CN112509064A - 显示摄像机标定进度的方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

显示摄像机标定进度的方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN112509064A CN202011529794.2A CN202011529794A CN112509064A CN 112509064 A CN112509064 A CN 112509064A CN 202011529794 A CN202011529794 A CN 202011529794A CN 112509064 A CN112509064 A CN 112509064A
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Abstract

本申请公开了一种显示摄像机标定进度的方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机视觉技术、自动驾驶、智能交通等领域。该方法包括:在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并计算待标定参数在每一次迭代后的方差;基于预设的目标方差以及所述待标定参数当前迭代后的方差,确定当前所述待标定参数的收敛百分比;根据预设的迭代次数阈值以及所述滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;基于当前所述待标定参数的收敛百分比以及所述标定时间百分比,确定所述摄像机的标定进度百分比;利用标定进度状态机显示所述标定进度百分比。利用本申请能够显示摄像机的标定进度。

Description

显示摄像机标定进度的方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机视觉、自动驾驶、智能交通技术领域,具体涉及一种显示摄像机标定进度的方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
在计算机视觉或图像测量等领域应用中,例如车载AR(Augmented Reality,增强现实)导航或其他使用到摄像机的场合,需要对摄像机进行标定,基于此获得图像坐标与世界坐标之间的映射关系,标定精度可直接影响计算结果的准确性,影响导航产品的精度。而由于标定算法的复杂性和车机性能本身的限制,摄像机标定(camera calibration,有时也可称为相机标定)需要的计算时间相对较长,在此过程中,用户大多只能等待,在标定过程全部结束后方可正常使用。但是,由于在标定完成之前图像坐标与世界坐标之间的映射关系还存在偏差,因此会出现画面绘制偏差,如果用户对相机标定过程缺乏认知,将影响用户使用产品的体验,进一步,如果由于用户对于标定过程不可感知导致用户在标定未趋于稳定时使用应用,还将导致应用层表现不佳,某些情况下还有可能导致误操作,带来安全隐患。
发明内容
本申请提供一种显示摄像机标定进度的方法、装置、设备、存储介质、计算机程序产品和终端设备,用于解决以上至少一个问题。
根据本申请的第一方面,提供了一种显示摄像机标定进度的方法,包括:
在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并计算待标定参数在每一次迭代后的方差;
基于预设的目标方差以及待标定参数当前迭代后的方差,确定当前待标定参数的收敛百分比;
根据预设的迭代次数阈值以及滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
基于当前待标定参数的收敛百分比以及标定时间百分比,确定摄像机的标定进度百分比;
利用标定进度状态机显示标定进度百分比。
根据本申请的第二方面,提供了一种显示摄像机标定进度的装置,包括:
获取处理模块,用于在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并获取待标定参数在每一次迭代后的方差;
第一确定模块,用于基于预设的目标方差以及待标定参数当前迭代后的方差,确定当前待标定参数的收敛百分比;
第二确定模块,用于根据预设的迭代次数阈值以及滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
第三确定模块,用于基于当前待标定参数的收敛百分比以及标定时间百分比,确定摄像机的标定进度百分比;
进度显示模块,用于利用标定进度状态机显示标定进度百分比。
根据本申请的第三方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
根据本申请的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
根据本申请的第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
根据本申请的第六方面,提供了一种终端设备,包括:处理器和存储器,存储器用于存储计算机程序,处理器调用并运行存储器中存储的计算机程序,执行如上所述的方法。
根据本申请的实施例可以在摄像机标定过程中获取需要的信息,基于这些信息能够合理地计算出当前的标定进度百分比,通过合理地设置标定时间百分比以及各个参数的收敛百分比,能够得到一个整体的标定进度百分比,用来综合衡量摄像机的整个标定过程的进度,以可视化的方式提供给用户以便用户及时了解摄像机设备的标定进度,准确预估标定时间,避免错误的预估导致误操作。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是本申请实施例的显示摄像机标定进度的方法的流程框图;
图2-4是利用本申请实施例的方法显示的AR导航摄像头的标定进度的多个画面的示意图;
图5是本申请实施例的显示摄像机标定进度的装置的结构框图;
图6是实现本申请实施例的显示摄像机标定进度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。
图1示出了本申请实施例提供的一种显示摄像机标定进度的方法的流程框图,该方法包括:
