CN110213488A - 一种定位方法及相关设备 - Google Patents
一种定位方法及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110213488A CN110213488A CN201910490705.9A CN201910490705A CN110213488A CN 110213488 A CN110213488 A CN 110213488A CN 201910490705 A CN201910490705 A CN 201910490705A CN 110213488 A CN110213488 A CN 110213488A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coordinate
- equipment
- video image
- reference point
- network server
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/64—Computer-aided capture of images, e.g. transfer from script file into camera, check of taken image quality, advice or proposal for image composition or decision on when to take image
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/024—Guidance services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种定位方法及相关设备,包括:网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。采用本申请实施例,可以提高定位的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及电子技术领域,尤其涉及一种定位方法及相关设备。
背景技术
车联网(vehicle to everything,V2X)可以应用于车辆行驶,通过路侧摄像头对目标对象进行定位,并测量得到的定位信息发送给周围的车辆,以便周围的车辆根据定位信息规划行驶路线。但是,由于摄像头容易发生抖动位移,摄像头拍摄的目标对象的视频图像也容易发生改变,导致计算出的目标对象的全球定位系统(global positioningsystem,GPS)坐标不准确。
发明内容
本申请实施例提供一种定位方法及相关设备。可以提高定位的准确性。
第一方面,本申请实施例提供了一种定位方法,包括:
网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;
所述网络服务器根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;
所述网络服务器接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;
所述网络服务器根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。
其中,所述网络服务器接收第一设备发送的拍摄的多个参考点的第一视频图像包括:
所述网络服务器按照预设的时间间隔接收所述第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像。
其中,所述坐标计算参数θT=(PPT)-1PGT,所述θ表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标。
其中,所述网络服务器根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标之后,还包括:
所述网络服务器向目标区域内的第三设备发送指示消息,所述指示消息包括所述第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。
其中,所述网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像之前,还包括:
所述网络服务器当检测到所述第一设备发生抖动位移时,向所述第一设备发送数据请求,所述数据请求用于指示所述第一设备拍摄所述N个参考点的所述第一视频图像。
其中,所述获取所述第一视频图像的第一像素坐标包括:
所述网络服务器确定所述第一视频图像的几何中心的坐标值;
所述网络服务器将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第一像素坐标。
第二方面,本申请实施例提供了一种定位装置,包括:
接收模块,用于接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;
处理模块,用于根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;
所述接收模块,还用于接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;
所述处理模块,还用于根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。
其中,所述接收模块,还用于按照预设的时间间隔接收所述第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像。
其中,所述坐标计算参数θT=(PPT)-1PGT,所述θ表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标。
