CN111161548B

CN111161548B - 车载双目摄像机及其计算相对速度的方法

Info

Publication number: CN111161548B
Application number: CN201811318623.8A
Authority: CN
Inventors: 李广琴; 冯谨强; 吴风炎
Original assignee: Hisense Co Ltd
Current assignee: Hisense Co Ltd
Priority date: 2018-11-07
Filing date: 2018-11-07
Publication date: 2021-09-24
Anticipated expiration: 2038-11-07
Also published as: CN111161548A

Abstract

本申请提供一种车载双目摄像机及其计算相对速度的方法，方法包括：根据视差图计算目标车辆与本车辆与在当前采集时刻的相对距离；根据当前采集时刻的相对距离，和目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离；根据当前采集时刻的平滑相对距离，和目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度；根据当前采集时刻的相对速度，与目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。应用该方法，可以提高计算出的相对速度的准确性与稳定性。

Description

车载双目摄像机及其计算相对速度的方法

技术领域

本申请涉及辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种车载双目摄像机及其计算相对速度的方法。

背景技术

针对前方障碍物相对本车辆的行驶速度(以下简称相对速度)的计算是汽车辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance System，ADAS)中的重要组成部分，准确获取前方障碍物的相对速度，在汽车辅助驾驶系统的碰撞预警、低速预警、等红灯时前车启动等应用场景中均具有重要作用。

现有技术中，通过视差图可对本车辆与前方车辆之间的相对距离进行测距，那么，根据前后两个相邻采集时刻的视差图，则可以获取到本车辆与前方车辆在一个采集周期内相对距离的变化量，继而则可以根据该变化量与采集周期计算出前方车辆的相对速度。

然而，由于基于双目立体成像原理所得到的视差图受前方车辆自身纹理、移动、外界光线等因素的影响，从而基于视差图进行测距具有一定的误差，那么基于测距结果所计算出的相对速度也具有一定误差。例如，若本车辆与前方车辆真实的相对距离在10米以内，通过视差图所测出的相对距离则具有3％左右的误差，也即所测出的相对距离的误差在0.6米左右，假设采集周期为0.1秒，那么，根据该测出的相对距离所计算得出的前方车辆的相对速度较真实的相对速度而言，则具有6米/秒的误差，由此可见，采用上述现有技术所计算得出的相对速度较真实相对速度而言误差较大，准确性较低。同时，由于误差的存在，基于视差图的测距结果也将具有波动性，从而基于测距结果所计算出的相对速度也具有一定波动性。

发明内容

有鉴于此，为了解决现有技术中计算出的相对速度准确性较低且具有波动性的问题，本申请提供一种车载双目摄像机及其计算相对速度的方法，以提高计算出的相对速度的准确性与稳定性。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种车载双目摄像机计算相对速度的方法，所述方法包括：

根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆与在当前采集时刻的相对距离；

根据所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离；

根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度；

根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

可选的，在所述计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度之后，所述方法还包括：

基于预设的低通滤波规则，对所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度进行低通滤波处理，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

可选的，所述根据所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离，包括：

计算出所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆与在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离之间的差值；

将所述差值与所述前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离进行加权求和，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离。

可选的，所述根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度，包括：

根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，获取预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离；

对所述当前采集时刻的平滑相对距离，与所述前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离进行分组，其中，任一分组中包括两个采集时刻的平滑相对距离，且所述两个采集时刻不相邻；

针对任一所述分组，根据所述分组中包括的平滑相对距离，与其包括的平滑相对距离对应的采集时刻，计算出所述分组对应的相对速度；

计算出各个所述分组对应的相对速度的平均值，将所述平均值确定为所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度。

可选的，所述根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，包括：

计算出所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度之间的差值；

将所述差值与所述前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度进行加权求和，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

可选的，所述基于预设的低通滤波规则，对所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度进行低通滤波处理，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度，包括：

若满足预设的低通滤波规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，否则，保持所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度不变；

将处理后的目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度确定为所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

可选的，所述预设的低通滤波规则包括多级归零判断规则，任一级所述归零判断规则用于判断是否将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；

所述若满足预设的低通滤波规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，否则，保持所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度不变，包括：

若满足所述多级归零判断规则中的第一级归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；若不满足，则继续判断是否满足下一级归零判断规则。

