CN106813649A - 一种图像测距定位的方法、装置及adas - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种图像测距定位的方法、装置及ADAS，通过双摄像头对目标物体进行拍摄；依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。本发明提供的图像测距定位的方法，可以通过双摄像头与目标物体组成的三角形直接计算出目标物体的距离和具体方位，计算精度高、计算效率高，而且对待测距定位的目标物体的类型没有限制。

Description

一种图像测距定位的方法、装置及ADAS

技术领域

本发明涉及高级驾驶辅助系统(ADAS，Advanced Driver AssistantSystem)技术领域，特别是涉及一种图像测距定位的方法、装置及ADAS。

背景技术

目前，随着汽车的逐步普及，安全驾驶成为人们越来越关注的问题。为此，很多汽车上安装了ADAS以提高用户在驾驶过程中的安全性。ADAS通过单摄像头对前方物体进行图像测距定位，即通过单摄像头拍摄得到图像数据，同时配以算法计算出物体与车辆的距离和方位，从而实现车距判定、障碍物定位、标志线标志物定位、地面坑洼积水判别等功能，进而使行车驾驶更安全、更便捷。

现有的ADAS使用单摄像头进行图像测距定位的原理如下：通过单摄像头采集到图像，然后将图像上的待识别目标与ADAS系统内的样本特征数据库进行数据特征匹配，以实现目标识别，即识别出目标是汽车还是行人，是货车、越野车还是小汽车等等；在对图像上的目标进行准确识别后，通过目标在图像中的大小就可以估算出目标距离。然后，根据估算出的目标距离和图像上待识别目标的位置就可以得出目标物体的方位。

发明人在实施本发明的过程中发现，现有的ADAS要做到用单摄像头进行图像测距定位必须要有一个庞大的样本特征数据库，而且要保证这个样本特征数据库包含全部待识别目标的特征数据，这些待识别目标包括一些非常规的车型、一些有可能出现在公路上的大型动物等，这些待识别目标的特征数据都需要加入到ADAS的全部特征数据里面去。如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法对这些车型、物体、障碍物进行识别，从而也就无法准确估算这些目标的距离和方位。因此，现有的ADAS对样本特征数据库的要求比较高，需要定期对样本特征数据库进行维护和更新，否则，就会导致ADAS对样本特征数据库没有包括的待识别目标无法识别和测距定位。

而且，现有的ADAS用单摄像头进行图像测距定位要求先对目标物体进行目标识别，需要将目标物体的特征与样本特征数据库的特征数据去比对，用时较长。现有的ADAS得到目标物体的距离和方位是估算出来的，误差较大，对目标的测距和定位不太精确，存在一些弊端。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种图像测距定位的方法、装置及ADAS。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种图像测距定位的方法，包括：

通过双摄像头对目标物体进行拍摄；

依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

优选的，所述通过双摄像头对目标物体进行拍摄的步骤，包括：

在第一摄像头固定、第二摄像头水平旋转的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第一摄像头拍摄的一帧第一图像、以及第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

优选的，所述依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小的步骤，包括：

将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角；

依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

本发明实施例还公开了一种图像测距定位的装置，包括：

拍摄模块，用于通过双摄像头对目标物体进行拍摄；

夹角计算模块，用于依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

距离计算模块，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

位置计算模块，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

优选的，所述拍摄模块包括：

第一拍摄子模块，用于在第一摄像头固定的情况下，对目标物体进行拍摄，已得到所述第一摄像头拍摄的一帧第一图像；

第二拍摄子模块，用于在第二摄像头水平旋转的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

优选的，所述夹角计算模块包括：

第一夹角计算模块，用于将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角；

第二夹角计算模块，用于依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

本发明实施例还公开了一种使用双摄头进行图像测距定位的ADAS，包括：

拍摄模块，包括双摄像头，用于对目标物体进行拍摄，以得到所述ADAS用于进行图像测距定位的图像数据。

处理器，用于处理ADAS的事务，包括图像测距定位、传感器数据处理、通信数据处理及语音处理；

传感器模块，用于获取传感数据；

通信模块，用于传输通信数据；

GPS/北斗接收器模块，用于接收GPS/北斗的位置信息；

WiFi/蓝牙模块，用于实现与其它智能设备之间近距离通信；

语音输入模块，用于输入语音；

语音输出模块，用于输出语音；

优选的，所述处理器用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

优选的，所述ADAS还包括：云端控制中心，所述云端控制中心用于与所述处理器进行数据交互，以实现图像测距定位的功能。

优选的，所述云端控制中心用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

本发明实施例包括以下优点：

首先，本发明提供的图像测距定位的装置的原理为：通过双摄像头与目标物体组成的三角形，直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位，计算过程属于精确的计算，得出来的距离和方位精度高。

