基于杆状目标的环境构建方法技术

本发明专利技术提供了一种基于杆状目标的环境构建方法

【技术实现步骤摘要】
基于杆状目标的环境构建方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及自车定位的
，尤其是涉及一种基于杆状目标的环境构建方法
、
装置和电子设备
。

技术介绍

[0002]视觉传感器在无人驾驶领域被广泛使用，其中基于视觉传感器的自主泊车，高精度地图构建等具有低成本高和部署方便的优点
。
[0003]在以视觉传感器为主的定位算法中，语义分割方法能够提取图像中的旗杆
、
树干等杆状物体，作为室外常见的环境信息
。
此类环境信息有利于实现室外地面场景的自车定位
。
[0004]然而在实际应用中真实环境存在复杂多样的地图场景
、
不断变化的气候和光照因素，上述环境信息的构建存在无法准确识别和匹配的技术问题，进而导致自车定位不准，影响行车安全
。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于杆状目标的环境构建方法
、
装置和电子设备，以解决环境信息的构建中存在无法准确识别和匹配的技术问题
。
[0006]第一方面，实施例提供一种基于杆状目标的环境构建方法，所述方法包括：
[0007]根据上一图像帧的语义分割结果，提取所述上一图像帧中杆状目标的像素特征；
[0008]通过与所述上一图像帧中的线段进行匹配，确定当前图像帧中的线段，其中，所述线段基于所述杆状目标的像素特征概括生成；
[0009]基于所述杆状目标在当前图像帧中的线段和坐标位置，构建当前车辆的环境信息
。
[0010]在可选的实施方式中，所述像素特征包括像素掩膜的形状
、
中心坐标和方向，所述像素掩膜与所述杆状目标相对应
。
[0011]在可选的实施方式中，根据上一图像帧的语义分割结果，提取所述上一图像帧中杆状目标的像素特征的步骤，包括：
[0012]根据上一图像帧的语义分割结果，计算所述上一图像帧的一阶矩信息和二阶矩信息；
[0013]基于所述一阶矩信息，确定所述杆状目标的中心坐标；
[0014]对所述二阶矩信息进行矩阵分解，确定所述杆状目标的方向
。
[0015]在可选的实施方式中，通过与所述上一图像帧中的线段进行匹配，确定当前图像帧中的线段的步骤，包括：
[0016]根据所述杆状目标的像素特征，在每个图像帧中概括生成相应线段；
[0017]获取所述杆状目标在所述当前图像帧中的中心坐标和消失点坐标；
[0018]基于所述中心坐标到连线的距离，判断所述当前图像帧中的线段与所述上一图像
帧中的线段是否匹配；其中，所述连线为所述消失点坐标和所述上一图像帧中所述杆状目标对应的中心坐标所构成的直线；
[0019]若匹配，则所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧中的线段相一致；
[0020]若不匹配，则将所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧之前的历史图像帧中的线段进行匹配，直至匹配成功
。
[0021]在可选的实施方式中，获取所述杆状目标在所述当前图像帧中的中心坐标和消失点坐标的步骤，包括：
[0022]根据当前车辆在所述上一图像帧对应的轮速信息，计算车辆旋转偏航角；
[0023]基于相机外参和所述车辆旋转偏航角，确定所述上一图像帧与所述当前图像帧之间的旋转矩阵；
[0024]基于所述旋转矩阵和所述杆状目标在所述上一图像帧中对应的中心坐标，预测所述杆状目标在所述当前图像帧中的中心坐标；
[0025]根据所述当前车辆在所述上一图像帧中对应的重力方向，计算所述杆状目标在所述上一图像帧的消失点坐标
。
[0026]在可选的实施方式中，若不匹配，则将所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧之前的历史图像帧中的线段进行匹配，直至匹配成功的步骤，包括：
[0027]若不匹配，则判断当前图像帧中的线段与上一图像帧的前一图像帧中的线段是否匹配；若仍不匹配，则判断当前图像帧中的线段与所述前一图像帧的再前一图像帧线段是否匹配；
[0028]重复执行上述匹配步骤，直至匹配成功
。
[0029]在可选的实施方式中，基于所述杆状目标在当前图像帧中的线段和坐标位置，构建当前车辆的环境信息的步骤，包括：
[0030]通过多次观测相机在二维平面上的投影，以及所述相机与所述杆状目标的二维单位方向向量，确定所述杆状目标在二维平面坐标系中的坐标位置；
[0031]基于所述杆状目标对应的坐标位置和所述杆状目标在所述当前图像帧中的线段，构建用于定位当前车辆的环境信息