可选的，所述预设的低通滤波规则包括三级归零判断规则，分别为第一归零判断规则、第二归零判断规则，及第三归零判断规则；

所述若满足所述多级归零判断规则中的第一级归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；若不满足，则继续判断是否满足下一级归零判断规则，包括：

根据所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，确定所述目标车辆与本车辆在指定时间范围内的相对移动距离，其中，所述指定时间范围以指定采集时刻为起点，以当前采集时刻为终点，根据所述相对移动距离与当前采集时刻之前的前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离，判断是否满足预设的第一归零判断规则；

若满足所述第一归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，若不满足，则继续根据所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，所述前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离，判断是否满足预设的第二归零判断规则；

若满足所述第二归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，若不满足，则继续根据所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，和所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，判断是否满足预设的第三归零判断规则；

若满足所述第三归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，若不满足，则保持所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度不变。

可选的，

所述第一归零判断规则为：所述相对移动距离小于预设的距离阈值，且当前采集时刻之前的前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于所述第四预设数量减1；

所述第二归零判断规则为：所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，且所述目标车辆与本车辆在连续第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于所述第四预设数量减2；

所述第三归零判断规则为：所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度小于预设的速度阈值，且所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零。

根据本说明书实施例的第二方面，提供一种车载双目摄像机计算相对速度的装置，所述装置包括：

第一计算模块，用于根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离；

第二计算模块，用于根据所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离；

第三计算模块，用于根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度；

第四计算模块，用于根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

可选的，所述装置还包括：

滤波模块，用于基于预设的低通滤波规则，对所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度进行低通滤波处理，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

可选的，所述第二计算模块包括：

第一计算子模块，用于计算出所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆与在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离之间的差值；

第一加权子模块，用于将所述差值与所述前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离进行加权求和，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离。

可选的，所述第三计算模块包括：

获取子模块，用于根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，获取预先保存的所述目标车辆与本车辆与在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离；

分组子模块，用于对所述当前采集时刻的平滑相对距离，与所述前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离进行分组，其中，任一分组中包括两个采集时刻的平滑相对距离，且所述两个采集时刻不相邻；

第二计算子模块，用于针对任一所述分组，根据所述分组中包括的平滑相对距离，与其包括的平滑相对距离对应的采集时刻，计算出所述分组对应的相对速度；

第三计算子模块，用于计算出各个所述分组对应的相对速度的平均值，将所述平均值确定为所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度。

可选的，所述第四计算模块包括：

第四计算子模块，用于计算出所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度之间的差值；

第二加权子模块，用于将所述差值与所述前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度进行加权求和，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

可选的，所述滤波模块具体用于：

若满足预设的低通滤波规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，否则，保持所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度不变；将处理后的目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度确定为所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

所述滤波模块具体用于：若满足所述多级归零判断规则中的第一级归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；若不满足，则继续判断是否满足下一级归零判断规则。

所述滤波模块具体用于：

若满足所述第一归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，若不满足，则继续根据所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，所述第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离，判断是否满足预设的第二归零判断规则；

可选的，

所述第一归零判断规则为：所述相对移动距离小于预设的距离阈值，且当前采集时刻之前的前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于第四预设数量减1；

所述第二归零判断规则为：所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，且所述目标车辆与本车辆在连续第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于第四预设数量减2；

根据本申请实施例的第三方面，提供一种车载双目摄像机，包括存储器、处理器、通信接口、双目摄像头组件，以及通信总线；

其中，所述存储器、处理器、通信接口、摄像头组件通过所述通信总线进行相互间的通信；

所述摄像头组件，用于采集双目源图像，并通过所述通信总线将所述双目源图像发送至所述处理器；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例提供的任一车载双目摄像机计算相对速度的方法的步骤。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的任一车载双目摄像机计算相对速度的方法的步骤。

由上述实施例所描述的技术方案可见，通过根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离；根据该相对距离，与预先保存的目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离；根据该平滑相对距离，和预先保存的目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度；根据该相对速度，与预先保存的目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，由于该最终计算出的平滑相对速度时通过多个采集时刻的平滑相对距离计算得出，从而该最终计算出的平滑相对速度具有较高的准确性与稳定性。