其次，由于本发明提供的图像测距定位的装置无需对目标物体先进行目标识别再测算，而是直接对目标物体进行拍摄计算，相对于单摄像头图像测距定位的方法少了一个目标识别的步骤，因此，本发明提供的图像测距定位的方法比单摄像头图像测距定位的方法效率更高。

另外，由于本发明提供的方法是通过双摄像头与目标物体组成的三角形直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位的，对待测距定位的目标物体的类型没有限制，目标物体是非常规的车型，还是有可能出现在公路上的大型动物，无论目标物体是什么类型都可以进行测距定位，相对于单摄像头仅能测距定位样本特征数据库中已有的待识别目标物体，本发明提供的方法可以测距定位的目标物体范围更广。

附图说明

图1是本发明的一种图像测距定位的方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的一种通过第一摄像头A对目标物体C拍摄得到的图像的示意图；

图3是本发明的一种通过第二摄像头B对目标物体C拍摄得到的图像的示意图；

图4是本发明的一种双摄像头与目标物体形成的平面三角形的示意图；

图5是本发明的一种确定双摄像头和目标物体组成的平面三角形中的夹角的方法实施例的步骤流程图；

图6是本发明的一种双摄像头相机拍摄目标物体的模型示意图；

图7是本发明的一种图像测距定位的装置实施例的结构框图；

图8是本发明的一种ADAS系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例的核心构思之一在于，通过双摄像头对目标物体进行拍摄，依据双摄像头得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离，最终确定目标物体的距离和方位。本发明提供的图像测距的方法可以广泛的应用于车载ADAS、智能驾驶以及无人驾驶等相关领域。

参照图1，示出了本发明的一种图像测距定位的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101、通过双摄像头对目标物体进行拍摄。

在实际应用中，所述双摄像头可以是固定安装在同一水平面放置于不同位置的两个相同的摄像头。例如，所述双摄像头可以分别安装在小汽车的左、右前视灯上，在小汽车行驶的过程中，所述双摄像头可以对出现在小汽车前方的行人、车辆和动物等目标物体进行拍摄。因此，在同一时间所述双摄像头对目标物体进行拍摄时，由于所述双摄像头相对目标物体的位置不同，所述双摄像头拍摄目标物体的角度也不同，所述双摄像头得到的图像数据上所述目标物体的位置也会不同。

例如，在双摄像头中第一摄像头A和第二摄像头B在同一时间对目标物体C进行拍摄的过程中，假设第一摄像头A和第二摄像头B都是朝着正前方对目标物体进行拍摄，目标物体的实际位置位于第一摄像头A和第二摄像头B的连接线的中点的正前方，但是由于第一摄像头A和第二摄像头B的位置不同，拍摄目标物体的角度也不同，第一摄像头A和第二摄像头B对目标物体进行拍摄后得到的图像也会不同。

参照图2，示出了本发明的一种通过第一摄像头A对目标物体C拍摄得到的图像的示意图，在所述第一摄像头A拍摄得到的图像中，所述目标物体C在图像的右侧；参照图3，示出了本发明的一种通过第二摄像头B对目标物体C拍摄得到的图像的示意图，如图3所示，在所述第二摄像头B拍摄得到的图像中，所述目标物体C在图像的左侧。

对比图2和图3可发现，双摄像头在同一时间对相同的目标物体进行拍摄，由于双摄像头相对目标物体的位置不同，拍摄角度不同，得到的图像中目标物体的位置也会不同。

在本发明的实施例中，通过所述双摄像头对目标物体进行拍摄，可以在第一摄像头固定、第二摄像头水平旋转的情况下，对所述目标物体进行拍摄，以得到第一摄像头拍摄的一帧第一图像、以及第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