其中,所述装置还包括:
发送模块,用于向目标区域内的第三设备发送指示消息,所述指示消息包括所述第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。
其中,所述发送模块,还用于当检测到所述第一设备发生抖动位移时,向所述第一设备发送数据请求,所述数据请求用于指示所述第一设备拍摄所述N个参考点的所述第一视频图像。
其中,所述处理模块,还用于确定所述第一视频图像的几何中心的坐标值;
所述网络服务器将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第一像素坐标。
实施本申请实施例,网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的多N个参考点的第一位置坐标,并获取第一视频图像的第一像素坐标,其中,N个参考点为路面固定参照物,N为大于等于1的正整数;根据第一像素坐标以及第一位置坐标,确定坐标计算参数;接收第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取第二视频图像的第二像素坐标;根据第二视频图像以及坐标计算参数,确定目标对象的第二位置坐标。通过选取多个固定参考点来计算坐标计算参数,在摄像头出现抖动位移的情况下,也可以保障计算出的坐标计算参数正确,从而提高了计算目标对象的第二位置坐标的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例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申请的一些实施例,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。
图1是本申请实施例提供的一种车联网系统的架构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种定位方法的流程示意图;
图3是本申请实施例提供的一种参考点坐标的示意图;
图4是本申请实施例提供的另一种参考点坐标的示意图;
图5是本申请实施例提供的另一种定位方法的流程示意图;
图6是本申请实施例提供的一种定位装置的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的一种网络服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了如下几种定位方式:
(1)多摄像头定位。该方法基于空间坐标系的多摄像头,通过数据融合的方法实现对目标对象的定位。首先,多个摄像头被部署在需要对目标对象进行定位的场景中,针对目标构建训练数据集,完成目标检测与识别模型的训练。接着,基于目标检测与识别模型提取各摄像头采集到的视频数据中的目标类别和目标在二维图像坐标系统下的位置信息,建立二维图像坐标系与三维空间坐标系之间的坐标映射关系。基于坐标映射关系,将目标在二维图像坐标系下的位置信息映射为目标在三维空间坐标系下的坐标。
但是,该方法依赖多个摄像头的数据进行融合,才能实现定位,因此它适合在空间有限的场景内对目标物体进行定位。对于外部场景(例如,开放式道路),由于摄像头覆盖范围有限,必须部署大量的摄像头才能对目标物体实现定位,这将导致系统部署成本增加。
(2)双摄像头定位。该方法利用摄像头A及摄像头B获取目标对象的图像数据,并且预存四个参考点的图像数据及坐标参数。其中,参考点需要在空间水平面上形成矩形,摄像头A和摄像头B的连线与矩形的其中一边平行。根据预存的参考点的相关参数(例如,矩形宽度、长度等)可计算获取目标对象的位置参数。
假设A、B、C为四个参考点中的三个,点O1和点O2分别为摄像头A和摄像头B,点S为目标对象,H1为AC的延长线和O1O2交点。首先,根据摄像头投影原理获取∠AO1S和∠AO2S;接着,根据预设的距离参数AB、距离参数AC、距离参数CH1和距离参数O1O2通过反三角函数计算获取∠AO1O2和∠AO2O1,并继续计算得到∠SO2O1,最后,由正弦定理获取距离参数SO1,并计算获取目标对象S的坐标参数(x,y)。
但是,该方法依赖两个摄像头的数据实现定位。但是,该方法对摄像头的部署位置及参考点的选取有严格的限制。对于外部场景(例如,开放式道路),摄像头在实际部署时往往不能满足严格的条件限制,这将导致系统部署成本及难度增加。
(3)单摄像头定位。该方法利用单个摄像头对路面上的目标车辆实现定位。它将摄像头获取的原始图像转换为校正图像,其中,校正图像为原始图像在虚拟相机视角下对应的图像。在校正图像的检测区域内,该方法对车轮特征进行检测,获得车轮形状检测结果,包括车轮的圆心在校正图像中的位置及车轮半径。最后,根据车轮检测结果获得车辆的定位信息。
但是,该方法适用于在近距离对车辆进行定位。对于中长距离定位场景(例如,开放式道路),由于摄像头通常距离车辆较远,因此该方法给出的定位实现条件往往无法满足。例如,该方法需要通过对车轮的检测来实现车辆定位。这个条件在中长距离场景很难得到满足。因为在中长距离场景下,摄像头安装位置较高,这样摄像头由于视野的限制,可能无法对车轮进行有效检测。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供了如下解决方案。
如图1所示,图1是本申请实施例提供的一种车联网(vehicle to everything,V2X)系统的架构示意图。该C-V2X系统可以包括网络服务器101、路侧通信单元102、摄像头103、车辆104以及路面固定参照物(图中未画出)。网络服务器101可以与路侧通信单元102、摄像头103建立通信连接,可以接收摄像头103发送的视频图像并对视频图像进行处理,并将处理得到的指示信息携带在V2X消息中发送给路侧通信单元。路侧通信单元102可以是部署在路边的边缘实体,可以接收网络服务器发送的V2X消息,并向车辆广播V2X消息(例如路况信息)。路侧通信单元102也可以配置射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)发射接收装置,通过RF与行驶的车辆进行通信。摄像头103设置在道路路面的上方或者两侧,可以拍摄行驶的车辆或者路面固定参照物得到视频图像。车辆104可以通过基站与核心网的相连,通过基站与核心网的连接实现与任何一辆其他车辆或者网络服务器101的通信。路面固定参照物可以为固定路边的物体,例如灯杆的标志等等。
