车载相机的翻滚角标定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车载相机的翻滚角标定方法、装置、设备及存储介质，涉及车联网技术领域。本申请实施例可应用于地图、自动驾驶、车载或其他场景。所述方法包括：获取车载相机在车辆行驶过程中采集的图像帧序列；从图像帧序列中选取多个图像组，每个图像组包括图像帧序列中多个连续的图像帧；获取多个图像组在目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到目标翻滚角对应的车道线图像集；根据不同的翻滚角分别对应的车道线图像集，确定车载相机的翻滚角。本申请降低了拟合出来的车道线误差，提高了翻滚角标定的准确性。角标定的准确性。角标定的准确性。

【技术实现步骤摘要】
车载相机的翻滚角标定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及车联网
，特别涉及一种车载相机的翻滚角标定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，通过车载相机对当前路面进行拍照，通过对拍出来的图片进行IPM(Inverse Perspective Mapping，逆透视变换)投影，可以拟合出当前路面上车道线的二维平面图像，在地图及导航方面，应用较为广泛。
[0003]在相关技术中，如果想要拟合车道线，一般是通过对单帧图像进行IPM投影，根据拟合出来的车道线宽度标定翻滚角。这样，会尽可能地保证拟合出来的车道线较为清晰。
[0004]然而，基于单帧图像拟合车道线难免存在误差，因此标定出的翻滚角准确性较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种车载相机的翻滚角标定方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车载相机的翻滚角标定方法，所述方法包括：
[0007]获取所述车载相机在车辆行驶过程中采集的图像帧序列，所述图像帧序列包括所述车载相机在n个时间戳对道路进行拍摄得到的n个图像帧，n为大于1的整数；
[0008]从所述图像帧序列中选取多个图像组，每个所述图像组包括所述图像帧序列中多个连续的图像帧；
[0009]获取所述多个图像组在目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到所述目标翻滚角对应的车道线图像集；其中，每个所述图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像中包括：在所述目标翻滚角下，针对从所述图像组包含的多个图像帧中提取的车道线检测点进行拟合得到的至少一条车道线；
[0010]根据不同的翻滚角分别对应的车道线图像集，确定所述车载相机的翻滚角。
[0011]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车载相机的翻滚角标定装置，所述装置包括：
[0012]帧序列获取模块，用于获取所述车载相机在车辆行驶过程中采集的图像帧序列，所述图像帧序列包括所述车载相机在n个时间戳对道路进行拍摄得到的n个图像帧，n为大于1的整数；
[0013]图像组选取模块，用于从所述图像帧序列中选取多个图像组，每个所述图像组包括所述图像帧序列中多个连续的图像帧；
[0014]图像集获取模块，用于获取所述多个图像组在目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到所述目标翻滚角对应的车道线图像集；其中，每个所述图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像中包括：在所述目标翻滚角下，针对从所述图像组包含的多个图像帧中
提取的车道线检测点进行拟合得到的至少一条车道线；
[0015]翻滚角确定模块，用于根据不同的翻滚角分别对应的车道线图像集，确定所述车载相机的翻滚角。
[0016]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述车载相机的翻滚角标定方法。
[0017]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述车载相机的翻滚角标定方法。
[0018]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述车载相机的翻滚角标定方法。
[0019]本申请实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：在确定车载相机的翻滚角时，以该车载相机采集的多个图像帧为参考依据，避免了仅考虑单帧图像所存在的误差，有助于提升最终确定出的翻滚角的准确性；而且，本申请采用了大数据统计的思想，通过拟合出多种不同翻滚角分别对应的车道线图像集，从中选取拟合结果总体最优的车道线图像集所对应的翻滚角，作为最终确定的该车载相机对应的翻滚角，降低了拟合出来的车道线误差，提高了翻滚角标定的准确性。
附图说明
[0020]图1是本申请一个实施例提供的IPM投影的示意图；
[0021]图2是本申请一个实施例提供的图像帧中的车道线检测点的示意图；
[0022]图3是本申请一个实施例提供的根据车道线检测结果拟合出来的车道线图像的示意图；
[0023]图4是本申请一个实施例提供的方案实施环境的示意图；
[0024]图5是本申请一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定方法的流程图；
[0025]图6是本申请一个实施例提供的滑动窗口的示意图；
[0026]图7是本申请一个实施例提供的车道线检测结果的示意图；
[0027]图8是本申请一个实施例提供的对车道线检测结果采用一阶函数进行拟合的效果的示意图；
[0028]图9是本申请一个实施例提供的对车道线检测结果采用二阶函数进行拟合的效果的示意图；
[0029]图10是本申请一个实施例提供的对车道线检测结果拟合之后的车道线图像的示意图；
[0030]图11是本申请另一个实施例提供的对车道线检测结果拟合之后的车道线图像的示意图；
[0031]图12是本申请一个实施例提供的根据确定出来的翻滚角对应的车道线图像的示意图；
[0032]图13是本申请一个实施例提供的翻滚角为1.0时对应的车道线图像的示意图；
[0033]图14是本申请一个实施例提供的翻滚角为0.0时对应的车道线图像的示意图；
[0034]图15是本申请一个实施例提供的目标翻滚角与车道线图像的数量关系的示意图；
[0035]图16是本申请另一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定方法的流程图；
[0036]图17是本申请另一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定方法的流程图；
[0037]图18是本申请一个实施例提供的车道线图像的示意图；
[0038]图19是本申请另一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定方法的流程图；