附图说明

图1为本申请一示例性实施例提供的一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图；

图2为本申请一示例性实施例提供的另一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图；

图3为本申请一示例性实施例提供的再一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图；

图4为本申请一示例性实施例提供的一种车载双目摄像机计算相对速度的装置的实施例框图；

图5为本申请车载双目摄像机的一种硬件结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

现有技术中，直接采用前后相邻的两个采集时刻的视差图所测出的相对距离的差值，计算前方车辆的相对速度，通过该方法所计算出的相对速度的准确性较低且具有波动性，基于此，本申请提供一种车载双目摄像机计算相对速度的方法，以提高计算出的相对速度的准确性与稳定性。

如下，示出下述实施例，对本申请提供的车载双目摄像机计算相对速度的方法进行详细说明。

实施例一：

请参见图1，为本申请一示例性实施例提供的一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤101：根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离。

在本说明书实施例中，本车辆上可以载有双目摄像机，该双目摄像机可布设于本车辆的前挡风玻璃处，用于拍摄前方道路的视频图像，本领域技术人员可以理解的是，利用双目摄像机，可以拍摄到两幅视频图像，为了描述方便，将该两幅图像统称为双目源图像；并且，在本说明书实施例中，双目摄像机可以按照预设的时间间隔周期性地采集双目源图像。

在每一采集时刻，采集到两帧双目源图像之后，可以进一步确定出该两帧双目源图像的视差图，例如，利用基于特征的立体匹配算法，得到该两帧双目源图像的稀疏视差图，后续，则可以基于该稀疏视差图确定目标车辆与本车辆之间的相对距离。

其中，在稀疏视差图中确定目标车辆，以及基于稀疏视差图确定目标车辆与本车辆之间的相对距离的具体过程可以参见现有技术中的相关描述，本申请对此不再详述。

步骤102：根据当前采集时刻的相对距离，和预先保存的目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离。

在本说明书实施例中，在除首个采集时刻以外的其他任一采集时刻，按照上述步骤101中的相关描述，计算出目标车辆与本车辆在该采集时刻的相对距离之后，可以对该相对距离进行平滑处理，使得该计算出的相对距离尽可能地接近真实的相对距离。为了描述方便，将平滑处理后的相对距离称为平滑相对距离(需要说明的是，首个采集时刻的平滑相对距离即为该首个采集时刻的相对距离)。

具体的，考虑到目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离会受到本车辆与目标车辆在前一个采集时刻的状态的影响，从而，在本申请实施例中提出，根据计算出的当前采集时刻的相对距离，和之前计算出并保存的前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，共同对当前采集时刻的相对距离进行平滑处理，得到当前采集时刻的平滑相对距离。

在一实施例中，可以计算出当前采集时刻的相对距离，和预先保存的目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离之间的差值，将该差值与前一采集时刻的平滑相对距离进行加权求和，得到目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离，例如，以第一预设数量为1为例，该过程的具体计算公式如下述公式(一)所示：

D_n＝D_n-1+K_n(D_n’-D_n-1) 公式(一)

在上述公式(一)中，n≥2，D_n为当前采集时刻的平滑相对距离，D_n-1则为前一采集时刻的平滑相对距离，D_n’为当前采集时刻的相对距离，K_n为当前采集时刻的加权系数。

在一实施例中，不同采集时刻的加权系数可以不同，也即，加权系数为变量，举例来说，可以利用下述公式(二)计算加权系数：

在上述公式(二)中，n≥2，K_n为当前采集时刻的加权系数，P_n-1为前一采集时刻的估计方差，R为高斯噪声的方差值，其为常量，例如为0.01。

进一步，估计方差又可以利用下述公式(三)计算得出：

P_n＝P_n-1-K_n*P_n-1+Q 公式(三)

在上述公式(三)中，n≥2，P_n为当前采集时刻的估计方差，Q为测量值方差，其为常量，例如为0.001。

由上述公式(三)可知，当前采集时刻的估计方差与前一采集时刻的估计方差及当前采集时刻的加权系数相关，而由公式(二)可知，前一采集时刻的估计方差对当前采集时刻的加权系数起决定性作用，如果对前一采集时刻的相对距离平滑处理后，所得到的平滑相对距离与相对距离的估计方差较大，也即P_n-1较大，则K_n更接近于1，继而，由公式(一)可知，平滑相对距离更接近于计算出的相对距离。