本申请实施例可以主要应用于在开放式道路场景下,利用单个摄像头在中长距离(>50米)对路面物体进行定位。本申请实施例对摄像头的安装位置及参考点选取无严格的限制,并且可在摄像头出现抖动位移的情况下,自动修正位置坐标计算参数,因此更易于实际部署维护。本申请实施例可以应用于车路协同系统,道路运营方可利用既有的路边摄像头及新增摄像头对路面上的车辆实现定位,结合位置数据的路面车辆检测信息可用于多种车路协同业务,例如,超视距安全提示及路况信息更新等。
如图2所示,图2是本申请实施例提供的一种定位方法的流程示意图。本申请实施例中的步骤至少包括:
S201,网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,第一位置坐标可以为第一GPS坐标,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数。其中,第一设备可以摄像头,摄像头可以为路边的摄像头及在路边新增的摄像头,第二设备可以为GPS设备。
具体实现中,用户可以在路面上选取多个参考点,例如灯杆的标志等,然后第一设备对多个参考点进行拍摄,获取每个参考点的第一视频图像,并将第一视频图像发送给网络服务器。网络服务器通过图像识别算法对第一视频图像内的参考点进行识别,识别出视频图像内的参考点的几何轮廓。通常来说,识别出来的参考点的几何轮廓为矩形。然后确定几何轮廓中参考点的几何中心的坐标值,并将几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的第一像素坐标。另外,用户可以将第二设备放置在参考点处,通过第二设备对参考点处的定点位置进行实地测量获取参考点的第一位置坐标,并将第一位置坐标发送给网络服务器,其中,位置坐标包括经纬度信息。网络服务器建立每个参考点的第一像素坐标和第一位置坐标的对应关系。
例如,如图3所示,图3是本申请实施例提供的一种参考点坐标的示意图。对于参考点X,通过图像识别算法识别出的视频图像中的路面固定参照物的像素坐标(横坐标,纵坐标)、以及通过GPS设备测量出路面固定参照物的GPS坐标(经度,维度),建立像素坐标和位置坐标的对应关系。
可选的,在第一设备容易出现抖动位移的情况下,第一设备可以按照预设的时间间隔对N个参考点进行拍摄,并将每次拍摄的N个参考点的第一视频图像发送给网络服务器,网络服务器可以对第一设备每次拍摄的第一视频图像进行处理,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后对图3所示的参考点坐标进行更新。
可选的,网络服务器可以实时监测第一设备的位置情况,当监测到所述第一设备发生抖动位移时,网络服务器可以向所述第一设备发送数据请求、或者按照预设的时间间隔向所述第一设备发送数据请求。第一设备接收到数据请求之后,可以对多个参考点进行拍摄获取N个参考点的第一视频图像,并将拍摄的N个参考点的第一视频图像返回给网络服务器,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后按照对图3所示的统计格式对参考点的像素坐标进行更新。
可选的,网络服务器可以确定接收到的第一视频图像的数量,当第一视频图像的数量超过预设阈值时,开始对接收到的第一视频图像进行处理,以便建立多个参考点的像素坐标和位置坐标的对应关系。
S202,网络服务器根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数。
其中,坐标计算参数的计算公式为:θT=(PPT)-1PGT,所述θ为坐标计算参数,用于表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标,N表示参考点的数量。
需要说明的是,在摄像头容易出现抖动位移的情况下,虽然参考点的位置不变,但是摄像头的位置会发生偏向,导致拍摄的参考点的几何中心的像素坐标发生改变。因此网络服务器可以多次接收第一设备发送的N个参考点的第一视频图像,并分别重新确定N个参考点的第一像素坐标,进而根据之前记录的每个参考点的第一位置坐标、以及重新确定的每个参考点的第一像素坐标,重新确定坐标计算参数,实现对坐标计算参数的动态调整。
S203,网络服务器接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标。其中,目标对象可以是路面行驶的车辆。
具体实现中,第一设备可以对目标对象进行拍摄,获取目标对象的第二视频图像,并将第二视频图像发送至网络服务器,网络服务器通过图像识别算法识别出每帧第二视频图像中的目标对象的几何轮廓,确定几何轮廓中目标对象的几何中心的坐标值,并将所述几何中心的坐标值作为所述第二视频图像的所述第一像素坐标。
S204,网络服务器根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标,第二位置坐标可以为第二GPS坐标。
其中,第二位置坐标的计算公式为:(xg,yg)=θ(xp,yp,1)T,其中,(xp,yp)为第二像素坐标,θ为坐标计算参数,(xg,yg)为第二位置坐标。
