消隐点的确定方法技术

本申请涉及一种消隐点的确定方法

【技术实现步骤摘要】
消隐点的确定方法、装置、计算机设备、存储介质


[0001]本申请涉及众包地图车端建图
，特别是涉及一种消隐点的确定方法
、
装置
、
计算机设备
、
存储介质和计算机程序产品
。

技术介绍

[0002]众包地图是一种对非专业采集车辆在道路上行驶时采集的地图数据进行处理得到的地图
。
在智能驾驶领域下，众包地图与专业采集车辆制作而成的高精地图相比，不仅能够提供车道级的道路情况，而且还具有相对成本低
、
数据来源丰富，实时性好的优点，可为自动驾驶车辆提供感知
、
定位和规控信息
。
[0003]当前车端众包地图构建多采用视觉三维重建算法实现：通过对摄像机采集到的图像数据进行深度学习处理，得到图像数据中的目标要素
。
结合三维重建算法对目标要素进行处理，从而完成道路要素的三维坐标重建
。
其中，对于车道线
、
路面标识等目标要素的三维重建一般采用逆投影变化的方式实现
。
而逆投影变化的处理精度与摄像机光轴与路面之间的夹角相关
。
[0004]根据射影几何学原理可知，现实世界中的平行直线组在存在透视形变的情况下将会相交于无穷远处，该交点在成像平面上的投影即被称为消隐点
。
消隐点的位置与摄像机光轴和路面之间的夹角相关，因此可以利用消隐点实时地估计该夹角，从而提高车端众包建图的精度
。
[0005]传统技术中，可以通过对待检测道路的图像进行直线段检测，并基于直线相交的原理根据所检测到的线段确定图像中的多个空间消隐点
。
但是，在一些检测不到直线，或检测到过多直线无法直接利用直线信息的情况下，难以采用传统技术中的消隐点确定方法得到所需的消隐点，导致其鲁棒性较低
。