例如，设定一种初始状态，在所述初始状态下，所述第一摄像头和所述第二摄像头都是朝着正前方进行拍摄的，这时候所述第一摄像头拍摄得到的一帧第一图像，所述第二摄像头拍摄得到第一帧第二图像，而且所述第一帧第二图像上对应的水平旋转角度为0°；假设所述第二摄像头水平朝左旋转30°对目标物体进行拍摄，这时候所述第二摄像头拍摄得到的第二图像上对应的水平旋转角度为30°。

步骤102、依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小。

在实际应用中，所述双摄像头的位置是不同的，因此，所述双摄像头与所述目标物体会形成一个平面三角形。

参照图4，示出了本发明的一种双摄像头与目标物体形成的平面三角形的示意图，其中，该平面三角形中的三个顶点分别是第一摄像头A、第二摄像头B和目标物体C，为了简化，所述第一摄像头A用A表示，所述第二摄像头B用B表示，所属目标物体用C表示；同样，在图4示的平面三角形中，所述第一摄像头A与所述第二摄像头B形成的边可以用边AB表示，所述第一摄像头A与所述目标物体C形成的边可以用边AC表示，所述第二摄像头B与所述目标物体C形成的边可以用边BC表示；图2所示的平面三角形的中三个夹角也可以简化表示，边AC边和边BC之间的夹角用α表示，边AC边和边AB之间的夹角用β表示，边AB和边BC之间的夹角用γ表示。

依据步骤101中所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小的过程具体如下。

参照图5，示出了本发明的一种确定双摄像头和目标物体组成的平面三角形中的夹角的方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤1021：将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角。

所述双摄像头在拍摄所述目标物体时，所述第一摄像头固定、所述第二摄像头水平旋转，而且，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。在得到所述第一摄像头拍摄的第一图像、以及所述第二摄像头拍摄的多帧第二图像后，在本步骤中，就要将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对。

譬如，可以先在设定的初始状态下、将所述多帧第二图像中的第一帧与所述第一图像进行比对，假设设定的初始状态是所述第一摄像头和所述第二摄像头都是朝着正前方进行拍摄的，由于所述第一摄像头和第二摄像头拍摄目标物体的角度不同，所述第一摄像头拍摄得到第一图像、以及所述第二摄像头拍摄得到第一帧第二图像上，所述目标物体对应的位置是不一致的，即所述第一摄像头拍摄得到的第一图像、和所述第二摄像头拍摄的第一帧第二图像是不一致的。

接着，继续将所述多帧第二图像中的第二帧图像与所述第一图像进行比对，当得到所述第二帧第二图像和所述第一图象不一致时，接着将所述多帧第二图像中的第三帧图像与所述第一图像进行比对，以此类推，直到找到与所述第一图像一致的第N帧第二图像，在所述第N帧第二图像上对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角。

步骤1022：依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

在采用双摄像头进行图像测距之前，需要对所述双摄像头相机进行标定、校准和匹配，以得到双摄像头图像测距系统中以所述第一摄像头的光心为原点坐标系，以及所述坐标系中所述双摄像头的光心的坐标。

参照图6，示出了本发明的一种双摄像头相机拍摄目标物体的模型示意图。

如图6所示，在以所述第一摄像头A的光心为原点坐标系中，x轴为穿过所述第一摄像头A的光心、所述第二摄像头B的光心的横向虚线，y轴为穿过所述第一摄像头A的光心的垂直于x轴的纵向虚线，y1轴为穿过所述第二摄像头B的光心的垂直于x轴的纵向虚线。在所述坐标系中求得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角的具体过程如下。

首先，依据所述第一图像和第二图像，确定所述目标物体的位置，得出以所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形。

当所述第一摄像头A和所述第二摄像头B对目标物体C进行拍摄时，所述第一摄像头A拍摄得到第一图像，所述第二摄像头B拍摄得到第二图像。通过对所述第一图像进行图像处理，可得到所述坐标系中，所述目标物体相对于所述第一摄像头A的方向矢量通过对所述第二图像进行图像处理，可得到所述坐标系中，所述目标物体相对于所述第二摄像头B的方向矢量由于光是直线传播的，所述目标物体C的位置在所述方向矢量和所述方向矢量的交点。

