CN112529968A - 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112529968A
CN112529968A CN202011529925.7A CN202011529925A CN112529968A CN 112529968 A CN112529968 A CN 112529968A CN 202011529925 A CN202011529925 A CN 202011529925A CN 112529968 A CN112529968 A CN 112529968A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
coordinate information
determining
information
coordinate
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.)
Pending
Application number
CN202011529925.7A
Other languages
English (en)
Inventor
马涛
闫国行
李怡康
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Sensetime Lingang Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Sensetime Lingang Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Sensetime Lingang Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Sensetime Lingang Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202011529925.7A priority Critical patent/CN112529968A/zh
Publication of CN112529968A publication Critical patent/CN112529968A/zh
Priority to PCT/CN2021/102795 priority patent/WO2022134518A1/zh
Priority to US17/873,722 priority patent/US20220366606A1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256—Lane; Road marking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本公开提供了一种摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；预设场景中包括至少两条平行线条，行驶设备位于两条平行线条之间且行驶设备的侧面与行驶设备位于的两条平行线条平行；基于场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与行驶设备位于的两条平行线条在场景图像中的两条线条重叠；基于第一坐标信息和第二坐标信息，确定目标摄像设备对应的单应性矩阵。

Description

摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，越来越多的车辆上安装有高级驾驶辅助系统(AdvancedDriving Assistance System，ADAS)，ADAS通常集成在摄像设备上，该摄像设备可以由用户进行安装，其中，该摄像设备的安装位置和安装角度可以根据用户需要进行设定。为了保证安装该摄像设备后，ADAS的功能可以正常使用，需要对安装的摄像设备进行标定，即确定安装的摄像设备的单应性矩阵。
发明内容
有鉴于此，本公开至少提供一种摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本公开提供了一种摄像设备标定方法，包括：
获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；所述预设场景中包括至少两条平行线条，所述行驶设备位于两条平行线条之间且所述行驶设备的侧面与所述行驶设备位于的两条平行线条平行；
基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
采用上述方法，通过基于获取的场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息，进而可以利用第一坐标信息和第二坐标信息，确定目标摄像设备对应的单应性矩阵，实现了目标摄像设备的自动标定，与人工标定的方法相比，提高了标定的效率和准确度。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，所述第一基准线和所述第二基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上，且所述第一基准线和所述第二基准线平行。
采用上述方法，可以在获取目标摄像设备采集的场景图像之前，调整目标摄像设备的位姿，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，即可以使得目标摄像设备对应的俯仰角接近于0°，避免俯仰角较大时造成生成的目标基准点的第二坐标信息的准确度较低的情况发生，进而提高了单应性矩阵的准确度。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，以使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，所述第三基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上。
采用上述方法，可以在获取目标摄像设备采集的场景图像之前，调整目标摄影设备的位姿，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，即可以使得调整后的目标摄像设备的翻滚角接近于0°，避免翻滚角较大时造成生成的目标基准点的第二坐标信息的准确度较低的情况发生，进而提高了单应性矩阵的准确度。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线与位于设置的第一基准线和第二基准线之间的第四基准线重叠；所述第四基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上且位于所述第一基准线和所述第二基准线之间，并与所述第一基准线和所述第二基准线平行。
