CN112101209A - 用于路侧计算设备的确定世界坐标点云的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了确定世界坐标点云的方法和装置,涉及图像处理、智能交通及自动驾驶技术领域。具体实施方式包括:获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;在所述目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找所述目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;基于查找到的世界坐标点云,确定所述障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。本申请可以利用二维图像的坐标与世界坐标点云之间的映射关系,快速、准确地查找到障碍物的世界坐标点云,有效节约了运算资源。同时,避免了现有技术中的高成本问题和地面不平整带来的计算结果偏差。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体涉及图像处理、智能交通和自动驾驶技术领域,尤其涉及确定世界坐标点云的方法和装置。
背景技术
由于单目相机的图像中障碍物位置的表现形式是二维像素坐标,而实际三维空间中障碍物是有三维坐标的,即图像中某一个像素点在三维的世界坐标系中对应的是一条射线,也就是说,世界坐标系中的这一条射线上的点,投影到图像上,都是同一个像素。
在相关技术中,为了确定图像中的像素点在世界坐标系中对应的世界坐标,通常采用双目相机,该方式对设备的成本有较高的要求。此外,相关技术可以实时计算像素的射线与地面平面的交点位置以获得世界坐标,该方式对地面的平整度有较高的要求。
发明内容
提供了一种用于路侧计算设备的确定世界坐标点云的确定世界坐标点云的方法、装置、电子设备以及存储介质。
根据第一方面,提供了一种确定世界坐标点云的方法,包括:获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
根据第二方面,提供了一种确定世界坐标点云的装置,包括:获取单元,被配置成获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;查找单元,被配置成在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;确定单元,被配置成基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
根据第三方面,提供了一种用于路侧计算设备的确定世界坐标点云的方法,该方法包括:获取目标路侧相机拍摄的待处理图像;获取待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云;将确定的世界坐标点云向云控平台或服务器发送。
根据第四方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如确定世界坐标点云的方法中任一实施例的方法。
根据第五方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如确定世界坐标点云的方法中任一实施例的方法。
根据本申请的方案,可以利用二维图像的坐标与世界坐标点云之间的映射关系,快速、准确地确定出障碍物的世界坐标点云,有效节约了运算资源。同时,避免了现有技术中的高成本问题和地面不平整带来的计算结果偏差。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请一些实施例可以应用于其中的示例性***架构图;
图2是根据本申请的确定世界坐标点云的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本申请的确定世界坐标点云的方法的一个应用场景的示意图;
图4是根据本申请的生成映射关系的一个实施例的流程图;
图5是根据本申请的确定世界坐标点云的装置的一个实施例的结构示意图;
图6是用来实现本申请实施例的确定世界坐标点云的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的确定世界坐标点云的方法或确定世界坐标点云的装置的实施例的示例性***架构100。
如图1所示,***架构100可以包括车载***(也即车载大脑)101、服务器(或云控平台)102、路侧相机103、路侧计算设备104和网络105。网络105用以在车载***101、服务器102以及服务器102、路侧计算设备104以及服务器102、路侧相机103之间提供通信链路的介质。网络105可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用车载***101通过网络105与服务器102交互,以接收或发送消息等。车载***101上可以安装有各种通讯客户端应用,例如导航类应用、直播应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
这里的车载***101可以是硬件,也可以是软件。当车载***101为硬件时,可以是具有显示屏的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当车载***101为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器102可以是提供各种服务的服务器,例如对车载***101、路侧相机103和/或路侧计算设备104提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的障碍物的目标像素点的坐标等数据进行分析等处理,并将处理结果(例如该障碍物的世界坐标点云)反馈给终端设备。
路侧计算设备104可以与路侧相机103相连,并获取路侧相机103拍摄的图像。
需要说明的是,本申请实施例所提供的确定世界坐标点云的方法可以由各种路侧设备(例如路侧相机103或路侧计算设备104)、服务器(或云控平台)102或者车载***101执行,相应地,确定世界坐标点云的装置可以设置于各种路侧设备、服务器102或者车载***101中。
应该理解,图1中的车载***、路侧相机、路侧计算设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的车载***、路侧相机、路侧计算设备、网络和服务器。
继续参考图2,示出了根据本申请的确定世界坐标点云的方法的一个实施例的流程200。该确定世界坐标点云的方法,包括以下步骤:
步骤201,获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标。
在本实施例中,确定世界坐标点云的方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的路侧计算设备、路侧相机、车载***、服务器或云控平台)可以获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标。该坐标可以是障碍物的各个目标位置的坐标,比如可以是障碍物中心点所在像素点的坐标。