用实线将所述第一摄像头A的光心、所述第二摄像头B的光心以及所述目标物体C连接起来，即可得到由所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形。

然后，得出所述三角形中，以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

在所述平面三角形中，以所述第一摄像头A为顶点的第二夹角β为所述方向矢量和x轴正向的夹角，以所述第二摄像头B为顶点的第三夹角γ为所述方向矢量与x轴正向的补角。

由于所述方向矢量可以通过对所述第一图像进行图像处理可以得出，所述方向矢量可以通过对所述第二图像进行图像处理可以得出，因此，所述平面三角形中以所述第一摄像头A为顶点的第二夹角β、以及以所述第二摄像头B为顶点的第三夹角γ都可以得出。

例如，所述方向矢量为(x,y)，根据以下公式，则可求出所述方向矢量和x轴正向的所述第二夹角β的大小：

cosβ＝x/sqrt(x²+y²) (1)

β＝arccos[x/sqrt(x²+y²)] (2)

所述平面三角形中以所述第一摄像头A为顶点的第二夹角β可以通过以上公式得出，所述平面三角形中以所述第二摄像头B为顶点的第三夹角γ也可以通过上述公式得出，在此不作赘述。

步骤103、依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离。

步骤102已经得出图4所示的平面三角形中各夹角α、β和γ的大小，所述平面三角形中边AB的长度也根据已经根据所述第一摄像头A和所述第二摄像头B的位置确定出来了。

求解图2所示的平面三角形，已知三角形各夹角α、β和γ的大小及三角形中边AB的长度，求三角形中另外两条边边BC和边AC的长度，也就是说已知三角形的一条边的长度和三个夹角的大小，求另外两条边的距离，可以用如下公式进行计算：

AB/Sinα＝BC/Sinβ＝AC/Sinγ (3)

可得出：AC＝AB/Sinα*Sinγ (4)

BC＝AB/Sinα*Sinβ (5)

通过以上公式，就可计算得出图4所示平面三角形中边AC和边BC的大小，即可得出所述第一摄像头A与所述目标物体C之间的距离，以及所述第二摄像头B与所述目标物体C之间的距离。

通过步骤103，即可得出所述目标物体C距离所述第一摄像头A和所述第二摄像头B之间的距离。

步骤104、依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

依据图4所示平面三角形中的各夹角的大小以及各边的长度，可以确定所述目标物体C距离所述第一摄像头A和所述第二摄像头B的具体位置。

例如：求解图4所示平面三角形，得出AC和BC的长度皆为20m，夹角β＝γ，则可确定目标物体正对着所述第一摄像头A和所述第二摄像头B正中间的位置，距离所述第一摄像头A和所述第二摄像头B的距离为20m；假如，求解图2所示平面三角形，得出的AC和BC的长度分别为40m和50m，夹角β为90°，夹角γ为60°，则可确定出所述目标物体C正对着所述第一摄像头A的位置，距离所述第一摄像头A的距离是40m。当然，上述AC和BC的长度仅仅作为示例，所属目标物体C的位置可以在相对于所述第一摄像头A和所述第二摄像头B的任意位置，本发明对AC和BC的长度不作具体限制。

本发明提供的图像测距的方法，具有以下有益效果：

首先，本发明提供的图像测距的方法的原理为：通过双摄像头与目标物体组成的三角形，直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位，计算过程属于精确的计算，得出来的距离和方位精度高。

其次，由于本发明提供的图像测距定位的方法无需对目标物体先进行目标识别再测算，而是直接对目标物体进行拍摄计算，相对于单摄像头图像测距定位的方法少了一个目标识别的步骤，因此，本发明提供的图像测距定位的方法比单摄像头图像测距定位的方法效率更高。

最后，由于本发明提供的方法是通过双摄像头与目标物体组成的三角形直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位的，对待测距定位的目标物体的类型没有限制，目标物体是非常规的车型，还是有可能出现在公路上的大型动物，无论目标物体是什么类型都可以进行测距定位，相对于单摄像头仅能测距定位样本特征数据库中已有的待识别目标物体，本发明提供的方法可以测距定位的目标物体范围更广。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的

参照图7，示出了本发明的一种图像测距定位的装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

拍摄模块701，用于通过双摄像头对目标物体进行拍摄。

可选地，所述拍摄模块701具体可以包括以下子模块：

第一拍摄子模块7011，用于在第一摄像头固定的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第一摄像头拍摄的一帧第一图像。