一种可能的实施方式中，根据下述方法确定输入的至少两条线段中每条线段上的多个目标基准点：
从所述场景图像上设置的目标区域内，选择与两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点。
这里，可以在场景图像上设置目标区域，该目标区域中的两条平行线条与目标摄像设备之间的真实距离较近，从目标区域中选择与两条平行线条在场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点，可以较准确地确定选择的目标基准点的第二坐标信息。
一种可能的实施方式中，所述基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息，包括：
确定所述多个目标基准点在所述场景图像对应的像素坐标下的所述第一坐标信息；
基于所述多个目标基准点的所述第一坐标信息，确定所述两条平行线条在所述场景图像中的所述两条线条的交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息；
基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息。
一种可能的实施方式中，所述基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息，包括：
针对每个目标基准点，确定所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息；基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息。
采用上述方法，针对每个目标基准点，通过计算的目标基准点的第一坐标信息和交叉点的位置坐标信息之间的差值信息、目标摄像设备的焦距信息、和目标摄像设备的安装高度，较准确的确定了目标基准点的第二坐标信息。
一种可能的实施方式中，所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息包括横坐标差值和纵坐标差值；所述基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息，包括：
基于所述纵坐标差值、所述目标摄像设备的安装高度、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的纵向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的纵向坐标值；
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
一种可能的实施方式中，所述基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值，包括：
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离；
基于确定的所述目标摄像设备距离所述行驶设备中心位置的横向距离、和所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
考虑到目标摄像设备与行驶设备中心位置(即建立的世界坐标系的原点)之间存在横向距离，故在确定了目标基准点距离目标摄像设备的横向距离之后，可以基于确定的目标摄像设备距离行驶设备中心位置的横向距离、和目标基准点距离目标摄像设备的横向距离，较准取的确定目标基准点的第二坐标信息中的横向坐标值。
一种可能的实施方式中，在确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，还包括：
获取在所述行驶设备的移动过程中所述目标摄像设备采集的实时图像；
基于所述目标摄像设备对应的所述单应性矩阵、和检测得到的所述实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息；
基于所述目标对象的所述世界坐标信息，控制所述行驶设备。
采用上述方法，在生成了目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，可以利用确定的单应性矩阵、和检测得到的实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，较准确的确定目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息，进而实现对行驶设备的精准控制。
以下装置、电子设备等的效果描述参见上述方法的说明，这里不再赘述。
第二方面，本公开提供了一种摄像设备标定装置，包括：
获取模块，用于获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；
第一确定模块，用于基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
第二确定模块，用于基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述第一方面或任一实施方式所述的摄像设备标定方法的步骤。
第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面或任一实施方式所述的摄像设备标定方法的步骤。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本公开实施例所提供的一种摄像设备标定方法的流程示意图；
图2示出了本公开实施例所提供的一种摄像设备标定方法中，场景图像的示意图；
图3示出了本公开实施例所提供的一种摄像设备标定方法中，基于所述多个目标基准点的所述第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的第二坐标信息的具体方法的流程示意图；
图4示出了本公开实施例所提供的一种摄像设备标定装置的架构示意图；
图5示出了本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