步骤103：根据当前采集时刻的平滑相对距离，和预先保存的目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度。

基于上述步骤202的描述，在本申请实施例中，可以计算出目标车辆与本车辆在任一采集时刻的平滑相对距离，从而则可以预先保存有目标车辆与本车辆与在任一采集时刻的平滑相对距离。

在本申请实施例中，区别于现有技术中仅根据当前采集时刻的相对距离与前一采集时刻的相对距离计算出当前时刻的相对速度，提出根据当前采集时刻的相对距离，和前第二预设数量(后续，为了描述方便，将该第二预设数量记为N)个采集时刻的相对距离共同计算出当前采集时刻的相对速度，以尽可能地减小计算出的相对速度与真实相对速度的误差，提高计算出的相对速度的准确性，具体的计算过程请参见图2所示实施例的描述，在此先不作详述。

步骤104：根据当前采集时刻的相对速度，与预先保存的目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

在本申请实施例中，类似于步骤202中对相对距离进行平滑处理，得到平滑相对距离的过程，可以计算出当前采集时刻的相对速度，和预先保存的目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度之间的差值，将该差值与前第三预设数量采集时刻的平滑相对速度进行加权求和，得到目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，例如，以第三预设数量为1为例，该过程的具体计算公式如下述公式(四)所示：

V_n＝V_n-1+K_n(V_n′-V_n-1) 公式(四)

在上述公式(四)中，n≥2，V_n为当前采集时刻的平滑相对速度，V_n-1则为前一采集时刻的平滑相对速度，V_n’为当前采集时刻的相对距离，K_n为当前采集时刻的加权系数。

至于加权系数以及估计方差的计算过程可以参见上述公式(二)与公式(三)，本申请实施例对此不再详述。

需要说明的是，首个采集时刻的平滑相对速度即为该首个采集时刻的相对速度。

此外，当目标车辆相对于本车辆处于静止状态时，由于基于视差图测量出的目标车辆与本车辆之间的相对距离具有一定误差，从而通过前述步骤计算出的平滑相对速度将在零值上下波动，而无法稳定在零值，这就与目标车辆的实际状态不相符。

为了解决这一问题，在本申请实施例中，执行完上述步骤104之后，还可以基于预设的低通滤波规则，对该步骤104所计算出的平滑相对速度进行低通滤波处理，得到目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

其中，该低通滤波处理可以包括：确定是否满足预设的低通滤波规则，若满足，则将步骤104所计算出的平滑相对速度归零，若不满足，则保持步骤104所计算出的平滑相对速度不变，后续，将通过该处理后的平滑相对速度确定为目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度。

在本申请实施例中，上述低通滤波规则可以包括多级归零判断规则，其中任一级归零判断规则可用于判断是否将目标车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零。基于该多级归零判断规则，可以从第一级归零判断规则开始，判断是否该第一级归零判断规则，若满足，则可以将目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零，若不满足，则可以继续判断是否满足下一级归零判断规则，直至完成每一级归零判断规则的判断。

举例来说，该预设的低通滤波规则包括三级归零判断规则，为了描述方便，将该三级归零判断规则分别称为第一归零判断规则、第二归零判断规则，及第三归零判断规则，利用该三级归零判断规则完成是否将目标车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零的判断过程，可以参见下述图3所示实施例的详细描述，在此先不作详述。

至此，完成实施例一的相关描述。

实施例二：

请参见图2，为本申请一示例性实施例提供的另一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图，该方法在上述图1所示方法的基础上，着重描述计算得出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度的具体过程，可以包括以下步骤：

步骤201：根据当前采集时刻的平滑相对距离，获取预先保存的目标车辆与本车辆在前N个采集时刻的平滑相对距离。

在本申请实施例中，基于“基于稀疏视差图的测距误差随着真实距离的增大而增大”，这一特点，提出根据距离的不同，采用多个不同帧数的距离信息，也即多个之前的采集时刻的平滑相对距离来参与目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度的计算。

举例来说，预先设置如下的采样规则：

(1)当前采集时刻的平滑相对距离在20米以内，则采用本时刻与距离本时刻最近的三个采集时刻的平滑相对距离，即共四个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算。

