本申请涉及一种相机标定方法、装置、车辆终端及存储介质，涉及自动驾驶领域的视觉感知领域。应用于车辆终端，车辆终端包括相机；方法包括：提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线；N为大于2的整数；目标图像为从相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识线区域的图像；确定N条边缘直线的M个消失点；M为大于1的整数；从M个消失点中确定目标消失点；目标消失点为M个消失点中，与N条边缘直线的夹角最小的消失点；基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定。由此，可以解决相关技术中，离线标定对标定场景的依赖性高和在线标定的精确度不高、算法比较复杂的问题。算法比较复杂的问题。算法比较复杂的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种相机标定方法、装置、车辆终端及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶领域的视觉感知领域，尤其涉及一种单目相机在线标定的方法，具体涉及一种相机标定方法、装置、车辆终端及存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system，ADAS)的快速发展，车辆的相机在视觉感知中的准确性和精确性也越来越受关注。其中，相机外参对车道线的检测和测距等方面有很重要的影响。但当车辆在运行过程中长时间颠簸，则会导致相机的真实外参和相机出厂标定的外参差距过大，进而导致相机的检测精度下降。为了提高相机的检测精度，需要对相机的外参重新标定。
[0003]相关技术中对相机外参的重新标定，一方面可以采用离线标定的方法，但离线标定需要间歇的固定点进行标定，对标定场景有很高的依赖性，无法满足车辆ADAS中的使用要求。另一方面还可以采用在线标定的方法，但相关技术中，在线标定的方法的精确度不高、算法比较复杂。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种相机标定方法、装置、车辆终端及存储介质，以至少解决相关技术中离线标定对标定场景的依赖性高和在线标定的精确度不高、算法比较复杂的问题。本申请的技术方案如下：
[0005]根据本申请涉及的第一方面，提供一种相机标定方法，应用于车辆终端，车辆终端包括相机；方法包括：提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线；N为大于2的整数；目标图像为从相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识线区域的图像；确定N条边缘直线的M个消失点；M为大于1的整数；从M个消失点中确定目标消失点；目标消失点为M个消失点中，与N条边缘直线的夹角最小的消失点；基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定。
[0006]根据上述技术手段，本申请通过提取目标图像(其中，目标图像为从相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识线区域的图像)中的边缘直线，然后确定边缘直线的多个消失点并确定目标消失点，从而根据目标消失点的像素坐标对相机的外参进行标定。一方面，相比于相关技术中对标定场景的依赖性高，相机外参的标定算法比较复杂的方法，本申请实施例可以根据车辆终端的相机拍摄的路面图像中的车道标识线区域，确定消失点的坐标，根据消失点的像素坐标进行相机的标定，如此，可以降低对标定场景的依赖性，简化标定算法的复杂度。另一方面，相比于相关技术中在线标定方法的精确度不高的问题，本申请实施例可以从车道标识线区域中提取出多条边缘直线，根据多条边缘直线确定出多个消失点，进而选取出最优的消失点来进行相机标定。如此，可以提高相机标定的精确度。
[0007]在一种可能的实施方式中，基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定，包括：基于目标消失点的像素坐标，确定相机的位姿；根据相机的位姿，对相机的外参进行
标定。
[0008]根据上述技术手段，由于在现实中由于车道线不是严格意义的平行，加上在拟合车道线的过程中会出现误差，若只确定一个消失点并用该消失点计算相机的位姿，误差会比较大，所以本申请确定多个消失点，并从多个消失点中选取目标消失点，目标消失点即为多个消失点中鲁棒性较高的点，可以提高对相机外参标定的准确性。
[0009]在一种可能的实施方式中，相机的位姿包括相机的俯仰角；基于目标消失点的像素坐标，确定相机的位姿，包括：根据相机的内参和目标消失点的像素坐标，计算相机的俯仰角。
[0010]根据上述技术手段，由于在单目相机中，相较于相机的其他参数，相机的俯仰角的值对相机外参的标定结果影响较大，因此本申请通过相机的内参和目标消失点的像素坐标计算相机的俯仰角，可以使相机标定的结果更加准确。
[0011]在一种可能的实施方式中，相机的位姿包括相机的偏航角和翻滚角；基于目标消失点的像素坐标，确定相机的位姿之后，方法还包括：基于车道线平行约束和成对约束，将N条边缘直线分为多组边缘直线；其中，属于同一组的多个边缘直线，为同一个车道线标识的边缘直线；根据每一组边缘直线中的多个边缘直线之间的距离，和多个边缘直线的斜率，优化偏航角和翻滚角，得到优化后的偏航角和翻滚角；基于优化后的偏航角和翻滚角，得到优化后的相机的位姿；根据相机的位姿，对相机的外参进行标定，包括：根据优化后的相机的位姿，对相机的外参进行标定。