S101,在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并计算待标定参数在每一次迭代后的方差;
S102,基于预设的目标方差以及待标定参数当前迭代后的方差,确定当前待标定参数的收敛百分比;
S103,根据预设的迭代次数阈值以及滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
S104,基于当前待标定参数的收敛百分比以及标定时间百分比,确定摄像机的标定进度百分比;
S105,利用标定进度状态机显示标定进度百分比。
根据本申请的实施例可以在摄像机标定过程中获取需要的信息,基于这些信息能够合理地计算出当前的标定进度百分比,通过合理地设置标定时间百分比以及各个参数的收敛百分比,能够得到一个整体的标定进度百分比,用来综合衡量摄像机的整个标定过程的进度,以可视化的方式提供给用户以便用户及时了解摄像机设备的标定进度,准确预估标定时间,避免错误的预估导致误操作。
在本申请的实施例中,可选地,待标定参数包括摄像机的以下四个参数:偏航角(yaw)、俯仰角(pitch)、旋转角(roll)、高度(height)。在标定过程中,需对摄像机在空间中的姿态以及高度进行标定,这四个参数各自的标定过程对摄像机的整体标定进度均有贡献,将四个参数的收敛进度全部考虑在内,确保计算和标定结果准确可靠。
在本申请的实施例中,可选地,还可以确定四个参数中各个参数的权重,以及确定标定进度百分比的权重。在计算最后的整体标定进度时,可参考各个参数的重要性、多次实验或项目实际运行的结果等,为各个参数设置权重,例如可设置为四个参数一致,也可设置为不同,例如俯仰角的权重大于其余三个参数的权重;此外,还可以设置标定进度百分比的权重,例如根据经验,可令标定进度百分比的权重大于偏航角、俯仰角、旋转角、高度中任一参数的权重;应当注意,所涉及的五个权重值之和应为1。
在本申请的实施例中,可选地,标定时间百分比:
pt=n/N,
其中,n表示滤波器的当前迭代次数,
N表示预设的迭代次数阈值,
需要注意,当n>N时,令pt=1。
这里,N可以理解滤波器的迭代或称更新的总次数的最小值,也就是,如果滤波器迭代了N次,认为这时获取的标定结果趋于稳定,反之,如果迭代次数没有达到N次,即使出现了短暂的稳定结果,也不认为标定完成,而是应当继续迭代。举例来讲,对于从未标定过的摄像机(例如全新安装的摄像设备),N的值应当取一个较大的值,确保标定过程中迭代次数足够多,而对于曾经标定过的摄像机,可以适当减小N的值,即可达到较好的标定效果。
在本申请的实施例中,可选地,
预设的目标方差表示为:sigma(i,*)^2;
待标定参数的初始方差为:sigma(i,0)^2;
确定的待标定参数的收敛百分比p(i)如下:
p(i)=(log(sigma(i,k)^2)/log(sigma(i,*)^2))/(log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2));
其中,i代表待标定参数的种类,k代表当前的迭代次数,符号*代表预设的迭代总次数;
需要注意,当计算得到的p(i)>1时,令p(i)=1。
在本申请实施例中,参数收敛百分比用于描述相机外参中偏航角、俯仰角、旋转角、高度这四个参数的收敛比例,也就是如果收敛百分比达到1,认为该参数趋于稳定,外参标定中的该参数标定完成;反之则应继续迭代直至收敛。通过上式可求得各个参数具体的标定进度,为确定整体的标定进度做好准备。
在本申请的实施例中,可选地,摄像机的标定进度百分比P如下:
P=w1×p(1)+w2×p(2)+w3×p(3)+w4×p(4)+w5×pt
其中,w1、w2、w3和w4分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的权重,w5为标定进度百分比pt的权重;p(1)、p(2)、p(3)和p(4)分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的收敛百分比。
通过本申请的上述至少一个实施例,可以看到,本申请实施例在标定算法中使用了卡尔曼滤波来完成对摄像头的标定,在标定过程中,卡尔曼滤波不断进行迭代,使得外参标定结果趋向于稳定、准确。摄像机的yaw、pitch、roll、height是需要标定的参数,在标定算法中通过对比卡尔曼滤波各个参数在每次迭代中的方差与预先设定的稳定的目标方差进行对比,可求得各个参数具体的标定进度;并且,为了避免由于标定时间过短影响精度,引入滤波器最小更新次数作为衡量标定进度的参数之一,能够避免由于滤波迭代次数过少导致的误差,在提高标定精度的基础上,提高标定进度的准确度。
以上描述了本申请实施例的显示摄像机标定进度的方法的多种实施方式以及取得的优势。以下基于具体的例子,详细描述本申请实施例的具体处理过程。
本申请实施例的标定进度算法可以以结合卡尔曼滤波与车道线检测的外参标定算法为基础,通过建立车道成像模型获得路面车道模型与图像平面车道模型之间的关系,通过图像识别的结果可重建车道的三维模型,从而反解得到摄像机的外参参数。在标定算法中使用卡尔曼滤波完成对摄像头的标定,标定过程中卡尔曼滤波不断迭代使外参标定结果趋于稳定准确。在本申请的一些实施例中,使用的标定进度算法策略如下。
在本申请的实施例中,标定进度包含两类,一类是基于标定次数的标定时间百分比,一类是基于参数收敛的百分比。
(一)标定时间百分比
为了保证滤波迭代次数能够满足摄像机外参标定的稳定性,设置标定时间百分比p1,作为外参标定进度算法中的组成因素。具体地,用N来代表预设的滤波器的更新总次数的最小值,即如果滤波器迭代了N次,认为获取的结果趋于稳定。
设t为滤波器当前更新次数,有p1=t/N;
当标定时间大于最短标定时间时,令p1=1。
(二)参数收敛百分比
参数收敛百分比描述的是相机外参中yaw、pitch、roll、height四个参数的收敛比例,如果收敛比例达到1,认为该参数趋于稳定,即外参标定中的该参数标定完成。
具体地,设参数初始方差为sigma(i,0)^2,目标方差为sigma(i,*)^2,
则卡尔曼滤波每一次的迭代方差为:
sigma(i,k+1)^2=sigma(i)^2/sigma(i,k)^2+sigma(i)^2)×sigma(i,k)^2<sigma(i,k)^2
然后,假设收敛时间为t,有如下关系:
sigma(i,*)^2=a^t×sigma(i,0)^2;