(2)当前采集时刻的平滑相对距离在20米至50米之间，则采用本时刻与距离本时刻最近的五个采集时刻的平滑相对距离，即共六个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算。

(3)当前采集时刻的平滑相对距离在50米以外，则采用本时刻与距离本时刻最近的七个采集时刻的平滑相对距离，即共八个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算。

需要说明的是，上述采样规则仅仅作为举例，在实际应用中，采样规则还可以为其他形式，本申请对此不作限制。

基于此，在本步骤中，则可以根据当前采集时刻的平滑相对距离与上述采样规则，获取预先保存的目标车辆与本车辆在前N个采集时刻的平滑相对距离，其中，由上述描述可知，N可以为不小于4的自然数。

步骤202：对当前采集时刻的平滑相对距离，与前N个采集时刻的平滑相对距离进行分组，其中，任一分组中包括两个采集时刻的平滑相对距离，且该两个采集时刻不相邻。

步骤203：针对任一分组，根据该分组中包括的平滑相对距离，与其包括的平滑相对距离对应的采集时刻，计算出该分组对应的相对速度。

步骤204：计算出各个分组对应的相对速度的平均值，将该平均值确定为目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度。

如下，对步骤202至步骤204进行说明：

在本申请实施例中，可以基于采集时刻不相邻这一原则，将N+1个采集时刻各自的平滑相对距离进行两两分组，针对任一分组，可以将该分组中包括的两个平滑相对距离作差，利用差值除以该两个采集时刻之间的时间间隔，即可得到一个相对速度，为了描述方便，将该相对速度称为该分组对应的相对速度。最后，计算出各个分组对应的相对速度的平均值，将该平均值确定为最终计算出的目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度。

如下，举例对上述过程进行说明：

例一：以四个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算为例：

假设该四个采集时刻依次为T₁、T₂、T₃、T₄，假设该四个采集时刻的平滑相对距离依次为D₁、D₂、D₃、D₄，按照上述描述可以得到下述表1所示例的分组结果：

表1

分组1	(D<sub>1</sub>、D<sub>3</sub>)
		分组2	(D<sub>2</sub>、D<sub>4</sub>)

按照上述描述，可以计算得出分组1对应的相对速度

分组2对应的相对速度

进一步，计算得出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度

例二：以六个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算为例：

假设该六个采集时刻依次为T₁、T₂、T₃、T₄、T₅、T₆，假设该六个采集时刻的平滑相对距离依次为D₁、D₂、D₃、D₄、D₅、D₆，按照上述描述可以得到下述表2所示例的分组结果：

表2

分组1	(D<sub>1</sub>、D<sub>4</sub>)
		分组2	(D<sub>2</sub>、D<sub>5</sub>)
分组3	(D<sub>3</sub>、D<sub>6</sub>)

按照上述描述，可以计算得出分组1对应的相对速度

分组2对应的相对速度

分组3对应的相对速度

例三：以八个采集时刻的平滑相对距离参与相对速度的计算为例：

假设该八个采集时刻依次为T₁、T₂、T₃、T₄、T₅、T₆、T₇、T₈，假设该八个采集时刻的平滑相对距离依次为D₁、D₂、D₃、D₄、D₅、D₆、D₇、D₈，按照上述描述可以得到下述表3所示例的分组结果：

表3

按照上述描述，可以计算得出分组1对应的相对速度

分组2对应的相对速度

分组3对应的相对速度

分组4对应的相对速度

需要说明的是，上述表1至表3所示例的分组结果仅仅作为举例，在实际应用中，还可以具有其他分组结果，本申请对此不作限制。

由上述实施例所描述的技术方案可见，通过根据当前采集时刻的平滑相对距离，获取预先保存的目标车辆与本车辆在前N个采集时刻各自的平滑相对距离，对该N+1个采集时刻的平滑相对距离进行分组，其中，任一分组中包括两个采集时刻的平滑相对距离，且该两个采集时刻不相邻；针对任一分组，根据该分组中包括的平滑相对距离，与其包括的平滑相对距离对应的采集时刻，计算出该分组对应的相对速度；计算出各个分组对应的相对速度的平均值，将该平均值确定为目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度，可以使得最终计算出的相对速度的误差较小，准确性较高。