这里的目标路侧相机固定在电线杆等公共设施上,因而该相机的位姿是固定的。在这种情况下,该路侧相机拍摄的图像中各个像素点的坐标所对应的世界坐标点云为确定的。
步骤202,在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云。
在本实施例中,上述执行主体可以在预先确定的映射关系中,查找上述目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云。具体地,该映射关系用于表征上述目标路侧相机所拍摄的图像中像素点的坐标与世界坐标系中的世界坐标点云之间的对应关系。因而,利用该映射关系,上述执行主体可以直接查找到与目标像素点的坐标对应的世界坐标点云。
步骤203,基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
在本实施例中,上述执行主体可以基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物整体在世界坐标系中的世界坐标点云。具体地,上述障碍物的尺寸也即宽度和高度可以是固定的,如果确定了障碍物的目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云,比如障碍物的中心点的世界坐标点云,也确定了障碍物在二维图像中的尺寸,则可以基于该目标像素点对应的世界坐标点云、该目标像素点在整个障碍物中的位置,确定出障碍物的尺寸在世界坐标系中所对应的世界坐标点云,也即得到障碍物对应的世界坐标点云。
本申请的上述实施例提供的方法可以利用二维图像的坐标与世界坐标点云之间的映射关系,快速、准确地确定出障碍物的世界坐标点云,有效节约了运算资源。同时,避免了现有技术中的高成本问题和地面不平整带来的计算结果偏差。
继续参见图3,图3是根据本实施例的确定世界坐标点云的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中,执行主体301获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标302。执行主体301在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系303中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云304。执行主体301基于查找到的世界坐标点云304,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云305。
进一步参考图4,其示出了确定映射关系的一个实施例的流程400。该流程400,包括以下步骤:
步骤401,获取对目标图像所指示的地理区域的点云扫描结果,其中,点云扫描结果为车辆扫描得到的稠密点云,目标图像为目标路侧相机针对地理区域拍摄得到的。
在本实施例中,确定世界坐标点云的方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的路侧计算设备、路侧相机、车载***、服务器或云控平台)或者其它电子设备可以获取对地理区域的点云扫描结果。这里的点云扫描结果可以是车辆对上述地理区域进行点云扫描所得到的点云,该点云可以是稠密点云。目标图像为上述目标路侧相机所拍摄的图像。目标图像中包含了该地理区域对应的图像内容,也即在目标图像指示了上述地理区域是目标路侧相机的拍摄对象。
这里的车辆可以是各种能够进行点云扫描的车辆比如自动驾驶车辆。
步骤402,从点云扫描结果中,提取地面点云,将地面点云转换到世界坐标系下。
在本实施例中,上述执行主体可以从点云扫描结果中,提取地面点云,并将该地面点云转换到世界坐标系下。具体地,上述执行主体可以采用各种方式比如地面拟合算法,提取出点云扫描结果中的地面点云。
在实践中,上述执行主体可以利用从车辆坐标系到世界坐标系的变换矩阵也即车辆的传感器的外参,将地面点云转换到世界坐标系下,得到世界坐标系下的地面点云。
步骤403,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,基于投影结果,生成映射关系。
在本实施例中,上述执行主体可以将转换得到的世界坐标系下的地面点云投影回上述目标图像,并基于本次投影的投影结果,生成映射关系。在实践中,上述执行主体可以采用各种方式基于投影结果,生成映射关系。比如,上述执行主体可以直接将投影结果作为映射关系。
本实施例可以从车辆的点云扫描结果中,确定出地面点云,生成准确的映射关系,进而有助于准确地确定出障碍物底面中心所对应的世界坐标点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中,步骤403可以包括:利用目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,生成初始映射,其中,初始映射包括目标图像的至少两个像素点的坐标与世界坐标点云的映射;响应于目标图像中,存在在初始映射中无相对应的世界坐标点云的像素点,对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,得到映射关系,其中,映射关系包括目标图像的所有像素点与世界坐标点云的映射,映射关系中世界坐标点云的数据类型为三通道的短整型。
在这些可选的实现方式中,上述执行主体可以利用目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,从而生成初始映射也即初始的映射关系。该初始映射可以包括目标图像的部分像素点也即非全部像素点的坐标与世界坐标点云之间的映射。也即,目标图像中存在一些像素点,这些像素点在初始映射中不存在相对应的世界坐标点云。因而,上述执行主体可以对上述至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,从而让映射关系中存在目标图像中全部像素点的坐标与世界坐标点云之间的映射关系。
具体地,在插值处理之后,上述执行主体可以将插值出的世界坐标点云,投影到目标图像中,从而得到最终的映射关系。
在实践中,映射关系中的世界坐标点云的数据类型可以是短整型也即short类型。并且,三维的世界坐标点云可以通过三个通道来体现。单位可以是厘米。映射关系的其中一组的保存格式可以是宽度width×高度height×3。
这些实现方式可以利用双线性插值,补充出目标图像中所有像素点所对应的世界坐标点云,从而补齐目标图像的映射关系。
在这些实现方式的一些可选的应用场景中,在这些实现方式中的对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理之前,上述映射关系的生成步骤还可以包括:对于初始映射中的任一像素点的坐标,响应于该像素点的坐标在初始映射中与至少两个世界坐标点云存在对应关系,将至少两个世界坐标点云的质心,作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
在这些可选的应用场景中,可能存在像素点在初始映射中对应了多个世界坐标点云。上述执行主体可以对这些世界坐标点云确定质心,该质心为世界坐标点云。之后,上述执行主体可以将该质心直接作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