技术实现思路

[0006]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种鲁棒性强的消隐点的确定方法
、
装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。
[0007]第一方面，本申请提供了一种消隐点的确定方法
。
所述方法包括：
[0008]获取目标帧图像，从所述目标帧图像中提取出路面线性元素；
[0009]根据所述路面线性元素的曲率，确定所述路面线性元素的分段点；
[0010]利用所述分段点对所述路面线性元素进行分段拟合，得到拟合结果；
[0011]根据所述拟合结果的交点与预设像素点的坐标差值，从所述拟合结果中筛选得到目标拟合结果；
[0012]在所述目标拟合结果中包括多个线性拟合结果的情况下，利用多个所述线性拟合结果相交得到所述目标帧图像的动态消隐点
。
[0013]在其中一个实施例中，所述预设像素点的确定方法包括：
[0014]利用在所述目标帧图像之前采集的连续多帧图像的动态消隐点，建立动态消隐点
集合；
[0015]利用所述动态消隐点集合的均值坐标，确定与所述目标帧图像对应的平均消隐点；
[0016]利用时间序列模型对所述动态消隐点集合进行处理，得到与所述目标帧图像对应的外推消隐点；
[0017]根据所述平均消隐点或所述外推消隐点，确定所述预设像素点
。
[0018]在其中一个实施例中，在所述目标拟合结果中不包括多个线性拟合结果的情况下，所述方法还包括：
[0019]根据所述动态消隐点集合对应的图像帧，确定与所述目标帧图像对应的帧间距；
[0020]响应于所述帧间距大于第一预设阈值，利用所述平均消隐点作为所述目标帧图像的动态消隐点；
[0021]或者，响应于所述帧间距小于所述第一预设阈值，利用所述外推消隐点作为所述目标帧图像的动态消隐点
。
[0022]在其中一个实施例中，所述预设像素点的确定方法包括：
[0023]获取所述目标帧图像的图像采集参数；
[0024]利用所述图像采集参数确定所述目标帧图像的静态消隐点；
[0025]根据所述静态消隐点确定所述预设像素点
。
[0026]在其中一个实施例中，所述根据所述拟合结果的交点与预设像素点的坐标差值，从所述拟合结果中筛选得到目标拟合结果，包括：
[0027]获取所述交点与所述预设像素点在纵轴方向上的坐标差值；
[0028]响应于所述坐标差值小于第二预设阈值，将所述交点作为目标交点；
[0029]从所述拟合结果中筛选得到与所述目标交点对应的所述目标拟合结果
。
[0030]在其中一个实施例中，在所述目标拟合结果中包括多个线性拟合结果的情况下，所述利用多个所述线性拟合结果相交得到所述目标帧图像的动态消隐点，包括：
[0031]获取每个所述线性拟合结果的线性标识以及线性长度；
[0032]利用所述线性标识和所述线性长度建立随机模型，通过所述随机模型生成每个所述线性拟合结果的线性权重；
[0033]利用所述线性权重对每个所述线性拟合结果进行加权处理，将加权处理后的线性拟合结果相交得到所述动态消隐点
。
[0034]第二方面，本申请还提供了一种消隐点的确定装置
。
所述装置包括：
[0035]元素提取模块，用于获取目标帧图像，从所述目标帧图像中提取出路面线性元素；
[0036]分段点确定模块，用于根据所述路面线性元素的曲率，确定所述路面线性元素的分段点；
[0037]分段拟合模块，用于利用所述分段点对所述路面线性元素进行分段拟合，得到拟合结果；
[0038]结果筛选模块，用于根据所述拟合结果的交点与预设像素点的坐标差值，从所述拟合结果中筛选得到目标拟合结果；
[0039]消隐点确定模块，用于在所述目标拟合结果中包括多个线性拟合结果的情况下，利用多个所述线性拟合结果相交得到所述目标帧图像的动态消隐点
。
[0040]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备
。
所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项实施例所述的消隐点的确定方法
。
[0041]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质
。
所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项实施例所述的消隐点的确定方法
。
[0042]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品
。
所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项实施例所述的消隐点的确定方法
。
[0043]上述消隐点的确定方法
、
装置
、
计算机设备...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种消隐点的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标帧图像，从所述目标帧图像中提取出路面线性元素；根据所述路面线性元素的曲率，确定所述路面线性元素的分段点；利用所述分段点对所述路面线性元素进行分段拟合，得到拟合结果；根据所述拟合结果的交点与预设像素点的坐标差值，从所述拟合结果中筛选得到目标拟合结果；在所述目标拟合结果中包括多个线性拟合结果的情况下，利用多个所述线性拟合结果相交得到所述目标帧图像的动态消隐点
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设像素点的确定方法包括：利用在所述目标帧图像之前采集的连续多帧图像的动态消隐点，建立动态消隐点集合；利用所述动态消隐点集合的均值坐标，确定与所述目标帧图像对应的平均消隐点；利用时间序列模型对所述动态消隐点集合进行处理，得到与所述目标帧图像对应的外推消隐点；根据所述平均消隐点或所述外推消隐点，确定所述预设像素点
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标拟合结果中不包括多个线性拟合结果的情况下，所述方法还包括：根据所述动态消隐点集合对应的图像帧，确定与所述目标帧图像对应的帧间距；响应于所述帧间距大于第一预设阈值，利用所述平均消隐点作为所述目标帧图像的动态消隐点；或者，响应于所述帧间距小于所述第一预设阈值，利用所述外推消隐点作为所述目标帧图像的动态消隐点
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设像素点的确定方法包括：获取所述目标帧图像的图像采集参数；利用所述图像采集参数确定所述目标帧图像的静态消隐点；根据所述静态消隐点确定所述预设像素点
。5.
根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述拟合结果的交点与预设像素点的坐标差值，从所述拟合结果中筛选得到目标拟合结果，包括：根据所述目标帧图像的中心线，从所述拟合结果中确定出与所述中心线相邻的第一拟合结果；获取所述第一拟合结果与所述拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈佩文，卢晓昀，王东科，张振林，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：