【技术实现步骤摘要】
本申请的所公开实施例涉及车辆智能驾驶，且更具体而言，涉及一种车载相机的外参自标定方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、相机外参可以用于确定相机坐标与世界坐标系之间相对位置关系，在需要通过图像确定物体位置的领域中十分重要，例如自动驾驶等。多相机外参标定算法是学术界和工程界研究的热点问题，常见的有基于标定车间、基于slam算法、基于运动等标定方法，但目前相机外参的在线标定仍然存在鲁棒性差和精度低等问题。
技术实现思路
1、根据本申请的实施例，本申请提出一种车载相机的外参自标定方法、电子设备和存储介质，以解决上述问题。
2、本申请的第一方面公开了车载相机的外参自标定方法，包括：获取车辆上任意两个相机对应采集的两个原始图像；对所述两个原始图像进行消失点检测，得到所述两个原始图像中的消失点；对所述两个原始图像中的消失点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的消失点对，并基于所述消失点对，确定所述消失点对对应的消失点残差方程；对所述两个原始图像进行特征点检测，得到所述两个原始图像中的特征点；对所述两个原始图像中的特征点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的特征点对，并基于所述特征点对，确定所述特征点对对应的特征点残差方程；对所述消失点对对应的消失点残差方程和所述特征点对对应的特征点残差方程所形成的优化方程组进行优化求解，得到所述任意两个相机的外参。
3、在一些实施例中，所述任意两个相机包括第一相机和第二相机，所述两个原始图像包括所述第一相机采集的第一原始图像和所述
4、在一些实施例中，对所述两个原始图像中的消失点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的消失点对，包括：获取所述第一原始图像中的第一消失点在所述第一相机的坐标系下对应的第一射线方向向量；获取所述第二原始图像中的第二消失点在所述第二相机的坐标系下对应的第二射线方向向量；获取所述第一射线方向向量与所述第二射线方向向量之间相应的夹角；依据所述第一射线方向向量与所述第二射线方向向量之间的夹角，得到所述第一原始图像中的第一消失点与所述第二原始图像中的第二消失点匹配的消失点对，其中所述消失点对满足预设条件。
5、在一些实施例中，所述预设条件包括所述消失点对仅彼此匹配，且所述消失点对中的第一消失点对应的第一射线方向向量与第二消失点对应的第二射线方向向量之间的夹角小于预设值。
6、在一些实施例中，所述消失点对对应的消失点残差方程由所述消失点对对应的夹角表征。
7、在一些实施例中，所述任意两个相机包括第一相机和第二相机，所述两个原始图像包括所述第一相机采集的第一原始图像和所述第二相机采集的第二原始图像，其中所述第一原始图像和所述第二原始图像具有相同区域的部分；对所述两个原始图像进行特征点检测，得到所述两个原始图像中的特征点，包括：对所述第一原始图像进行特征点检测，得到所述第一原始图像中的第一特征点；对所述第二原始图像进行特征点检测，得到所述第二原始图像中的第二特征点；对所述两个原始图像中的特征点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的特征点对，包括：基于所述第一原始图像和所述第二原始图像的相同区域进行特征点匹配，得到所述第一原始图像中的第一特征点与所述第二原始图像中的第二特征点匹配的特征点对。
8、在一些实施例中，基于所述特征点对，确定所述特征点对对应的特征点残差方程，包括：获取所述特征点对中的第一特征点在所述第一相机的坐标系下对应的第三射线方向向量；获取所述特征点对中的第二特征点在所述第二相机的坐标系下对应的第四射线方向向量；依据所述第三射线方向向量与所述第四射线方向向量，确定所述特征点对对应的特征点残差方程。
9、本申请第二方面公开了一种车载相机的外参自标定方法，包括：获取车辆上至少两个相机对应采集的至少两个原始图像；利用所述至少两个原始图像中每两个原始图像，进行标定流程，得到该两个原始图像对应的两个相机的外参；其中，所述标定流程包括如第一方面中所述的车载相机的外参自标定方法。
10、本申请第三方面公开了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现第一方面中所述的车载相机的外参自标定方法，或以实现第二方面中所述的车载相机的外参自标定方法。
11、本申请第四方面公开了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现第一方面中所述的车载相机的外参自标定方法，或以实现第二方面中所述的车载相机的外参自标定方法。
12、本申请的有益效果有：获取车辆上任意两个相机对应采集的两个原始图像；对两个原始图像进行消失点检测与特征点检测，得到两个原始图像中的消失点和特征点，进而对两个原始图像进行匹配操作，以得到两个图像中匹配的消失点对和特征点对，并分别确定消失点对对应的消失点残差方程和特征点对对应的特征点残差方程，通过对消失点对对应的消失点残差方程和特征点对对应的特征点残差方程所形成的优化方程组进行优化求解，可以得到任意两个相机的外参，提高了相机外参标定的精准度与鲁棒性。
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1.一种车载相机的外参自标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意两个相机包括第一相机和第二相机，所述两个原始图像包括所述第一相机采集的第一原始图像和所述第二相机采集的第二原始图像，其中所述第一原始图像和所述第二原始图像具有相同区域的部分；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述两个原始图像中的消失点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的消失点对，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括所述消失点对仅彼此匹配，且所述消失点对中的第一消失点对应的第一射线方向向量与第二消失点对应的第二射线方向向量之间的夹角小于预设值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消失点对对应的消失点残差方程由所述消失点对对应的夹角表征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意两个相机包括第一相机和第二相机，所述两个原始图像包括所述第一相机采集的第一原始图像和所述第二相机采集的第二原始图像，其中所述第一原始图像和所述第二原始图像具有相同区域的部分；>
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述特征点对，确定所述特征点对对应的特征点残差方程，包括：
8.一种车载相机的外参自标定方法，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现权利要求1至8任一项所述的车载相机的外参自标定方法。
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的车载相机的外参自标定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车载相机的外参自标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意两个相机包括第一相机和第二相机，所述两个原始图像包括所述第一相机采集的第一原始图像和所述第二相机采集的第二原始图像，其中所述第一原始图像和所述第二原始图像具有相同区域的部分；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述两个原始图像中的消失点进行匹配操作，以得到所述两个图像中匹配的消失点对，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括所述消失点对仅彼此匹配，且所述消失点对中的第一消失点对应的第一射线方向向量与第二消失点对应的第二射线方向向量之间的夹角小于预设值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消失点对对应的消失点残差方程由所述消失点对对应的夹角表征。
...【专利技术属性】
技术研发人员：李兵，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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