[0012]根据上述技术手段，本申请对偏航角和翻滚角进行优化，也可以使得计算得到的相机的位姿的结果更精确；根据优化后的相机的位姿对相机的外参进行标定，可以降低相机标定过程中产生的误差。
[0013]在一种可能的实施方式中，在目标图像的个数为P个的情况下，目标消失点的个数也为P个；一个目标图像对应一个目标消失点；基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定，包括：基于P个目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定。
[0014]根据上述技术手段，本申请不止获取一幅目标图像，而是通过多个目标图像确定多个目标消失点，根据多个目标消失点对相机的外参进行标定，使得到的标定结果更准确可靠。
[0015]在一种可能的实施方式中，基于P个目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定，包括：根据P个目标消失点的像素坐标，得到相机的P个位姿；对P个位姿进行直方图滤波，得到相机的目标位姿；基于目标位姿，对相机的外参进行标定。
[0016]根据上述技术手段，相对于相关技术中对相机的位姿使用卡尔曼滤波时，调参比较麻烦，本申请通过对P个位姿进行直方图滤波，方便在滤波过程中对所需参数进行调节，可以使相机的外参的标定更加方便直观。
[0017]在一种可能的实施方式中，提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线，包括：对目标图像进行边缘检测，得到目标图像中的车道标识线区域的多个边缘点；对多个边缘点对进行直线提取，得到多条直线；从多条直线中筛选出N条边缘直线。
[0018]根据上述技术手段，由于车道标识线是有宽度的，所以一条车道标识线中包括内侧和外侧两条边缘直线，且同一条车道标识线的两条边缘直线更加符合平行条件。相比于相关技术中只对单车道提取两条边缘直线，本申请对目标图像中的单车道提取出4条边缘
直线，可以使相机标定的结果更准确。
[0019]根据本申请涉及的第二方面，提供一种相机标定装置，应用于车辆终端，车辆终端包括相机；包括：提取模块，提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线；N为大于2的整数；目标图像为从相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识区域的图像；确定模块，用于确定N条边缘直线的M个消失点；M为大于1的整数；确定模块，还用于从M个消失点中确定目标消失点；目标消失点为M个消失点中，与N条边缘直线的夹角最小的消失点；标定模块，用于基于目标消失点的像素坐标，对相机的外参进行标定。
[0020]在一种可能的实施方式中，标定模块，具体用于基于目标消失点的像素坐标，确定相机的位姿；根据相机的位姿，对相机的外参进行标定。
[0021]在一种可能的实施方式中，相机的位姿包括相机的俯仰角；确定模块，具体用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种相机标定方法，其特征在于，应用于车辆终端，所述车辆终端包括相机；所述方法包括：提取出目标图像中的目标车道标识线的N条边缘直线；所述N为大于2的整数；所述目标图像为从所述相机拍摄的路面图像中提取出的包括车道标识线区域的图像；确定所述N条边缘直线的M个消失点；所述M为大于1的整数；从所述M个消失点中确定目标消失点；所述目标消失点为所述M个消失点中，与所述N条边缘直线的夹角最小的消失点；基于所述目标消失点的像素坐标，对所述相机的外参进行标定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标消失点的像素坐标，对所述相机的外参进行标定，包括：基于所述目标消失点的像素坐标，确定所述相机的位姿；根据所述相机的位姿，对所述相机的外参进行标定。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相机的位姿包括所述相机的俯仰角；所述基于所述目标消失点的像素坐标，确定所述相机的位姿，包括：根据所述相机的内参和所述目标消失点的像素坐标，计算所述相机的俯仰角。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述相机的位姿包括所述相机的偏航角和翻滚角；所述基于所述目标消失点的像素坐标，确定所述相机的位姿之后，所述方法还包括：基于车道线平行约束和成对约束，将所述N条边缘直线分为多组边缘直线；其中，属于同一组的多个边缘直线，为同一个车道线标识的边缘直线；根据每一组边缘直线中的多个边缘直线之间的距离，和所述多个边缘直线的斜率，优化所述偏航角和所述翻滚角，得到优化后的所述偏航角和所述翻滚角；基于优化后的所述偏航角和所述翻滚角，得到优化后的所述相机的位姿；所述根据所述相机的位姿，对所述相机的外参进行标定，包括：根据优化后的所述相机的位姿，对所述相机的外参进行标定。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标图像的个数为P个的情况下，所述目标消失点的个数也为P个；一个所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘磊，钱少华，
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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