例如,如图4所示,图4是本申请实施例提供的另一种参考点坐标的示意图。摄像头在路边安装完成之后,在路面选取若干参考点进行实地测量,记录多组数据,每组数据包括参考点标识(ID)、像素坐标以及位置坐标。通过公式θT=(PPT)-1PGT,计算得到然后通过摄像头对路面行驶的车辆进行拍摄获取车辆的视频图像,通过图像识别算法确定视频图像中的车辆的几何轮廓,并将视频图像中的车辆的几何中心作为像素坐标,例如该像素坐标为(1041,911)。根据公式(xg,yg)=θ(xp,yp,1)T,可以计算得到该车辆的位置坐标为(39.96883778,116.40595938)。
如图5所示,图5是本申请实施例提供的另一种定位方法的流程示意图。本申请实施例中的步骤至少包括:
S501,第一设备拍摄N个参考点的第一视频图像。其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数。
具体实现中,在第一设备容易出现抖动位移的情况下,第一设备可以按照预设的时间间隔对N个参考点进行拍摄,并将每次拍摄的N个参考点的第一视频图像发送给网络服务器,网络服务器可以对第一设备每次拍摄的第一视频图像进行处理,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后按照图3所示的统计格式对参考点的像素坐标进行更新。
S502,第一设备向网络服务器发送第一视频图像。
S503,第二设备测量N个参考点的第一位置坐标。
其中,第一位置坐标可以为GPS坐标。第二设备可以为GPS设备。用户可以将第二设备放置在N个参考点处,然后通过第二设备对N个参考点的定点位置进行实地测量,获取N个参考点的第一位置坐标。
S504,第二设备向网络服务器发送第一位置坐标。
需要说明的是,S501-S504步骤中第一设备与第二设备的处理过程不分先后,第二设备可以首先进行测量并将测量的第一位置坐标发送给网络服务器,然后第一设备进行拍摄并将拍摄的第一视频图像发送给网络服务器。
S505,网络服务器通过图像识别算法对第一视频图像内的参考点进行识别,识别出视频图像内的参考点的几何轮廓。通常来说,识别出来的参考点的几何轮廓为矩形。然后确定参考点的几何轮廓中的几何中心的坐标值,并将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第一像素坐标,然后根据第一像素坐标和第一位置坐标,确定坐标计算参数。
其中,坐标计算参数的计算公式为:θT=(PPT)-1PGT,所述θ为坐标计算参数,用于表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标,N表示参考点的数量。
需要说明的是,在第一设备容易出现抖动位移的情况下,网络服务器可以多次接收第一设备发送的N个参考点的第一视频图像,并分别重新确定N个参考点的第一像素坐标,进而根据之前记录的每个参考点的第一位置坐标、以及重新确定的每个参考点的第一像素坐标,重新确定坐标计算参数,实现对坐标计算参数的动态调整。
可选的,网络服务器可以实时监测第一设备的位置情况,当检测到所述第一设备发生抖动位移时,网络服务器向所述第一设备发送数据请求、或者按照预设的时间间隔向所述第一设备发送数据请求。第一设备接收到数据请求之后,可以对多个参考点进行拍摄获取N个参考点的第一视频图像,并将拍摄的N个参考点的第一视频图像返回给网络服务器,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后按照图3所示的统计格式对参考点的像素坐标进行更新。
可选的,网络服务器可以确定接收到的第一视频图像的数量,当第一视频图像的数量超过预设阈值时,开始对接收到的第一视频图像进行处理,以便建立多个参考点的像素坐标和位置坐标的对应关系。
S506,第一设备拍摄目标对象的第二视频图像。其中,目标对象可以是路面行驶的车辆,目标区域可以第一设备周围的区域,目标区域内的车辆与第一设备的距离小于预设阈值。具体方法可以参考S501,本步骤不再赘述。
S507,第一设备向网络服务器发送第二视频图像。
S508,网络服务器通过图像识别算法识别出每帧第二视频图像中的目标对象的几何轮廓,确定几何轮廓中目标对象的几何中心的坐标值,并将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第二像素坐标,然后根据第二像素坐标和坐标计算参数,确定目标对象的第二位置坐标,第二位置坐标可以为第二GPS坐标。
S509,网络服务器向目标区域内的第三设备发送指示消息,该指示消息包括第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。其中,第三设备可以路面行驶的其他车辆,目标区域可以第一设备周围的区域,目标区域内的车辆与第一设备的距离小于预设阈值。第三设备接收到指示消息之后,第三设备的用户可以按照网络服务器提供的第二位置坐标,及时确定其他用户驾驶的车辆的位置,重新规划行驶路线。
可选的,网络服务器可以确定当前的网络服务质量,如果网络服务质量大于预设阈值,则向第三设备发送指示消息,如果网络服务质量不大于预设阈值,则可以向第三设备发送警告信息,该警告信息用于通知第三设备当前网络状况存在延时、警示用户尽快做出路线规划,避免因网络延迟而无法做出及时的路线规划。
如图6所示,图6是本申请实施例提供的一种定位装置的结构示意图。该装置至少包括接收模块601、处理模块602以及发送模块603,其中:
接收模块601,用于接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,第一位置坐标可以为第一GPS坐标,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数。其中,第一设备可以摄像头,摄像头可以为路边的摄像头及在路边新增的摄像头,第二设备可以为GPS设备。