第二拍摄子模块7012，用于在第二摄像头水平旋转的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

夹角计算模块702，用于依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小。

所述夹角计算模块702具体可以包括以下子模块：

第一夹角计算模块7021，用于将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角。

第二夹角计算模块7022，用于依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

距离计算模块703，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

位置计算模块704，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

本发明提供的一种图像测距定位的装置，具有以下有益效果：

首先，本发明提供的图像测距定位的装置的原理为：通过双摄像头与目标物体组成的三角形，直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位，计算过程属于精确的计算，得出来的距离和方位精度高。

其次，由于本发明提供的图像测距定位的装置无需对目标物体先进行目标识别再测算，而是直接对目标物体进行拍摄计算，相对于单摄像头图像测距定位的方法少了一个目标识别的步骤，因此，本发明提供的图像测距定位的方法比单摄像头图像测距定位的方法效率更高。

最后，由于本发明提供的装置是通过双摄像头与目标物体组成的三角形直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位的，对待测距定位的目标物体的类型没有限制，目标物体是非常规的车型，还是有可能出现在公路上的大型动物，无论目标物体是什么类型都可以进行测距定位，相对于单摄像头仅能测距定位样本特征数据库中已有的待识别目标物体，本发明提供的方法可以测距定位的目标物体范围更广。

为使本领域技术人员更好地理解本发明，以下用一个具体的示例阐述本发明，参照图8，示出了本发明的一种ADAS系统的结构框图，所述ADAS具体可以包括如下模块：

拍摄模块801，可以包括双摄像头，用于对目标物体进行拍摄，以得到所述ADAS用于进行图像测距定位的图像数据。

处理器802，用于处理ADAS的事务，包括图像测距定位、传感器数据处理、通信数据处理及语音处理等。

传感器模块803，用于获取传感数据。例如，所述传感器模块703可以包括雷达传感器，所述雷达传感器可用来测量前方车辆的速度以及监测自身车辆的速度。

通信模块804，用于传输通信数据。例如，所述ADAS可以通过所述通信模块804从网络基站上获得路况信息、导航地图等通信数据，此外，所述ADAS还可以通过所述通信模块804与远程控制中心进行交互。

全球定位系统(Global Positioning System，GPS)/北斗接收器模块805，用于接收GPS/北斗的位置信息。例如，行驶中的车辆通过所述GPS/北斗接收器模块805获得的位置信息，所述通信模块804获得的路况信息、导航地图等通信数据，通过所述处理器802对所述位置信息和所述路况信息、导航地图等通信数据进行处理，即可实现导航功能。

无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)/蓝牙模块806，用于实现与其它智能设备之间近距离通信。例如，所述ADAS可以通过所述WiFi/蓝牙模块806与智能手机、WiFi热点等其他智能设备进行近距离通信等。

语音输入模块807，用于输入语音。例如，得到用户的指令等。

语音输出模块808，用于输出语音。例如，当检测车辆前方目标物体的距离和位置时，可以发出语音提示。

可选地，处理器802可用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

可选地，处理器802可用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现传感器数据处理的功能：

依据所述传感器模块803获得的传感数据，得到包括前方物体的车速以及自身车辆的车速的数据。

可选地，处理器802可用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现通信数据处理的功能：

将所述通信模块804获得的通信数据发送给处理器802，得到通信数据的处理结果；

将所述通信数据的处理结果通过通信模块804发送出去。

可选地，处理器802可用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现语音处理的功能：

将所述语音输入模块807获得的用户语音指令发送给所述处理器802，所述处理器802对所述用户下达的语音指令进行识别，得出所述用户下达的语音指令的意图并下达执行指令。

本发明提供的一种ADAS系统，具有以下有益效果：

首先，本发明提供的ADAS系统实现图像测距定位的原理为：通过双摄像头与目标物体组成的三角形，直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位，计算过程属于精确的计算，得出来的距离和方位精度高。

其次，由于本发明提供的ADAS系统无需对目标物体先进行目标识别再测算，而是直接对目标物体进行拍摄计算，相对于单摄像头图像测距定位的方法少了一个目标识别的步骤，因此，本发明提供的图像测距定位的方法比单摄像头图像测距定位的方法效率更高。