这些应用场景可以针对一个像素点对应多个世界坐标点云的情况进行处理,避免映射关系中出现一对多的情况下,确保映射关系中一对一的映射。并且,通过确定质心,可以准确地找到像素点的坐标所对应的世界坐标点云。
可选地,障碍物的目标像素点的坐标为障碍物的目标中心点的坐标,目标中心点为障碍物的底面中心点。
具体地,障碍物的目标中心点可以是整个障碍物的几何中心点。此外,该目标中心点可以是障碍物的底面的中心点。
这些可选的应用场景可以通过将目标中心点作为障碍物的目标像素点,更加准确地确定出障碍物在世界坐标系中的位置。此外,利用底面中心点可以避免对于立体的障碍物的测量误差,提高确定障碍物的世界坐标点云的准确度。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种确定世界坐标点云的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,除下面所记载的特征外,该装置实施例还可以包括与图2所示的方法实施例相同或相应的特征或效果。该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的确定世界坐标点云的装置500包括:获取单元501、查找单元502和确定单元503。其中,获取单元501,被配置成获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;查找单元502,被配置成在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;确定单元503,被配置成基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
在本实施例中,确定世界坐标点云的装置500的获取单元501、查找单元502和确定单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202和步骤203的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,映射关系的生成步骤包括:获取对目标图像所指示的地理区域的点云扫描结果,其中,点云扫描结果为车辆扫描得到的稠密点云,目标图像为目标路侧相机针对地理区域拍摄得到的;从点云扫描结果中,提取地面点云,将地面点云转换到世界坐标系下;将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,基于投影结果,生成映射关系。
在本实施例的一些可选的实现方式中,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,基于投影结果,生成映射关系,包括:利用目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,生成初始映射,其中,初始映射包括目标图像的至少两个像素点的坐标与世界坐标点云的映射;响应于目标图像中,存在在初始映射中无相对应的世界坐标点云的像素点,对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,得到映射关系,其中,映射关系包括目标图像的所有像素点与世界坐标点云的映射,映射关系中世界坐标点云的数据类型为三通道的短整型。
在本实施例的一些可选的实现方式中,在对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理之前,生成步骤还包括:对于初始映射中的任一像素点的坐标,响应于该像素点的坐标在初始映射中与至少两个世界坐标点云存在对应关系,将至少两个世界坐标点云的质心,作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中,障碍物的目标像素点的坐标为障碍物的目标中心点的坐标,目标中心点为障碍物的底面中心点。
本申请还提供了一种用于路侧计算设备的确定世界坐标点云的方法,该方法可以包括:获取目标路侧相机拍摄的待处理图像;获取待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云;将确定的世界坐标点云向云控平台或服务器发送。
在本实施例的一些可选的实现方式中,映射关系的生成步骤包括:获取对目标图像所指示的地理区域的点云扫描结果,其中,点云扫描结果为车辆扫描得到的稠密点云,目标图像为目标路侧相机针对地理区域拍摄得到的;从点云扫描结果中,提取地面点云,将地面点云转换到世界坐标系下;将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,基于投影结果,生成映射关系。
在本实施例的一些可选的实现方式中,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,基于投影结果,生成映射关系,包括:利用目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的地面点云投影到目标图像,生成初始映射,其中,初始映射包括目标图像的至少两个像素点的坐标与世界坐标点云的映射;响应于目标图像中,存在在初始映射中无相对应的世界坐标点云的像素点,对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,得到映射关系,其中,映射关系包括目标图像的所有像素点与世界坐标点云的映射,映射关系中世界坐标点云的数据类型为三通道的短整型。
在本实施例的一些可选的实现方式中,在对至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理之前,生成步骤还包括:对于初始映射中的任一像素点的坐标,响应于该像素点的坐标在初始映射中与至少两个世界坐标点云存在对应关系,将至少两个世界坐标点云的质心,作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中,障碍物的目标像素点的坐标为障碍物的目标中心点的坐标,目标中心点为障碍物的底面中心点。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示,是根据本申请实施例的确定世界坐标点云的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示,该电子设备包括:一个或多个处理器601、存储器602,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使至少一个处理器执行本申请所提供的确定世界坐标点云的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的确定世界坐标点云的方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的确定世界坐标点云的方法对应的程序指令/模块(例如,附图5所示的获取单元501、查找单元502和确定单元503)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的确定世界坐标点云的方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据确定世界坐标点云的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器602可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至确定世界坐标点云的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