一般的，用户可以使用手动标定的方式，确定安装的摄像设备的单应性矩阵。比如，用户可以在地面上放置锥形标，并确定锥形标的位置，基于该锥形标的位置，确定安装的摄像设备的单应性矩阵。但是，使用手动标定的方式对摄像设备进行标定时，操作过程较繁琐、且在确定锥形标的位置时会产生较大的误差，使得确定的单应性矩阵的误差较大，进而会造成ADAS的检测结果不准确。为了提高摄像设备标定的准确度，较准确的确定摄像设备对应的单应性矩阵，本公开实施例提供了一种摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质。
针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
下面将结合本公开中附图，对本公开中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
为便于对本公开实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种摄像设备标定方法进行详细介绍。本公开实施例所提供的摄像设备标定方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该摄像设备标定方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
参见图1所示，为本公开实施例所提供的摄像设备标定方法的流程示意图，该方法包括S101-S103，其中：
S101，获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；所述预设场景中包括至少两条平行线条，所述行驶设备位于两条平行线条之间且所述行驶设备的侧面与所述行驶设备位于的两条平行线条平行；
S102，基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
S103，基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
上述方法中，通过基于获取的场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息，进而可以利用第一坐标信息和第二坐标信息，确定目标摄像设备对应的单应性矩阵，实现了目标摄像设备的自动标定，与人工标定的方法相比，提高了标定的效率和准确度。
下述对S101-S103进行详细说明。
针对S101：
这里，行驶设备可以为机动车辆、非机动车辆、机器人等，并可以在该行驶设备上安装目标摄像设备，并在安装了目标摄像设备后，获取该目标摄像设备采集预设场景的场景图像。其中，预设场景中包括至少两条平行线条，行驶设备位于两条平行线条之间，且行驶设备的侧面与行驶设备位于的两条平行线条平行。通过控制行驶设备的侧面与两条平行线条平行，可以使得目标摄像设备对应的偏航角接近于0°(即目标摄像设备对应的偏航角与0°之间的差值小于设置的第一差值阈值)，进而基于采集的预设场景对应的场景图像，可以较准确的确定目标基准点的第二坐标信息。
示例性的，两条平行线条可以为道路上设置的道路交通标线，比如，两条平行线条可以为道路上的白色实线、白色虚线、黄色实线等；或者，两条平行线条还可以为停车位上绘制的两条平行线条等。比如，预设场景可以为存在至少两条道路标线(即两条平行线条)、天际线可见的任一场景，例如，该预设场景可以为道路场景、也可以为停车场场景等。
在获取预设场景的场景图像之前，可以通过下述三种方式对目标摄像设备的位姿进行调整，以便基于调整后的目标摄像设备采集预设场景的场景图像，确定目标基准点的第二坐标信息时，可以调高确定的第二坐标信息的准确度。
方式一，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，所述第一基准线和所述第二基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上，且所述第一基准线和所述第二基准线平行。
这里，考虑到目标摄像设备的俯仰角与目标基准点的第二坐标信息之间存在关联，故这里为了较准确的确定目标基准点的第二坐标信息，可以对目标摄像设备的位姿进行调整，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，即使得调整后的目标摄像设备对应的俯仰角接近与0°(即目标摄像设备对应的俯仰角与0°之间的差值小于第二差值阈值)。其中，第一基准线和第二基准点位于目标摄像设备在采集场景图像时的屏幕图像上，且第一基准线与第二基准线平行。示例性的第一基准线和第二基准线在屏幕图像上的位置可以根据实际情况进行确定。
采用上述方法，可以在获取目标摄像设备采集的场景图像之前，调整目标摄像设备的位姿，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，即可以使得目标摄像设备对应的俯仰角接近于0°，避免俯仰角较大时造成生成的目标基准点的第二坐标信息的准确度较低的情况发生，进而提高了单应性矩阵的准确度。
方式二，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：调整所述目标摄像设备的位姿，以使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，所述第三基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上。
这里，考虑到目标摄像设备的翻滚角与目标基准点的第二坐标信息之间存在关联，故这里为了较准确的确定目标基准点的第二坐标信息，可以在目标摄像设备采集场景图像时的屏幕图像上设置第三基准线，调整目标摄像设备的位姿，以使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，即使得目标摄像设备的翻滚角接近于0°(目标摄像设备的翻滚角与0°之间的差值小于设置的第三差值阈值)。其中，第三基准线在屏幕图像上的位置可以根据实际情况进行确定。
采用上述方法，可以在获取目标摄像设备采集的场景图像之前，调整目标摄影设备的位姿，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，即可以使得调整后的目标摄像设备的翻滚角接近于0°，避免翻滚角较大时造成生成的目标基准点的第二坐标信息的准确度较低的情况发生，进而提高了单应性矩阵的准确度。
方式三，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线与位于设置的第一基准线和第二基准线之间的第四基准线重叠；所述第四基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上且位于所述第一基准线和所述第二基准线之间，并与所述第一基准线和所述第二基准线平行。