[0039]图20是本申请一个实施例的应用场景；
[0040]图21是本申请一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定装置的框图；
[0041]图22是本申请另一个实施例提供的车载相机的翻滚角标定装置的框图；
[0042]图23是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0043]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0044]在对本申请实施例进行介绍说明之前，首先对本申请中涉及的相关名词进行解释说明。
[0045]IPM投影：是指安装在车辆上的车载相机在采集车道线图片时，原本平行的路面呈现出一定的角度(如图1(a)所示)，将图片中具有一定角度的车道线恢复平行(如图1(b)所示)的过程，称之为IPM投影。
[0046]车道线检测模型：用来检测车道线的模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载相机的翻滚角标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述车载相机在车辆行驶过程中采集的图像帧序列，所述图像帧序列包括所述车载相机在n个时间戳对道路进行拍摄得到的n个图像帧，n为大于1的整数；从所述图像帧序列中选取多个图像组，每个所述图像组包括所述图像帧序列中多个连续的图像帧；获取所述多个图像组在目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到所述目标翻滚角对应的车道线图像集；其中，每个所述图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像中包括：在所述目标翻滚角下，针对从所述图像组包含的多个图像帧中提取的车道线检测点进行拟合得到的至少一条车道线；根据不同的翻滚角分别对应的车道线图像集，确定所述车载相机的翻滚角。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个图像组在目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到所述目标翻滚角对应的车道线图像集，包括：对于所述多个图像组中的目标图像组，获取所述目标图像组包含的K个图像帧分别对应的车道线检测结果，所述车道线检测结果包括对所述图像帧中的车道线进行检测得到的车道线检测点，K为大于1的整数；对所述目标图像组包含的K个图像帧分别对应的车道线检测结果进行整合，得到所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果；对所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果进行拟合，得到所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像；根据所述多个图像组在所述目标翻滚角下分别对应的车道线图像，得到所述目标翻滚角对应的车道线图像集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像组包含的K个图像帧分别对应的车道线检测结果进行整合，得到所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果，包括：对于所述目标图像组包含的K个图像帧中的第i个图像帧，基于所述车载相机的俯仰角、偏航角和所述目标翻滚角，将所述第i个图像帧中的车道线检测点从所述车载相机对应的相机坐标系转换到所述车辆对应的车身坐标系，得到所述第i个图像帧在所述车身坐标系下的车道线检测结果，i为小于或等于K的正整数；根据所述车辆在所述第i个图像帧对应的时间戳的位姿信息，对所述第i个图像帧在所述车身坐标系下的车道线检测结果进行位置校正，得到所述第i个图像帧对应的校正后的车道线检测结果；在所述车身坐标系中对所述K个图像帧分别对应的校正后的车道线检测结果进行整合，得到所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车载相机的俯仰角、偏航角和所述目标翻滚角，将所述第i个图像帧中的车道线检测点从所述车载相机对应的相机坐标系转换到所述车辆对应的车身坐标系，得到所述第i个图像帧在所述车身坐标系下的车道线检测结果，包括：获取所述车载相机的俯仰角和偏航角；其中，所述俯仰角和偏航角根据车道线的平行关系利用逆透视变换IPM投影得到；
根据所述俯仰角和偏航角以及所述目标翻滚角，对所述第i个图像帧中的车道线检测点进行IPM投影，得到所述第i个图像帧在所述车身坐标系下的车道线检测结果。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述车辆在参考时间戳的参考位姿信息，所述参考位姿信息包括所述车辆在所述参考时间戳的参考位置和参考姿态；根据所述车辆在所述参考时间戳的参考位置、所述第i个图像帧对应的时间戳与所述参考时间戳的间隔时长，以及所述车辆的速度，确定所述车辆在所述第i个图像帧对应的时间戳的位置；根据所述车辆在所述参考时间戳的参考姿态、所述第i个图像帧对应的时间戳与所述参考时间戳的间隔时长，以及所述车辆的角速度，确定所述车辆在所述第i个图像帧对应的时间戳的姿态；其中，所述车辆在所述第i个图像帧对应的时间戳的位姿信息包括：所述车辆在所述第i个图像帧对应的时间戳的位置和姿态。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果进行拟合，得到所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像，包括：采用一阶函数对所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果进行拟合，得到第一拟合结果，并确定所述一阶函数对应的拟合误差；采用二阶函数对所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线检测结果进行拟合，得到第二拟合结果，并确定所述二阶函数对应的拟合误差；若所述一阶函数对应的拟合误差小于所述二阶函数对应的拟合误差，则将所述第一拟合结果确定为所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像；若所述一阶函数对应的拟合误差大于所述二阶函数对应的拟合误差，则将所述第二拟合结果确定为所述目标图像组在所述目标翻滚角下对应的车道线图像。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像组包含的K个图像帧分别对应的车道线检测结果，包括：对于所述目标图像组包含的K个图像帧中的第i个图像帧，采用车道线检测模型对所述第i个图像帧进行处理，得到所述第i个图像帧对应的车道线检测结果；其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海川，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：