确定世界坐标点云的方法的电子设备还可以包括:输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接,图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息,以及产生与确定世界坐标点云的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取单元、查找单元和确定单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标的单元”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该装置执行时,使得该装置:获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;在目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;基于查找到的世界坐标点云,确定障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (13)
1.一种确定世界坐标点云的方法,所述方法包括:
获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;
在所述目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找所述目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;
基于查找到的世界坐标点云,确定所述障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述映射关系的生成步骤包括:
获取对目标图像所指示的地理区域的点云扫描结果,其中,所述点云扫描结果为车辆扫描得到的稠密点云,所述目标图像为所述目标路侧相机针对所述地理区域拍摄得到的;
从所述点云扫描结果中,提取地面点云,将所述地面点云转换到世界坐标系下;
将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,基于投影结果,生成所述映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,基于投影结果,生成所述映射关系,包括:
利用所述目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,生成初始映射,其中,所述初始映射包括目标图像的至少两个像素点的坐标与世界坐标点云的映射;
响应于所述目标图像中,存在在所述初始映射中无相对应的世界坐标点云的像素点,对所述至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,得到所述映射关系,其中,所述映射关系包括目标图像的所有像素点与世界坐标点云的映射,所述映射关系中世界坐标点云的数据类型为三通道的短整型。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,在所述对所述至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理之前,所述生成步骤还包括:
对于所述初始映射中的任一像素点的坐标,响应于该像素点的坐标在所述初始映射中与至少两个世界坐标点云存在对应关系,将所述至少两个世界坐标点云的质心,作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述障碍物的目标像素点的坐标为所述障碍物的目标中心点的坐标,所述目标中心点为所述障碍物的底面中心点。
6.一种确定世界坐标点云的装置,所述装置包括:
获取单元,被配置成获取目标路侧相机拍摄的待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;
查找单元,被配置成在所述目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找所述目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;
确定单元,被配置成基于查找到的世界坐标点云,确定所述障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述映射关系的生成步骤包括:
获取对目标图像所指示的地理区域的点云扫描结果,其中,所述点云扫描结果为车辆扫描得到的稠密点云,所述目标图像为所述目标路侧相机针对所述地理区域拍摄得到的;
从所述点云扫描结果中,提取地面点云,将所述地面点云转换到世界坐标系下;
将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,基于投影结果,生成所述映射关系。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,基于投影结果,生成所述映射关系,包括:
利用所述目标路侧相机的外参,将世界坐标系下的所述地面点云投影到所述目标图像,生成初始映射,其中,所述初始映射包括目标图像的至少两个像素点的坐标与世界坐标点云的映射;
响应于所述目标图像中,存在在所述初始映射中无相对应的世界坐标点云的像素点,对所述至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理,得到所述映射关系,其中,所述映射关系包括目标图像的所有像素点与世界坐标点云的映射,所述映射关系中世界坐标点云的数据类型为三通道的短整型。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,在所述对所述至少两个像素点的坐标对应的世界坐标点云进行双线性插值处理之前,所述生成步骤还包括:
对于所述初始映射中的任一像素点的坐标,响应于该像素点的坐标在所述初始映射中与至少两个世界坐标点云存在对应关系,将所述至少两个世界坐标点云的质心,作为该像素点的坐标对应的世界坐标点云。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述障碍物的目标像素点的坐标为所述障碍物的目标中心点的坐标,所述目标中心点为所述障碍物的底面中心点。
11.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
13.一种用于路侧计算设备的确定世界坐标点云的方法,所述方法包括:
获取目标路侧相机拍摄的待处理图像;