具体实现中,用户可以在路面上选取多个参考点,例如灯杆的标志等,然后第一设备对多个参考点进行拍摄,获取每个参考点的第一视频图像,并将第一视频图像发送给网络服务器。网络服务器通过图像识别算法对第一视频图像内的参考点进行识别,识别出视频图像内的参考点的几何轮廓。通常来说,识别出来的参考点的几何轮廓为矩形。然后确定几何轮廓中参考点的几何中心的坐标值,并将几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的第一像素坐标。另外,用户可以将第二设备放置在参考点处,通过第二设备对参考点处的定点位置进行实地测量获取参考点的第一位置坐标,并将第一位置坐标发送给网络服务器,其中,位置坐标包括经纬度信息。网络服务器建立每个参考点的第一像素坐标和第一位置坐标的对应关系。
例如,如图3所示,图3是本申请实施例提供的一种参考点坐标的示意图。对于参考点X,通过图像识别算法识别出的视频图像中的路面固定参照物的像素坐标(横坐标,纵坐标)、以及通过GPS设备测量出路面固定参照物的位置坐标(经度,维度),建立像素坐标和位置坐标的对应关系。
可选的,在第一设备容易出现抖动位移的情况下,第一设备可以按照预设的时间间隔对N个参考点进行拍摄,并将每次拍摄的N个参考点的第一视频图像发送给网络服务器,网络服务器可以对第一设备每次拍摄的第一视频图像进行处理,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后对图3所示的参考点坐标进行更新。
可选的,网络服务器可以实时监测第一设备的位置情况,当监测到所述第一设备发生抖动位移时,网络服务器可以向所述第一设备发送数据请求、或者按照预设的时间间隔向所述第一设备发送数据请求。第一设备接收到数据请求之后,可以对多个参考点进行拍摄获取N个参考点的第一视频图像,并将拍摄的N个参考点的第一视频图像返回给网络服务器,重新确定N个参考点的第一像素坐标,最后按照对图3所示的统计格式对参考点的像素坐标进行更新。
可选的,网络服务器可以确定接收到的第一视频图像的数量,当第一视频图像的数量超过预设阈值时,开始对接收到的第一视频图像进行处理,以便建立多个参考点的像素坐标和位置坐标的对应关系。
处理模块602,用于根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数。
其中,坐标计算参数的计算公式为:θT=(PPT)-1PGT,所述θ为坐标计算参数,用于表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标,N表示参考点的数量。
需要说明的是,在第一设备容易出现抖动位移的情况下,网络服务器可以多次接收第一设备发送的N个参考点的第一视频图像,并分别重新确定N个参考点的第一像素坐标,进而根据之前记录的每个参考点的第一位置坐标、以及重新确定的每个参考点的第一像素坐标,重新确定坐标计算参数,实现对坐标计算参数的动态调整。
接收模块601,还用于接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标。
具体实现中,第一设备可以对目标对象进行拍摄,获取目标对象的第二视频图像,并将第二视频图像发送至网络服务器,网络服务器通过图像识别算法识别出每帧第二视频图像中的目标对象的几何轮廓,确定几何轮廓中目标对象的几何中心的坐标值,并将所述几何中心的坐标值作为所述第二视频图像的所述第一像素坐标。
处理模块602,还用于根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标,第二位置坐标可以为第二GPS坐标。
其中,第二位置坐标的计算公式为:(xg,yg)=θ(xp,yp,1)T,其中,(xp,yp)为第二像素坐标,θ为坐标计算参数,(xg,yg)为第二位置坐标。
例如,如图4所示,图4是本申请实施例提供的一种参考点坐标的示意图。摄像头在路边安装完成之后,在路面选取若干参考点进行实地测量,记录多组数据,每组数据包括参考点标识(ID)、像素坐标以及位置坐标。通过公式θT=(PPT)-1PGT,计算得到然后通过摄像头对路面行驶的车辆进行拍摄获取车辆的视频图像,通过图像识别算法确定视频图像中的车辆的几何轮廓,并将视频图像中的车辆的几何中心作为像素坐标,例如该像素坐标为(1041,911)。根据公式(xg,yg)=θ(xp,yp,1)T,可以计算得到该车辆的位置坐标为(39.96883778,116.40595938)。
发送模块603,用于向目标区域内的第三设备发送指示消息,该指示消息包括第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。其中,第三设备可以路面行驶的其他车辆,目标区域可以第一设备周围的区域,目标区域内的车辆与第一设备的距离小于预设阈值。第三设备接收到指示消息之后,第三设备的用户可以按照网络服务器提供的第二位置坐标,及时确定其他用户驾驶的车辆的位置,重新规划行驶路线。
可选的,网络服务器可以确定当前的网络服务质量,如果网络服务质量大于预设阈值,则向第三设备发送指示消息,如果网络服务质量不大于预设阈值,则可以向第三设备发送警告信息,该警告信息用于通知第三设备当前网络状况存在延时、警示用户尽快做出路线规划,避免因网络延迟而无法做出及时的路线规划。
请参考图7,图7是本申请实施例提出的一种网络服务器的结构示意图。如图7所示,该网络服务器以包括:至少一个处理器701,至少一个通信接口702,至少一个存储器703和至少一个通信总线704。