这里，可以在目标摄像设备采集场景图像时的屏幕图像上设置相互平行的第一基准线、第二基准线和第四基准线，其中，第四基准线位于第一基准线和第二基准线之间。第一基准线、第二基准线和第四基准线在屏幕图像上的位置信息可以根据实际情况进行设置。进而，可以调整目标摄像设备的位姿，使得调整后的目标摄像设备采集的场景图像中包括的天际线与位于设置的第四基准线重叠，即可以使得目标摄像设备的俯仰角和翻滚角均接近于0°。
针对S102：
在获取了场景图像之后，可以确定场景图像上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息，再可以基于多个目标基准点的第一坐标信息，确定多个目标基准点在世界坐标系下的第二坐标信息。其中，世界坐标系的原点可以根据需要进行选择，比如，该世界坐标系可以为以行驶设备的中心点为原点构建的坐标系，或者，也可以为以行驶设备的顶部平面的中心点为原点构建的坐标系；或者也可以以目标摄像设备为原点构建的坐标系。
一种可选实施方式中，根据下述方法确定输入的至少两条线段中每条线段上的多个目标基准点：从所述场景图像上设置的目标区域内，选择与两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点。
这里，目标区域可以根据需要进行设置，比如，目标区域可以为位于场景图像中间的图像区域，和/或，目标区域可以为包括两条平行线条在场景图像中的两条线条的图像区域。由于在场景图像中的像素点指示的真实物体与目标摄像设备之间的真实距离较远时，会无法准确的确定该像素点的第二坐标信息，故目标区域内的像素点对应的真实物体与目标摄像设备之间的距离小于设置的距离阈值。
示例性的，可以从场景图像上设置的目标区域内，选择与两条平行线条在场景图像中的两条线条重叠的两条线段上选取四个目标基准点。参见图2所示的一种摄像设备标定方法中，场景图像的示意图，该图中包括目标区域21、平行线条22、以及在目标区域中确定的多个目标基准点23。
这里，可以在场景图像上设置目标区域，该目标区域中的两条平行线条与目标摄像设备之间的真实距离较近，从目标区域中选择与两条平行线条在场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点，可以较准确地确定选择的目标基准点的第二坐标信息。
一种可选实施方式中，参见图3所示，所述基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息，包括：
S301，确定所述多个目标基准点在所述场景图像对应的像素坐标下的所述第一坐标信息；
S302，基于所述多个目标基准点的所述第一坐标信息，确定所述两条平行线条在所述场景图像中的所述两条线条的交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息。该交叉点即为行驶设备位于的两条平行线条的消失点。
S303，基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息。
在S301和S302中，可以确定选择的每个目标基准点在场景图像对应的像素坐标系下的第一坐标信息。再可以基于多个目标基准点的第一坐标信息，确定目标基准点所处的线条的拟合参数；进而可以利用确定的两条线条的拟合参数，确定两条平行线条在场景图像中的两条线条的交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息。
结合图2进行示例性说明，该图2中还包括两条平行线条在场景图像中的两条线条22，即第一线条、第二线条、以及第一线条与第二线条对应的交叉点24。在图2中，选择的目标基准点的数量可以为4个，左侧的两个目标基准点位于第一线条上，右侧的两个目标基准点位于第二线条上。
比如，左侧的第一目标基准点的第一坐标信息为(x1，y1)、第二目标基准点的第一坐标信息为(x2，y2)，右侧的第三目标基准点的第一坐标信息为(x3，y3)、第四目标基准点的第一坐标信息为(x4，y4)。进而可以得到第一线条对应的第一直线方程：
Figure BDA0002851891340000141
得到的第二线条对应的第二直线方程为：
Figure BDA0002851891340000142
进而可以利用第一线条的第一直线方程和第二线条的第二直线方程，确定交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息。其中，确定的交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息中的横坐标为：
Figure BDA0002851891340000143
确定的交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息中的纵坐标为：
Figure BDA0002851891340000144
即得到了交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息(VPx，VPy)。
在另一种具体实施方式中，还可以从图2的第一线条上选择多个第一目标基准点，通过将选择的多个第一目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息进行直线拟合，确定第一线条对应的第一直线方程(即确定了第一线条对应的第一拟合参数)；以及从第二线条上选择多个第二目标基准点，通过将选择的多个第二目标基准点在像素坐标系下的第二坐标信息进行直线拟合(即确定了第二线条对应的第二拟合参数)，确定第二线条对应的第二直线方程，其中，选择的第一目标基准点和第二目标基准点的数量可以根据需要进行设置，比如，可以从第一线条上选择4个第一目标基准点，从第二线条上选择4个第二目标基准点。
示例性的，可以通过最小二乘法，将选择的多个第一目标基准点进行拟合，确定第一线条对应的第一拟合参数，即得到第一线条对应的第一直线方程；以及通过最小二乘法，将选择的多个第二目标基准点进行拟合，确定第二线条对应的第二拟合参数，即得到第二线条对应的第二直线方程。
进一步的，可以利用第一线条对应的第一直线方程和第二线条对应的第二直线方程，确定两条平行线条在场景图像中的两条线条(即第一线条与第二线条)的交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息。
在S303中，一种可选实施方式中，所述基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点的所述第二坐标信息，包括：针对每个目标基准点，计算所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息；基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息。