。
[0032]第二方面，实施例提供一种基于杆状目标的环境构建装置，所述装置包括：
[0033]提取模块，根据上一图像帧的语义分割结果，提取所述上一图像帧中杆状目标的像素特征；
[0034]确定模块，通过与所述上一图像帧中的线段进行匹配，确定当前图像帧中的线段，其中，所述线段基于所述杆状目标的像素特征概括生成；
[0035]构建模块，基于所述杆状目标在当前图像帧中的线段和坐标位置，构建当前车辆的环境信息
。
[0036]第三方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器
、
处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述前述实施方式任一项所述的方法的步骤
。
[0037]第四方面，实施例提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项所述的方法的步骤
。
[0038]本专利技术实施例提供的一种基于杆状目标的环境构建方法
、
装置和电子设备，通过从上一图像帧的语义分割结果中提取杆状目标的像素特征，基于该像素特征将杆状目标概括生成线段，与上一图像帧中的该线段进行匹配，以确定当前图像帧中的线段，再根据该线段以及其坐标位置，构建当前车辆的环境信息；通过杆状目标概括成线段能够实现更加简便的特征提取，以使车辆基于该环境信息实现自车定位
。
[0039]本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知
。
[0040]为使本公开的上述目的
、
特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下
。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0042本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于杆状目标的环境构建方法，其特征在于，所述方法包括：根据上一图像帧的语义分割结果，提取所述上一图像帧中杆状目标的像素特征；通过与所述上一图像帧中的线段进行匹配，确定当前图像帧中的线段，其中，所述线段基于所述杆状目标的像素特征概括生成；基于所述杆状目标在当前图像帧中的线段和坐标位置，构建当前车辆的环境信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素特征包括像素掩膜的形状
、
中心坐标和方向，所述像素掩膜与所述杆状目标相对应
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据上一图像帧的语义分割结果，提取所述上一图像帧中杆状目标的像素特征的步骤，包括：根据上一图像帧的语义分割结果，计算所述上一图像帧的一阶矩信息和二阶矩信息；基于所述一阶矩信息，确定所述杆状目标的中心坐标；对所述二阶矩信息进行矩阵分解，确定所述杆状目标的方向
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过与所述上一图像帧中的线段进行匹配，确定当前图像帧中的线段的步骤，包括：根据所述杆状目标的像素特征，在每个图像帧中概括生成相应线段；获取所述杆状目标在所述当前图像帧中的中心坐标和消失点坐标；基于所述中心坐标到连线的距离，判断所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧中的线段是否匹配；其中，所述连线为所述消失点坐标和所述上一图像帧中所述杆状目标对应的中心坐标所构成的直线；若匹配，则所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧中的线段相一致；若不匹配，则将所述当前图像帧中的线段与所述上一图像帧之前的历史图像帧中的线段进行匹配，直至匹配成功
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述杆状目标在所述当前图像帧中的中心坐标和消失点坐标的步骤，包括：根据当前车辆在所述上一图像帧对应的轮速信息，计算车辆旋转偏航角；基于相机外参和所述车辆旋转偏航角，确定所述上一图像帧与所述当前图像帧之间的旋转矩阵；基于所述旋转矩阵和所述杆状目标在所述上一图像帧中对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张诚然，黄冠，胡骏，刘威，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：