其中,处理器701可以是中央处理器单元,通用处理器,数字信号处理器,专用集成电路,现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,数字信号处理器和微处理器的组合等等。通信总线704可以是外设部件互连标准PCI总线或扩展工业标准结构EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图7中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信总线704用于实现这些组件之间的连接通信。其中,本申请实施例中设备的通信接口702用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器703可以包括易失性存储器,例如非挥发性动态随机存取内存(nonvolatile random access memory,NVRAM)、相变化随机存取内存(phasechange RAM,PRAM)、磁阻式随机存取内存(magetoresistive RAM,MRAM)等,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、电子可擦除可编程只读存储器(electricallyerasable programmable read-only memory,EEPROM)、闪存器件,例如反或闪存(NORflash memory)或是反及闪存(NAND flash memory)、半导体器件,例如固态硬盘(solidstate disk,SSD)等。存储器703可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器701的存储装置。存储器703中可选的还可以存储一组程序代码,且处理器701可选的还可以执行存储器703中所执行的程序。
接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;
根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;
接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;
根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。
可选的,处理器701还可以用于执行如下操作步骤:
按照预设的时间间隔接收所述第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像。
其中,所述坐标计算参数θT=(PPT)-1PGT,所述θ表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标。
可选的,处理器701还可以用于执行如下操作步骤:
向目标区域内的第三设备发送指示消息,所述指示消息包括所述第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。
可选的,处理器701还可以用于执行如下操作步骤:
当检测到所述第一设备发生抖动位移时,向所述第一设备发送数据请求,所述数据请求用于指示所述第一设备拍摄所述N个参考点的所述第一视频图像。
可选的,处理器701还可以用于执行如下操作步骤:
确定所述第一视频图像的几何中心的坐标值;
将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第一像素坐标。
进一步的,处理器还可以与存储器和通信接口相配合,执行上述申请实施例中网络服务器的操作。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(SSD))等。
以上所述的具体实施方式,对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:
网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;
所述网络服务器根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;
所述网络服务器接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;
所述网络服务器根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络服务器接收第一设备发送的拍摄的多个参考点的第一视频图像包括:
所述网络服务器按照预设的时间间隔接收所述第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述坐标计算参数θT=(PPT)-1PGT,所述θ表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络服务器根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标之后,还包括:
所述网络服务器向目标区域内的第三设备发送指示消息,所述指示消息包括所述第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络服务器接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像之前,还包括:
所述网络服务器当检测到所述第一设备发生抖动位移时,向所述第一设备发送数据请求,所述数据请求用于指示所述第一设备拍摄所述N个参考点的所述第一视频图像。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一视频图像的第一像素坐标包括:
所述网络服务器确定所述第一视频图像的几何中心的坐标值;
所述网络服务器将所述几何中心的坐标值作为所述第一视频图像的所述第一像素坐标。
7.一种定位装置,其特征在于,所述装置包括:
接收模块,用于接收第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像、以及第二设备发送的所述多N个参考点的第一位置坐标,并获取所述第一视频图像的第一像素坐标,其中,所述N个参考点为路面固定参照物,所述N为大于等于1的正整数;
处理模块,用于根据所述第一像素坐标以及所述第一位置坐标,确定坐标计算参数;
所述接收模块,还用于接收所述第一设备发送的拍摄的目标对象的第二视频图像,并获取所述第二视频图像的第二像素坐标;