其中a=sigma(i)^2/sigma(i,k)^2+sigma(i)^2)×sigma(i,k)^2;
则收敛时间t=log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2);
这里,可定义参数收敛百分比P(i)为下述公式,即根据卡尔曼滤波中的每一次迭代方差,可以判断上述yaw、pitch、roll、height四个外参参数的标定进度P(i)为:
p(i)=(log(sigma(i,k)^2)/log(sigma(i,*)^2))/(log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2))
其中,i代表四个参数yaw、pitch、roll、height,k代表迭代次数,符号*代表预设的迭代总次数。
其中,若p(i)>1,取p(i)=1。
(三)总的标定进度百分比
在获取上述标定时间百分比和参数收敛百分比后,可根据参数的重要性、实验或项目实际逻辑的结果设置不同参数的权重,例如:
w(yaw)=0.1,
w(pitch)=0.2,
w(roll)=0.1,
w(height)=0.1,
w(p1)=0.5。
总的标定进度百分比为:
p=w(p1)×p1+w(yaw)×p(yaw)+w(pitch)×p(pitch)+w(roll)×p(roll)+w(height)×p(height)
通过上述综合标定进度百分比的计算,可以获取一个整体的标定进度,这个进度即可以用来综合衡量整个标定过程的进度,能够体现每个变量参数对总进度的贡献。经验证其结果具有足够的准确性,可以用于衡量摄像头外参标定的进度。
(四)基于标定进度状态机的可视化
标定进度状态机主要是通过分层状态机(HFSM)来标识标定过程中的各个状态,例如,标定状态状态机可通过响应标定事件(CamCalibrateEvent)来变换标定的状态,并向上层透出事件(CamCalibrateUIEvent)来更新上层的用户界面UI的显示内容。图2示意性地示出了利用标定进度状态机显示的AR导航摄像头的标定进度的画面,可以看到,可视化的标定进度能够很好地提升刚进入AR导航摄像头处于标定状态时的用户体验,通过校准特效增强使用感知度,提升用户体验。此外,相比其他显示进度的方式,使用标定进度状态机可以更好地基于应用层特性进行修改或扩展,在保证逻辑清晰的前提下扩大程序的可扩展性。
以上通过多个实施例从不同角度描述了本申请实施例的具体设置和实现方式。与上述至少一个实施例的处理方法相对应地,本申请实施例还提供一种显示摄像机标定进度的装置100,参考图3,其包括:
获取处理模块110,用于在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并获取待标定参数在每一次迭代后的方差;
第一确定模块120,用于基于预设的目标方差以及待标定参数当前迭代后的方差,确定当前待标定参数的收敛百分比;
第二确定模块130,用于根据预设的迭代次数阈值以及滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
第三确定模块140,用于基于当前待标定参数的收敛百分比以及标定时间百分比,确定摄像机的标定进度百分比;
进度显示模块150,用于利用标定进度状态机显示标定进度百分比。
可选地,待标定参数包括摄像机的以下四个参数:偏航角、俯仰角、旋转角和高度。
可选地,显示摄像机标定进度的装置100还可以包括第四确定模块,用于确定四个参数中各个参数的权重,以及确定标定进度百分比的权重。
可选地,第二确定模块确定的标定时间百分比pt=n/N,其中n表示滤波器的当前迭代次数,N表示预设的迭代次数阈值,其中当n>N时,令pt=1。
可选地,预设的目标方差表示为sigma(i,*)^2;待标定参数的初始方差为sigma(i,0)^2;第一确定模块确定的待标定参数的收敛百分比p(i)如下:
p(i)=(log(sigma(i,k)^2)/log(sigma(i,*)^2))/(log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2));
其中,i代表待标定参数的种类,k代表当前的迭代次数,符号*代表预设的迭代总次数;其中当计算得到的p(i)>1时,令p(i)=1。
可选地,第三确定模块确定的摄像机的标定进度百分比P如下:P=w1×p(1)+w2×p(2)+w3×p(3)+w4×p(4)+w5×pt
其中,w1、w2、w3和w4分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的权重,w5为标定进度百分比pt的权重;p(1)、p(2)、p(3)和p(4)分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的收敛百分比。
本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法实施例中的对应描述的处理,在此不再赘述。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本申请实施例的示例电子设备1000的示意性框图。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1001、存储器1002,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)上显示图形用户界面(Graphical User Interface,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、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器1001为例。
存储器1002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显示摄像机标定进度的方法。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显示摄像机标定进度的方法。