获取所述待处理图像中障碍物的目标像素点的坐标;
在所述目标路侧相机拍摄的图像中坐标与世界坐标点云的映射关系中,查找所述目标像素点的坐标所对应的世界坐标点云;
基于查找到的世界坐标点云,确定所述障碍物在世界坐标系中的世界坐标点云;
将所述确定的世界坐标点云向云控平台或服务器发送。
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---|---|
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112634354A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-09 | 紫清智行科技(北京)有限公司 | 基于路侧传感器的网联自动驾驶行车风险评估方法与装置 |
CN112668460A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 目标检测方法、电子设备、路侧设备和云控平台 |
CN112815979A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-18 | 联想未来通信科技(重庆)有限公司 | 一种传感器的标定方法及装置 |
CN113465608A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-01 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种路侧传感器标定方法及*** |
CN114092916A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-02-25 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备、自动驾驶车辆及介质 |
CN114445802A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-05-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 点云处理方法、装置及车辆 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105913488A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-08-31 | 长安大学 | 一种基于三维映射表的三维点云快速重建方法 |
CN106813568A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 物体测量方法及装置 |
US20180158206A1 (en) * | 2016-12-02 | 2018-06-07 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and apparatus for testing accuracy of high-precision map |
WO2018127007A1 (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-12 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 深度图获取方法及*** |
CN108986161A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-11 | 亮风台(上海)信息科技有限公司 | 一种三维空间坐标估计方法、装置、终端和存储介质 |
CN109074668A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-21 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 路径导航方法、相关装置及计算机可读存储介质 |
CN110244302A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-09-17 | 苏州科技大学 | 地基合成孔径雷达影像像元坐标三维变换方法 |
CN110738183A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 障碍物检测方法及装置 |
US20200082183A1 (en) * | 2018-09-07 | 2020-03-12 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method for position detection, device, and storage medium |
CN111079680A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-04-28 | 北京三快在线科技有限公司 | 临时交通信号灯检测方法、装置和自动驾驶设备 |
CN111161338A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-15 | 浙江大学 | 一种基于二维图像灰度进行深度预测的点云密度提升方法 |
WO2020103427A1 (zh) * | 2018-11-23 | 2020-05-28 | 华为技术有限公司 | 对象检测方法、相关设备及计算机存储介质 |
CN111578839A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 障碍物坐标处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN111612852A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于验证相机参数的方法和装置 |
CN111612760A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法和装置 |
-
2020
- 2020-09-15 CN CN202010966254.4A patent/CN112101209B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106813568A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 物体测量方法及装置 |
CN105913488A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-08-31 | 长安大学 | 一种基于三维映射表的三维点云快速重建方法 |
US20180158206A1 (en) * | 2016-12-02 | 2018-06-07 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and apparatus for testing accuracy of high-precision map |
