【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动泊车领域，尤其涉及一种障碍物跟踪防抖方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、泊车系统在整个功能激活过程中，会通过视觉传感器对周边的障碍物的接地脚点进行识别和坐标计算，受障碍物与相机的视角不同、视觉传感器畸变、相机内外参标定精度及ai算法性能的影响，提取出障碍物接地脚点识别不准，坐标会出现跳动的问题。传统的车位融合方法对障碍物进行跟踪无法解决，障碍物脚点跳变引起障碍物外包围框忽大忽小及旋转的问题。因此，如何提升障碍物数据的精度和稳定性成为一个亟待解决的问题。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种障碍物跟踪防抖方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何提升障碍物数据的精度和稳定性的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种障碍物跟踪防抖方法，所述障碍物跟踪防抖方法包括：
3、通过当前车辆安装的多个相机采集第一周围环境图像和第二周围环境图像；
4、根据所述第一周围环境图像和所述第二周围环境图像分别通过ai算法得到第一障碍物脚点坐标和第二障碍物脚点坐标；
5、根据障碍物类型和所述第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标，并根据所述障碍物类型和所述第二障碍物脚点坐标计算第二障碍物外包围框坐标；
6、对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐
7、对所述障碍物外包围框融合坐标进行跟踪处理，以实现障碍物跟踪防抖。
8、可选地，所述根据障碍物类型和所述第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
9、根据所述第一障碍物脚点坐标确定障碍物脚点欧式距离和障碍物脚点中心点坐标；
10、根据所述障碍物脚点欧式距离和障碍物类型确定障碍物框边类型，所述障碍物框边类型包括障碍物框长边和障碍物框短边；
11、根据所述障碍物框边类型和所述障碍物脚点中心点坐标计算第一障碍物外包围框坐标。
12、可选地，所述根据所述障碍物框边类型和所述障碍物脚点中心点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
13、根据所述障碍物框边类型确定框边长度特征信息；
14、根据所述框边长度特征信息和所述障碍物脚点中心点坐标通过障碍物脚点直线方程外拓求解第一障碍物框边脚点坐标；
15、根据所述第一障碍物框边脚点坐标对障碍物框边进行外拓，得到第二障碍物框边脚点坐标；
16、根据所述第一障碍物框边脚点坐标和所述第二障碍物框边脚点坐标得到第一障碍物外包围框坐标。
17、可选地，所述对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标的步骤，包括：
18、根据所述第一障碍物外包围框坐标确定第一障碍物外包围框中心点坐标，并根据所述第二障碍物外包围框坐标确定第二障碍物外包围框中心点坐标；
19、确定所述第一障碍物外包围框坐标与所述第二障碍物外包围框坐标之间的iou预测值，并确定所述第一障碍物外包围框中心点坐标和所述第二障碍物外包围框中心点坐标之间的障碍物中心点距离；
20、根据所述iou预测值和所述障碍物中心点距离对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标。
21、可选地，所述根据所述iou预测值和所述障碍物中心点距离对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标的步骤，包括：
22、在所述iou预测值大于预设交并阈值，且所述障碍物中心点距离小于预设中心点阈值时，判定所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标匹配成功；
23、在所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标匹配成功时，对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标。
24、可选地，对所述障碍物外包围框融合坐标进行卡尔曼滤波预测，获得观测值；
25、将所述观测值与目标跟踪列表中全部数据进行匈牙利匹配，在匹配成功时，将所述观测值添加至障碍物id的跟踪列表中；
26、通过滑动窗口均值滤波对所述障碍物id的跟踪列表中多帧数据进行平滑，获得平滑后的障碍物坐标；
27、基于所述平滑后的障碍物坐标实现障碍物跟踪防抖。
28、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种障碍物跟踪防抖系统，所述障碍物跟踪防抖系统包括：
29、采集模块，用于通过当前车辆安装的多个相机采集第一周围环境图像和第二周围环境图像；
30、计算模块，用于根据所述第一周围环境图像和所述第二周围环境图像分别通过ai算法得到第一障碍物脚点坐标和第二障碍物脚点坐标；
31、所述计算模块，还用于根据障碍物类型和所述第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标，并根据所述障碍物类型和所述第二障碍物脚点坐标计算第二障碍物外包围框坐标；
32、所述计算模块，还用于对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标；
33、跟踪模块，用于对所述障碍物外包围框融合坐标进行跟踪处理，以实现障碍物跟踪防抖。
34、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种障碍物跟踪防抖设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的障碍物跟踪防抖程序，所述障碍物跟踪防抖程序配置为实现如上文所述的障碍物跟踪防抖方法的步骤。
35、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有障碍物跟踪防抖程序，所述障碍物跟踪防抖程序被处理器执行时实现如上文所述的障碍物跟踪防抖方法的步骤。
36、本专利技术首先通过当前车辆安装的多个相机采集第一周围环境图像和第二周围环境图像，然后根据第一周围环境图像和第二周围环境图像分别通过ai算法得到第一障碍物脚点坐标和第二障碍物脚点坐标，之后根据障碍物类型和第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标，并根据障碍物类型和第二障碍物脚点坐标计算第二障碍物外包围框坐标，对第一障碍物外包围框坐标和第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标，最后对障碍物外包围框融合坐标进行跟踪处理，以实现障碍物跟踪防抖。相较于现有技术中障碍物脚点跳变引起障碍物外包围框忽大忽小及旋转的问题，而本专利技术中对第一障碍物外包围框坐标和第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标，之后对障碍物外包围框融合坐标进行跟踪处理，提升了障碍物数据的精度和稳定性，进而提升了泊车系统的可靠性。
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1.一种障碍物跟踪防抖方法，其特征在于，所述障碍物跟踪防抖方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据障碍物类型和所述第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物框边类型和所述障碍物脚点中心点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标的步骤，包括：
5.如权利要求4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述IOU预测值和所述障碍物中心点距离对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标的步骤，包括：
6.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述障碍物外包围框融合坐标进行跟踪处理，以实现障碍物跟踪防抖的步骤，包括：
7.一种障碍物跟踪防抖系统，其特征在于，所述障碍物跟踪防抖系统包括：
8
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有障碍物跟踪防抖程序，所述障碍物跟踪防抖程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的障碍物跟踪防抖方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物跟踪防抖方法，其特征在于，所述障碍物跟踪防抖方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据障碍物类型和所述第一障碍物脚点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物框边类型和所述障碍物脚点中心点坐标计算第一障碍物外包围框坐标的步骤，包括：
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐标进行均值计算，获得障碍物外包围框融合坐标的步骤，包括：
5.如权利要求4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述iou预测值和所述障碍物中心点距离对所述第一障碍物外包围框坐标和所述第二障碍物外包围框坐...
【专利技术属性】
技术研发人员：李森林，雷星，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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