存储器1002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显示摄像机标定进度的方法对应的程序指令/模块。处理器1001通过运行存储在存储器1002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显示摄像机标定进度的方法。
存储器1002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系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据搜索结果的分析处理电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器1002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1002可选包括相对于处理器1001远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至搜索结果的分析处理电子设备。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。
本申请实施例的显示摄像机标定进度的方法对应的电子设备还可以包括:输入装置1003和输出装置1004。处理器1001、存储器1002、输入装置1003和输出装置1004可以通过总线或者其他方式连接,本申请图6实施例中以通过总线连接为例。
输入装置1003可接收输入的数字或字符信息,以及产生与搜索结果的分析处理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1004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(Liquid Crystal Display,LCD)、发光二极管(Light EmittingDiode,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。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits,ASIC)、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系统上执行和/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,可以从存储系统、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系统、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(programmable logic device,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系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(Cathode Ray Tube,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。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(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系统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系统中。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)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(Local Area Network,LAN)、广域网(Wide Area Network,WAN)和互联网。
计算机系统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。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (16)

1.一种显示摄像机标定进度的方法,包括:
在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并计算待标定参数在每一次迭代后的方差;
基于预设的目标方差以及所述待标定参数当前迭代后的方差,确定当前所述待标定参数的收敛百分比;
根据预设的迭代次数阈值以及所述滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
基于当前所述待标定参数的收敛百分比以及所述标定时间百分比,确定所述摄像机的标定进度百分比;
利用标定进度状态机显示所述标定进度百分比。
2.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述待标定参数包括摄像机的以下四个参数:偏航角、俯仰角、旋转角和高度。
3.根据权利要求1所述的方法,还包括:
确定四个参数中各个参数的权重,以及确定所述标定进度百分比的权重。
4.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述标定时间百分比pt=n/N,其中n表示所述滤波器的当前迭代次数,N表示所述预设的迭代次数阈值,其中当n>N时,令pt=1。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,
所述预设的目标方差表示为sigma(i,*)^2;
所述待标定参数的初始方差为sigma(i,0)^2;
确定的所述待标定参数的收敛百分比p(i)如下:
p(i)=(log(sigma(i,k)^2)/log(sigma(i,*)^2))/(log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2));
其中,i代表待标定参数的种类,k代表当前的迭代次数,符号*代表预设的迭代总次数;其中当计算得到的p(i)>1时,令p(i)=1。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,