WO2018127007A1 (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-12 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 深度图获取方法及*** |
CN108986161A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-11 | 亮风台(上海)信息科技有限公司 | 一种三维空间坐标估计方法、装置、终端和存储介质 |
WO2020024234A1 (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-06 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 路径导航方法、相关装置及计算机可读存储介质 |
CN109074668A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-21 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 路径导航方法、相关装置及计算机可读存储介质 |
US20200082183A1 (en) * | 2018-09-07 | 2020-03-12 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method for position detection, device, and storage medium |
WO2020103427A1 (zh) * | 2018-11-23 | 2020-05-28 | 华为技术有限公司 | 对象检测方法、相关设备及计算机存储介质 |
CN110244302A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-09-17 | 苏州科技大学 | 地基合成孔径雷达影像像元坐标三维变换方法 |
CN110738183A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 障碍物检测方法及装置 |
CN111079680A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-04-28 | 北京三快在线科技有限公司 | 临时交通信号灯检测方法、装置和自动驾驶设备 |
CN111161338A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-15 | 浙江大学 | 一种基于二维图像灰度进行深度预测的点云密度提升方法 |
CN111612852A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于验证相机参数的方法和装置 |
CN111612760A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法和装置 |
CN111578839A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 障碍物坐标处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JIA, JINRANG 等: "Hyperspectral image super-resolution with spectral-spatial network.", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING》, vol. 39, no. 22, pages 7806 - 7829 * |
孙士杰;宋焕生;张朝阳;张文涛;王璇;: "点云下地平面检测的RGB-D相机外参自动标定", 中国图象图形学报, no. 06, pages 92 - 99 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112634354A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-09 | 紫清智行科技(北京)有限公司 | 基于路侧传感器的网联自动驾驶行车风险评估方法与装置 |
CN112634354B (zh) * | 2020-12-21 | 2021-08-13 | 紫清智行科技(北京)有限公司 | 基于路侧传感器的网联自动驾驶行车风险评估方法与装置 |
CN112668460A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 目标检测方法、电子设备、路侧设备和云控平台 |
US11721042B2 (en) | 2020-12-25 | 2023-08-08 | Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. | Target detection method, electronic device and medium |
CN112815979A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-18 | 联想未来通信科技(重庆)有限公司 | 一种传感器的标定方法及装置 |
CN112815979B (zh) * | 2020-12-30 | 2023-11-21 | 联想未来通信科技(重庆)有限公司 | 一种传感器的标定方法及装置 |
CN113465608A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-10-01 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种路侧传感器标定方法及*** |
CN113465608B (zh) * | 2021-07-22 | 2024-05-03 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种路侧传感器标定方法及*** |
CN114092916A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-02-25 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备、自动驾驶车辆及介质 |
CN114445802A (zh) * | 2022-01-29 | 2022-05-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 点云处理方法、装置及车辆 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112101209B (zh) | 2024-04-09 |
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