至此，完成实施例二的相关描述。

实施例三：

请参见图3，为本申请一示例性实施例提供的再一种车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例流程图，该方法在上述图1所示方法的基础上，着重描述在预设的低通滤波规则包括三级归零判断规则的情况下，利用该三级归零判断规则完成是否将目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零的判断过程，可以包括以下步骤：

步骤301：根据目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，确定目标车辆与本车辆在指定时间范围内的相对移动距离，其中，该指定时间范围以指定采集时刻为起点，以当前采集时刻为终点，根据该相对移动距离与当前采集时刻之前的前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离，判断是否满足预设的第一归零判断规则；若满足，则执行步骤305；若不满足，则执行步骤302。

在一实施例中，第一归零判断规则可以为：目标车辆与本车辆在指定时间范围内的相对移动距离小于预设的距离阈值，且当前采集时刻之前的前第四预设数量(为了描述方便，将该第四预设数量记为M)个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于M-1，其中，M为不小于4的自然数。需要说明的是，通过将M设置为不小于4的自然数，可以有效的保证计算精度，同时，本领域技术人员可以理解的是，为了避免计算量较大导致的计算延时，M不宜设置的过大。

其中，目标车辆与本车辆在指定时间范围内的相对移动距离可以通过如下如下公式(五)计算得出：

D_relative＝D_n-D_s 公式(五)

上述公式(五)中，D_n表示当前采集时刻的平滑相对距离，D_s表示指定采集时刻的平滑相对距离。

如下，对上述指定采集时刻进行说明：

若目标车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，那么指定采集时刻则保持当前值不变，也即D_s保持当前值不变，若目标车辆在前一采集时刻的平滑相对速度未被归零，则将当前采集时刻之前的第M个采集时刻确定为指定采集时刻，也即D_s更新为该当前采集时刻之前的第M个采集时刻的平滑相对距离。其中，指定采集时刻的初始值为首个采集时刻，也即D_s的初始值为首个采集时刻的平滑相对距离。

举例来说，假设M为4，并假设第5个采集时刻的相对平滑速度被归零，那么，按照上述描述，假设当前采集时刻为第6个采集时刻，那么，指定采集时刻则保持首个采集时刻不变，也即D_s的值保持首个采集时刻的平滑相对距离不变。

若假设第5个采集时刻的相对平滑速度未被归零，那么，按照上述描述，指定采集时刻则为第2个采集时刻，也即D_s的值则被更新为第2个采集时刻的平滑相对距离。

在该实施例中，若目标车辆与本车辆在指定时间范围内的相对移动距离小于预设的距离阈值，且当前采集时刻之前的的前M个采集时刻的平滑相对距离未呈现出连续增大或减小的现象，则可以认为目标车辆的移动幅度较小，也即认为目标车辆相对本车辆保持静止，此时，则可以执行步骤303。

步骤302：根据目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，以及前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离，判断是否满足预设的第二归零判断规则；若满足，执行步骤305；若不满足，则执行步骤303。

在一实施例中，第二归零判断规则可以为：目标车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，且目标车辆与本车辆在连续M个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于M-2。

在该实施例中，若目标车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，且该M个采集时刻的平滑相对距离并未呈现出连续增大或减小的现象，则可以认为相较于前一采集时刻而言，目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离未发生较大变化，也即目标车辆相对本车辆保持静止，从而，则可以执行步骤303。

步骤303：根据目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，和目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度是否被归零，判断是否满足预设的第三归零判断规则；若满足，执行步骤305；若不满足，则执行步骤304。

在一实施例中，第三归零判断规则可以为：目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度小于预设的速度阈值，且目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零。

在该实施例中，若目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度小于预设的速度阈值，且该目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对速度被归零，也即稳定相对速度为0，则可以认为相对于前一采集时刻而言，目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度未发生较大变化，从而目标车辆相对本车辆保持静止，此时，则可以执行步骤305。

步骤304：保持目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度不变；结束流程。

步骤305：将目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零。

与前述车载双目摄像机计算相对速度的方法的实施例相对应，本申请还提供了车载双目摄像机计算相对速度的装置的实施例。请参考图4，为本申请一示例性实施例提供的一种车载双目摄像机计算相对速度的装置的实施例框图，该装置可以包括：第一计算模块41、第二计算模块42、第三计算模块43，以及第四计算模块44。