所述处理模块,还用于根据所述第二像素坐标以及所述坐标计算参数,确定所述目标对象的第二位置坐标。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述接收模块,还用于按照预设的时间间隔接收所述第一设备发送的拍摄的N个参考点的第一视频图像。
9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述坐标计算参数θT=(PPT)-1PGT,所述θ表示所述第一像素坐标与所述第一位置坐标之间的映射关系,其中,所述所述(pxi,pyi)为所述参考点i的所述第一像素坐标,(gxi,gyi)为所述参考点i的所述第一位置坐标。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述装置还包括:
发送模块,用于向目标区域内的第三设备发送指示消息,所述指示消息包括所述第二位置坐标,所述第二位置坐标用于指示所述第三设备的行驶路线。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910490705.9A CN110213488B (zh) | 2019-06-06 | 2019-06-06 | 一种定位方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910490705.9A CN110213488B (zh) | 2019-06-06 | 2019-06-06 | 一种定位方法及相关设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110213488A true CN110213488A (zh) | 2019-09-06 |
CN110213488B CN110213488B (zh) | 2022-01-18 |
Family
ID=67791335
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910490705.9A Active CN110213488B (zh) | 2019-06-06 | 2019-06-06 | 一种定位方法及相关设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110213488B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110991297A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-10 | 中国科学院光电研究院 | 一种基于场景监控的目标定位方法及系统 |
CN111046762A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种对象定位方法、装置电子设备及存储介质 |
CN112560769A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法、电子设备、路侧设备和云控平台 |
CN113393520A (zh) * | 2020-03-12 | 2021-09-14 | 华为技术有限公司 | 定位方法与系统、电子设备与计算机可读存储介质 |
CN114596362A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-06-07 | 云粒智慧科技有限公司 | 一种高点摄像头坐标计算方法、装置、电子设备及介质 |
WO2022135242A1 (zh) * | 2020-12-21 | 2022-06-30 | 青岛千眼飞凤信息技术有限公司 | 虚拟定位方法及装置、虚拟定位系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1906943A (zh) * | 2004-01-30 | 2007-01-31 | 株式会社丰田自动织机 | 视频图像位置关系修正设备,具有该视频图像位置关系修正设备的转向辅助设备和视频图像位置关系修正方法 |
JP2010165114A (ja) * | 2009-01-14 | 2010-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | 画像監視装置及びその設置条件補正方法 |
CN103729892A (zh) * | 2013-06-20 | 2014-04-16 | 深圳市金溢科技有限公司 | 车辆定位方法、装置及处理器 |
CN103747207A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-04-23 | 深圳先进技术研究院 | 基于视频监控网络的定位与追踪方法 |
CN108088426A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-29 | 宁波亿拍客网络科技有限公司 | 一种摄录观测目标定位测量方法 |
CN109426788A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 浙江宇视科技有限公司 | 排队长度检测方法、装置及服务器 |
-
2019
- 2019-06-06 CN CN201910490705.9A patent/CN110213488B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1906943A (zh) * | 2004-01-30 | 2007-01-31 | 株式会社丰田自动织机 | 视频图像位置关系修正设备,具有该视频图像位置关系修正设备的转向辅助设备和视频图像位置关系修正方法 |