所述摄像机的标定进度百分比P如下:
P=w1×p(1)+w2×p(2)+w3×p(3)+w4×p(4)+w5×pt
其中,w1、w2、w3和w4分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的权重,w5为所述标定进度百分比pt的权重;p(1)、p(2)、p(3)和p(4)分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的收敛百分比。
7.一种显示摄像机标定进度的装置,包括:
获取处理模块,用于在基于卡尔曼滤波对摄像机的参数进行标定的过程中,获取滤波器的迭代次数,并获取待标定参数在每一次迭代后的方差;
第一确定模块,用于基于预设的目标方差以及所述待标定参数当前迭代后的方差,确定当前所述待标定参数的收敛百分比;
第二确定模块,用于根据预设的迭代次数阈值以及所述滤波器的当前迭代次数,确定当前的标定时间百分比;
第三确定模块,用于基于当前所述待标定参数的收敛百分比以及所述标定时间百分比,确定所述摄像机的标定进度百分比;
进度显示模块,用于利用标定进度状态机显示所述标定进度百分比。
8.根据权利要求7所述的装置,其中:
所述待标定参数包括摄像机的以下四个参数:偏航角、俯仰角、旋转角和高度。
9.根据权利要求7所述的装置,还包括:
第四确定模块,用于确定四个参数中各个参数的权重,以及确定所述标定进度百分比的权重。
10.根据权利要求7所述的装置,其中:
所述第二确定模块确定的所述标定时间百分比pt=n/N,其中n表示所述滤波器的当前迭代次数,N表示所述预设的迭代次数阈值,其中当n>N时,令pt=1。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,
所述预设的目标方差表示为sigma(i,*)^2;
所述待标定参数的初始方差为sigma(i,0)^2;
所述第一确定模块确定的所述待标定参数的收敛百分比p(i)如下:
p(i)=(log(sigma(i,k)^2)/log(sigma(i,*)^2))/(log(sigma(i,0)^2)/log(sigma(i,*)^2));
其中,i代表待标定参数的种类,k代表当前的迭代次数,符号*代表预设的迭代总次数;其中当计算得到的p(i)>1时,令p(i)=1。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,
所述第三确定模块确定的所述摄像机的标定进度百分比P如下:
P=w1×p(1)+w2×p(2)+w3×p(3)+w4×p(4)+w5×pt
其中,w1、w2、w3和w4分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的权重,w5为所述标定进度百分比pt的权重;p(1)、p(2)、p(3)和p(4)分别为偏航角、俯仰角、旋转角和高度的收敛百分比。
13.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
16.一种终端设备,包括:处理器和存储器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器调用并运行所述存储器中存储的计算机程序,执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102865881A (zh) * 2012-03-06 2013-01-09 武汉大学 一种惯性测量单元的快速标定方法
CN104237398A (zh) * 2013-06-13 2014-12-24 陈浩达 一种对照提取物的标定方法及应用
US20150277730A1 (en) * 2014-03-26 2015-10-01 Unanimous A.I. LLC Methods and systems for real-time closed-loop collaborative intelligence
US20160189358A1 (en) * 2014-12-29 2016-06-30 Dassault Systemes Method for calibrating a depth camera
CN105930565A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 中山大学 基于线性策略的交叉熵算法的交通仿真模型参数标定方法
WO2017161608A1 (zh) * 2016-03-21 2017-09-28 完美幻境(北京)科技有限公司 一种相机几何标定处理方法及装置
US20170287166A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 Institut National D'optique Camera calibration method using a calibration target
EP3229209A1 (en) * 2016-04-06 2017-10-11 Facebook, Inc. Camera calibration system
CN108288294A (zh) * 2018-01-17 2018-07-17 视缘(上海)智能科技有限公司 一种3d相机群的外参标定方法
CN108921493A (zh) * 2018-05-31 2018-11-30 沈文策 一种基于显示界面的信息显示方法及装置
CN109883452A (zh) * 2019-04-16 2019-06-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 参数标定方法和装置、电子设备、计算机可读介质
US10460473B1 (en) * 2018-12-14 2019-10-29 Zoox, Inc. Camera calibration system
CN110488234A (zh) * 2019-08-30 2019-11-22 北京百度网讯科技有限公司 车载毫米波雷达的外参标定方法、装置、设备及介质
CN110689585A (zh) * 2019-10-09 2020-01-14 北京百度网讯科技有限公司 多相机外参的联合标定方法、装置、设备和介质