其中，第一计算模块41，用于根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离；

第二计算模块42，用于根据所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前一采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离；

第三计算模块43，用于根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度；

第四计算模块44，用于根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度。

在一实施例中，所述装置还可以包括(图4中未示出)：

在一实施例中，所述第二计算模块42可以包括(图4中未示出)：

在一实施例中，所述第三计算模块43可以包括(图4中未示出)：

在一实施例中，所述第四计算模块44可以包括(图4中未示出)：

在一实施例中，所述滤波模块45具体用于：

在一实施例中，所述预设的低通滤波规则包括多级归零判断规则，任一级所述归零判断规则用于判断是否将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；

所述滤波模块45具体用于：若满足所述多级归零判断规则中的第一级归零判断规则，则将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；若不满足，则继续判断是否满足下一级归零判断规则。

在一实施例中，所述预设的低通滤波规则包括三级归零判断规则，分别为第一归零判断规则、第二归零判断规则，及第三归零判断规则；

所述滤波模块45具体用于：

在一实施例中，所述第一归零判断规则为：所述相对移动距离小于预设的距离阈值，且当前采集时刻之前的前第四预设数量个采集时刻的平滑相对距离连续增大或减小的次数小于第四预设数量减1；

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本申请车载双目摄像机计算相对速度的装置可以应用在车载双目摄像机上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在车载双目摄像机的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图5所示，为本申请车载双目摄像机的一种硬件结构图，其中，处理器501是该车载双目摄像机500的控制中心，利用各种接口和线路连接整个该车载双目摄像机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器502内的数据，执行车载双目摄像机500的各种功能和处理数据，从而对该车载双目摄像机进行整体监控。

可选的，处理器501可包括(图5中未示出)一个或多个处理核心；可选的，处理器501可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器501中。

存储器502可用于存储软件程序以及模块，处理器501通过运行存储在存储器502的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502主要包括(图5中未示出)存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据车载双目摄像机500的使用所创建的数据(比如采集到的双目源图像、计算得到的视差图)等。

此外，存储器502可以包括(图5中未示出)高速随机存取存储器，还可以包括(图5中未示出)非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括(图5中未示出)存储器控制器，以提供处理器501对存储器502的访问。

在一些实施例中，车载双目摄像机500还可选包括有：外围设备接口503和至少一个外围设备。处理器501、存储器502和外围设备接口503之间可以通信总线或信号线(图5中未示出)相连。各个外围设备可以通信总线或信号线与外围设备接口503相连。具体地，外围设备可以包括：射频组件504、触摸显示屏505、摄像头组件506、音频组件507、定位组件508和电源组件509中的至少一种。

其中，摄像头组件506用于采集待检测图像。可选地，摄像头组件506可以包括至少两个摄像头。在一些实施例中，至少两个摄像头可以分别为双目摄像头中的左右摄像头。

在一些实施例中，摄像头组件506还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

除了图5所示例的各个硬件之外，实施例中车载双目摄像机通常根据其实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请提供的任一车载双目摄像机计算相对速度的方法的步骤。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims

1.一种车载双目摄像机计算相对速度的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据当前采集时刻的视差图计算出目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对距离；

根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对距离，包括：

计算出所述当前采集时刻的相对距离，和预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第一预设数量个采集时刻的平滑相对距离之间的差值；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前采集时刻的平滑相对距离，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第二预设数量个采集时刻的平滑相对距离，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的相对速度，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前采集时刻的相对速度，与预先保存的所述目标车辆与本车辆在前第三预设数量个采集时刻的平滑相对速度，计算出所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的低通滤波规则，对所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度进行低通滤波处理，得到所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的稳定相对速度，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设的低通滤波规则包括多级归零判断规则，任一级所述归零判断规则用于判断是否将所述目标车辆与本车辆在当前采集时刻的平滑相对速度归零；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设的低通滤波规则包括三级归零判断规则，分别为第一归零判断规则、第二归零判断规则，及第三归零判断规则；

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

9.一种车载双目摄像机，其特征在于，包括存储器、处理器、通信接口、摄像头组件，以及通信总线；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任一所述方法的步骤。