最后，由于本发明提供的ADAS系统是通过双摄像头与目标物体组成的三角形直接计算出目标物体与摄像头之间的距离以及目标物体的具体方位的，对待测距定位的目标物体的类型没有限制，目标物体是非常规的车型，还是有可能出现在公路上的大型动物，无论目标物体是什么类型都可以进行测距定位，相对于单摄像头仅能测距定位样本特征数据库中已有的待识别目标物体，本发明提供的方法可以测距定位的目标物体范围更广。

在本发明的一种优选实施例中，所述ADAS还可以包括云端控制中心，所述云端控制中心用于与所述处理器进行数据交互，以实现图像测距定位的功能。

可选的，所述云端控制中心用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

所述云端控制中心具有强大的云端计算能力，相对于所述ADAS的处理器来说，所述云端控制中心的数据处理能力更加强大。所述云端中心可以通过与所述处理器进行图像数据交互，替代所述处理器进行图像数据处理，以便得到更加精确和高效的图像测距定位结果。

当然，所述云端控制中心也可以部分或者全部替代所述处理器处理ADAS的事务，不仅仅局限于图像测距定位，也可以是传感器数据处理、通信数据处理及语音处理等，本发明中对于所述云端控制中心部分或者全部替代所述处理器处理ADAS的事务的内容不做具体的限定。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种图像测距定位的方法、装置及ADAS，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种图像测距定位的方法，其特征在于，包括：

通过双摄像头对目标物体进行拍摄；

依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过双摄像头对目标物体进行拍摄的步骤，包括：

在第一摄像头固定、第二摄像头水平旋转的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第一摄像头拍摄的一帧第一图像、以及第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小的步骤，包括：

将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角；

依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

4.一种图像测距定位的装置，其特征在于，包括：

拍摄模块，用于通过双摄像头对目标物体进行拍摄；

夹角计算模块，用于依据所述双摄像头拍摄的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

距离计算模块，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

位置计算模块，用于依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述拍摄模块包括：

第一拍摄子模块，用于在第一摄像头固定的情况下，对目标物体进行拍摄，已得到所述第一摄像头拍摄的一帧第一图像；

第二拍摄子模块，用于在第二摄像头水平旋转的情况下，对目标物体进行拍摄，以得到所述第二摄像头拍摄的多帧第二图像，其中，每帧第二图像具有对应的水平旋转角度。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述夹角计算模块包括：

第一夹角计算模块，用于将所述多帧第二图像中的每一帧与所述第一图像进行比对，得到所述第一图像和所述第二图象一致的图像，与所述第一图像一致的第二图像对应的水平旋转角度，即为所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以目标物体为顶点的第一夹角；

第二夹角计算模块，用于依据所述第一图像和第二图像，得出所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中以所述双摄像头为顶点的第二夹角、第三夹角。

7.一种使用双摄头进行图像测距定位的ADAS，其特征在于，包括：

拍摄模块，包括双摄像头，用于对目标物体进行拍摄，以得到所述ADAS用于进行图像测距定位的图像数据。

处理器，用于处理ADAS的事务，包括图像测距定位、传感器数据处理、通信数据处理及语音处理；

传感器模块，用于获取传感数据；

通信模块，用于传输通信数据；

GPS/北斗接收器模块，用于接收GPS/北斗的位置信息；

WiFi/蓝牙模块，用于实现与其它智能设备之间近距离通信；

语音输入模块，用于输入语音；

语音输出模块，用于输出语音。

8.根据权利要求7所述的ADAS，其特征在于，所述处理器用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。

9.根据权利要求7所述的ADAS，其特征在于，还包括：云端控制中心，所述云端控制中心用于与所述处理器进行数据交互，以实现图像测距定位的功能。

10.根据权利要求9所述的ADAS，其特征在于，所述云端控制中心用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令，进而实现图像测距定位的功能：

依据所述拍摄模块得到的图像数据，得到所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小以及所述双摄像头之间的距离，计算得出所述目标物体到所述双摄像头之间的距离；

依据所述双摄像头和所述目标物体组成的平面三角形中各夹角的大小和各边长的长度，得到所述目标物体的位置。