JP2010165114A (ja) * | 2009-01-14 | 2010-07-29 | Mitsubishi Electric Corp | 画像監視装置及びその設置条件補正方法 |
CN103729892A (zh) * | 2013-06-20 | 2014-04-16 | 深圳市金溢科技有限公司 | 车辆定位方法、装置及处理器 |
CN103747207A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-04-23 | 深圳先进技术研究院 | 基于视频监控网络的定位与追踪方法 |
CN109426788A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 浙江宇视科技有限公司 | 排队长度检测方法、装置及服务器 |
CN108088426A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-29 | 宁波亿拍客网络科技有限公司 | 一种摄录观测目标定位测量方法 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110991297A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-10 | 中国科学院光电研究院 | 一种基于场景监控的目标定位方法及系统 |
CN111046762A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种对象定位方法、装置电子设备及存储介质 |
CN113393520A (zh) * | 2020-03-12 | 2021-09-14 | 华为技术有限公司 | 定位方法与系统、电子设备与计算机可读存储介质 |
WO2022135242A1 (zh) * | 2020-12-21 | 2022-06-30 | 青岛千眼飞凤信息技术有限公司 | 虚拟定位方法及装置、虚拟定位系统 |
CN112560769A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法、电子设备、路侧设备和云控平台 |
CN112560769B (zh) * | 2020-12-25 | 2023-08-29 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法、电子设备、路侧设备和云控平台 |
CN114596362A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-06-07 | 云粒智慧科技有限公司 | 一种高点摄像头坐标计算方法、装置、电子设备及介质 |
CN114596362B (zh) * | 2022-03-15 | 2023-03-14 | 云粒智慧科技有限公司 | 一种高点摄像头坐标计算方法、装置、电子设备及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110213488B (zh) | 2022-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110213488A (zh) | 一种定位方法及相关设备 | |
US20230400317A1 (en) | Methods and Systems for Generating Route Data | |
CN110164135B (zh) | 一种定位方法、定位装置及定位系统 | |
CN105448184B (zh) | 地图道路的绘制方法及装置 | |
CN105809658A (zh) | 关心区域设定方法及装置 | |
CN104964708B (zh) | 一种基于车载双目视觉的路面坑槽检测方法 | |
CN107993001A (zh) | 一种风险评估的可视化方法、装置及存储介质 | |
WO2019144604A1 (zh) | 车损测量方法与装置 | |
US20150358784A1 (en) | Locating method, drive test terminal and hand-held terminal | |
CN110426725A (zh) | 一种精确定位室内用户移动终端的方法 | |
CN112950717A (zh) | 一种空间标定方法和系统 | |
CN106123864B (zh) | 基于成像原理及数据回归模型的图像测距方法 | |
CN110163914B (zh) | 基于视觉的定位 | |
CN113505643B (zh) | 违章目标物检测方法及相关装置 | |
CN116147567A (zh) | 基于多元数据融合的国土测绘方法 | |
CN114782555A (zh) | 地图映射方法、设备、及存储介质 | |
CN111709354B (zh) | 识别目标区域的方法、装置、电子设备和路侧设备 | |
CN114838704A (zh) | 一种高度检测方法、装置及计算机可读存储介质 | |
JP6989643B2 (ja) | 情報処理装置およびコンピュータプログラム | |
CN112135122A (zh) | 用于监测成像设备的方法、装置、电子设备以及路侧设备 | |
CN110332938B (zh) | 一种基于手机的室内单目自定位方法 | |
CN114051627A (zh) | 相机校准方法 | |
CN114821987A (zh) | 提醒方法、装置及终端设备 | |
JP2011215676A (ja) | 投稿情報共有システム、投稿情報共有方法、投稿情報共有サーバ、プログラムおよび記憶媒体 | |
CN111372051A (zh) | 多相机联动盲区检测方法、装置和电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |