所述对车辆相机进行静态标定，记录第一内参矩阵和第一外参矩阵，获得投影矩阵，包括：
[0018]通过张正友标定法对车辆相机进行静态标定，基于针孔相机模型，获得像素坐标系(u,v)与世界坐标系(x,y,z)的投影矩阵表达式
[0019][0020]其中，Zc表示放大倍数，表示第一内参矩阵，表示第一外参矩阵，R和T分别表示摄像头坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵向量，第一内参矩阵中：fx＝F/dx、fy＝F/dy，F为焦距的长度，dx、dy分别表示x、y方向上的一个像素在标定板上的物理长度，u0、v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数。
[0021]结合第一方面，所述依次自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息，包括：
[0022]在车辆行驶过程中，当所述车辆相机第一次检测到所述地面目标时，记录此时所述地面目标的信息，存储为远距离信息，所述远距离信息包括第一图片像素坐标信息(u1,v1)；
[0023]随着车辆行进，当所述车辆与所述地面目标的距离小于预设距离阈值时，记录此时所述地面目标的信息，存储为近距离信息，所述近距离信息包括第二图片像素坐标信息(u2,v2)。
[0024]结合第一方面，所述根据所述投影矩阵和近距离信息计算获得近距离世界坐标，包括：
[0025]将所述第二图片像素坐标信息带入所述投影矩阵中，计算获得近距离世界坐标(x2,y2,z2)。
[0026]结合第一方面，所述根据所述近距离世界坐标和所述车身姿态数据，计算获取远距离世界坐标，包括：
[0027]通过所述车身姿态数据计算得出转化方程T和车身运动方程M；
[0028]建立模型将所述转化方程T、所述车身运动方程M和所述近距离世界坐标(x2,y2,z2)带入所述模型，计算获得远距离世界坐标(x1,y1,z1)。
[0029]结合第一方面，所述选取所述目标数据对进行最小二乘法迭代，包括：
[0030]随机选取多组所述目标数据对进行最小二乘法迭代。
[0031]结合第一方面，所述选取剩余所述数据对，使用重投影法对所述第二内参系数和所述第二外参系数进行校验之后，所述方法还包括：
[0032]获得校验误差，判断所述校验误差与预设误差阈值的大小，若所述校验误差大于所述预设误差阈值，则判断所述目标数据对有误，丢弃所述目标数据对，重新采集所述目标数据对，并计算获得第二内参系数和第二外参系数。
[0033]第二方面，本申请提供一种车辆视觉检测的自动标定装置，包括：
[0034]静态标定模块，用于对车辆相机进行静态标定，记录第一内参矩阵和第一外参矩
阵，获得投影矩阵；
[0035]自动检测模块，用于在车辆行驶过程中，自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息；
[0036]第一计算模块，用于根据所述投影矩阵和近距离信息计算获得近距离世界坐标；
[0037]采集模块，用于采集所述远距离信息到近距离信息之间的车身姿态数据；
[0038]第二计算模块，用于根据所述近距离世界坐标和所述车身姿态数据，计算获取远距离世界坐标；
[0039]第三计算模块，用于选取所述目标数据对进行最小二乘法迭代，计算获得第二内参系数和第二外参系数；
[0040]校验模块，用于选取剩余所述数据对，使用重投影法对所述第二内参系数和所述第二外参系数进行校验。
[0041]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，第一方面所述的方法被执行。
[0042]采用上述技术方案的专利技术，具有如下优点：
[0043]本专利技术通过采集所述远距离信息到近距离信息之间的车身姿态数据，通过车身姿态数据获得转化方程T和车身运动方程M，并建立模型，将所述转化方程T、所述车身运动方程M和所述近距离世界坐标(x2,y2,z2)带入所述模型，计算获得远距离世界坐标(x1,y1,z1)，采集多个目标数据对，随机选取多组所述目标数据对进行最小二乘法迭代，计算获得第二内参系数和第二外参系数，实现相机内参数的重新标定，保证相机在长焦远距离大视场范围目标的标定精度，且无需环境场景依赖，简单易维护。
附图说明
[0044]本专利技术可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明；
[0045]图1为本专利技术实施例中一种车辆视觉检测的自动标定方法的流程示意图；
[0046]图2为本专利技术实施例中一种车辆视觉检测的自动标定方法的场景实例图；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆视觉检测的自动标定方法，其特征在于，所述方法包括：对车辆相机进行静态标定，记录第一内参矩阵和第一外参矩阵，获得投影矩阵；在车辆行驶过程中，自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息；根据所述投影矩阵和所述近距离信息计算获得近距离世界坐标；采集所述远距离信息到所述近距离信息之间的车身姿态数据；根据所述近距离世界坐标和所述车身姿态数据，计算获取远距离世界坐标；根据所述远距离世界坐标和所述远距离信息组成目标数据对；采集多组目标的所述目标数据对，选取所述目标数据对进行最小二乘法迭代，计算获得第二内参系数和第二外参系数；选取剩余所述数据对，使用重投影法对所述第二内参系数和所述第二外参系数进行校验。2.根据权利要求1所述的一种车辆视觉检测的自动标定方法，其特征在于，所述对车辆相机进行静态标定，记录第一内参矩阵和第一外参矩阵，获得投影矩阵，包括：通过张正友标定法对车辆相机进行静态标定，基于针孔相机模型，获得像素坐标系(u,v)与世界坐标系(x,y,z)的投影矩阵表达式其中，Zc表示放大倍数，表示第一内参矩阵，表示第一外参矩阵，R和T分别表示摄像头坐标系相对于世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵向量，第一内参矩阵中：fx＝F/dx、fy＝F/dy，F为焦距的长度，dx、dy分别表示x、y方向上的一个像素在标定板上的物理长度，u0、v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数。3.根据权利要求2所述的一种车辆视觉检测的自动标定方法，其特征在于，所述依次自动检测地面目标的远距离信息和近距离信息，包括：在车辆行驶过程中，当所述车辆相机第一次检测到所述地面目标时，记录此时所述地面目标的信息，存储为远距离信息，所述远距离信息包括第一图片像素坐标信息(u1,v1)；随着车辆行进，当所述车辆与所述地面目标的距离小于预设距离阈值时，记录此时所述地面目标的信息，存储为近距离信息，所述近距离信息包括第二图片像素坐标信息(u2,v2)。4.根据权利要求3所述的一种车辆视觉检测的自动标定方法，其特征在于，所述根据所述投影矩阵和近距离信息计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑宏，单玉梅，胡友呈，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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