WO2020063708A1 (zh) * 2018-09-28 2020-04-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 鱼眼摄像机内参标定方法、装置和系统、标定装置控制器以及标定器具
WO2020151212A1 (zh) * 2019-01-24 2020-07-30 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 车载相机系统相机外参的标定方法及标定系统
CN111612853A (zh) * 2020-05-25 2020-09-01 追创科技(苏州)有限公司 相机参数标定方法及装置
CN111627066A (zh) * 2019-02-27 2020-09-04 南京地平线机器人技术有限公司 一种摄像头的外参数调整方法及装置
CN111650598A (zh) * 2019-02-19 2020-09-11 北京京东尚科信息技术有限公司 一种车载激光扫描系统外参标定方法和装置
WO2020237407A1 (zh) * 2019-05-24 2020-12-03 深圳配天智能技术研究院有限公司 机器人运动学参数自标定方法、系统及存储装置

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102865881A (zh) * 2012-03-06 2013-01-09 武汉大学 一种惯性测量单元的快速标定方法
CN104237398A (zh) * 2013-06-13 2014-12-24 陈浩达 一种对照提取物的标定方法及应用
US20150277730A1 (en) * 2014-03-26 2015-10-01 Unanimous A.I. LLC Methods and systems for real-time closed-loop collaborative intelligence
US20160189358A1 (en) * 2014-12-29 2016-06-30 Dassault Systemes Method for calibrating a depth camera
WO2017161608A1 (zh) * 2016-03-21 2017-09-28 完美幻境(北京)科技有限公司 一种相机几何标定处理方法及装置
US20170287166A1 (en) * 2016-03-29 2017-10-05 Institut National D'optique Camera calibration method using a calibration target
EP3229209A1 (en) * 2016-04-06 2017-10-11 Facebook, Inc. Camera calibration system
CN105930565A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 中山大学 基于线性策略的交叉熵算法的交通仿真模型参数标定方法
CN108288294A (zh) * 2018-01-17 2018-07-17 视缘(上海)智能科技有限公司 一种3d相机群的外参标定方法
CN108921493A (zh) * 2018-05-31 2018-11-30 沈文策 一种基于显示界面的信息显示方法及装置
WO2020063708A1 (zh) * 2018-09-28 2020-04-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 鱼眼摄像机内参标定方法、装置和系统、标定装置控制器以及标定器具
US10460473B1 (en) * 2018-12-14 2019-10-29 Zoox, Inc. Camera calibration system
WO2020151212A1 (zh) * 2019-01-24 2020-07-30 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 车载相机系统相机外参的标定方法及标定系统
CN111650598A (zh) * 2019-02-19 2020-09-11 北京京东尚科信息技术有限公司 一种车载激光扫描系统外参标定方法和装置
CN111627066A (zh) * 2019-02-27 2020-09-04 南京地平线机器人技术有限公司 一种摄像头的外参数调整方法及装置
CN109883452A (zh) * 2019-04-16 2019-06-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 参数标定方法和装置、电子设备、计算机可读介质
WO2020237407A1 (zh) * 2019-05-24 2020-12-03 深圳配天智能技术研究院有限公司 机器人运动学参数自标定方法、系统及存储装置
CN110488234A (zh) * 2019-08-30 2019-11-22 北京百度网讯科技有限公司 车载毫米波雷达的外参标定方法、装置、设备及介质
CN110689585A (zh) * 2019-10-09 2020-01-14 北京百度网讯科技有限公司 多相机外参的联合标定方法、装置、设备和介质
CN111612853A (zh) * 2020-05-25 2020-09-01 追创科技(苏州)有限公司 相机参数标定方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
汪蕾 等: "散焦模糊量估计的相机加权标定方法", 《计算机辅助设计与图形学学报》, vol. 32, no. 3, 31 March 2020 (2020-03-31), pages 410 - 417 *
郭;王波;: "交叉路口摄像头视觉目标标定及误差校正仿真", 计算机仿真, no. 11 *

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Publication number Publication date
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