具体实施时，针对每个目标基准点，先计算目标基准点的第一坐标信息与交叉点的位置坐标信息之间的差值信息，即可以将目标基准点的横坐标与交叉点的横坐标相减，得到目标基准点与交叉点之间的横坐标差值，以及将目标基准点的纵坐标与交叉点的纵坐标相减，得到目标基准点与交叉点之间的纵坐标差值。
再利用确定的差值信息、目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的目标摄像设备的安装高度，确定目标基准点的第二坐标信息，其中，目标摄像设备的焦距信息可以包括纵向焦距和横向焦距；目标摄像设备的安装高度为目标摄像设备与地面之间的高度距离。
采用上述方法，针对每个目标基准点，通过计算的目标基准点的第一坐标信息和交叉点的位置坐标信息之间的差值信息、目标摄像设备的焦距信息、和目标摄像设备的安装高度，较准确的确定了目标基准点的第二坐标信息。
一种可选实施方式中，所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息包括横坐标差值和纵坐标差值；所述基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息，包括：
步骤一、基于所述纵坐标差值、所述目标摄像设备的安装高度、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的纵向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的纵向坐标值；
步骤二、基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
在步骤一中，可以根据下述公式确定目标基准点与目标摄像设备之间的纵向距离：
Figure BDA0002851891340000161
其中，DYi为第i个目标基准点的与目标摄像设备之间的纵向距离，abs(VPy-yi)为第i个目标基准点对应的纵坐标差值的绝对值，fy为纵向焦距，cameraH为目标摄像设备的安装高度。
进而可以基于目标基准点的与目标摄像设备之间的纵向距离，确定目标基准点的第二坐标信息中的纵向坐标值。比如，在目标摄像设备位于构建的世界坐标系的纵向坐标轴上时，确定的目标基准点与目标摄像设备之间的纵向距离即为纵向坐标值；在目标摄像设备与世界坐标系之间存在纵向距离时，则可以基于该目标摄像设备与世界坐标系之间的纵向距离、和确定的目标基准点的与目标摄像设备之间的纵向距离，确定目标基准点的第二坐标信息中的横向坐标值。
在步骤二中，考虑到构建的世界坐标系的原点与目标摄像设备的安装位置之间可能是一致的，也可能是不一致的，故这里可以先确定目标基准点与目标摄像设备之间的横向距离，在利用确定的目标基准点与目标摄像设备之间的横向距离、和目标摄像设备与原点之间的横向距离，确定目标基准点的第二坐标信息中的横向坐标值。
一种可选实施方式中，所述基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值，包括：
步骤一、基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离；
步骤二、基于确定的所述目标摄像设备距离所述行驶设备中心位置的横向距离、和所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
在步骤一中，可以根据下述公式确定目标基准点距离目标摄像设备的横向距离：
Figure BDA0002851891340000171
其中，DXi为第i个目标基准点的在世界坐标系下的横向坐标值，abs(VPx-xi)为第i个目标基准点对应的横坐标差值的绝对值，fx为横向焦距，DYi为第i个目标基准点的在世界坐标系下的纵向坐标值。
在确定了目标基准点距离目标摄像设备的横向距离之后，可以利用确定的目标基准点距离目标摄像设备的横向距离、以及目标摄像设备距离构建的世界坐标系的原点的横向距离，确定目标基准点的第二坐标信息中的横向坐标值。其中，在构建的世界坐标系的原点为行驶设备的中心位置时，则目标摄像设备距离构建的世界坐标系的原点的横向距离，即为目标摄像设备距离行驶设备中心位置的横向距离。
示例性的，通过上述过程可以得到图2中所示的四个目标基准点的第二坐标信息，即可以得到左侧的第一目标基准点的第二坐标信息(X1，Y1)、第二目标基准点的第二坐标信息(X2，Y2)，右侧的第三目标基准点的第二坐标信息(X3，Y3)、第四目标基准点的第二坐标信息(X4，Y4)。
考虑到目标摄像设备与行驶设备中心位置(即建立的世界坐标系的原点)之间存在横向距离，故在确定了目标基准点距离目标摄像设备的横向距离之后，可以基于确定的目标摄像设备距离行驶设备中心位置的横向距离、和目标基准点距离目标摄像设备的横向距离，较准取的确定目标基准点的第二坐标信息中的横向坐标值。
针对S103：
这里，可以基于第一坐标信息和第二坐标信息，确定目标摄像设备对应的单应性矩阵。
示例性的，可以根据下述公式确定单应性矩阵：
H＝(AAT)*(CAT)-1；
其中，H为目标摄像设备对应的单应性矩阵，
Figure BDA0002851891340000181
C为多个目标基准点的第一坐标信息构成的第一矩阵，
Figure BDA0002851891340000182
A为多个目标基准点的第二坐标信息构成的第二矩阵。
一种可选实施方式中，在确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，还包括：
步骤一、获取在所述行驶设备的移动过程中所述目标摄像设备采集的实时图像；
步骤二、基于所述目标摄像设备对应的所述单应性矩阵、和检测得到的所述实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息；
步骤三、基于所述目标对象的所述世界坐标信息，控制所述行驶设备。
这里，可以在确定了目标摄影设备对应的单应性矩阵之后，可以在行驶设备的移动过程中获取目标摄影设备采集的实时图像，对采集的实时图像进行检测，确定该实时图像中包括的目标对象在像素坐标系中的位置信息；再利用确定的单应性矩阵、和确定的目标对象在像素坐标系中的位置信息，确定目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息。最后，基于目标对象的世界坐标信息，控制行驶设备，比如，可以控制行驶设备的加速、减速、转向、制动等。或者可以播放语音提示信息，以提示驾驶员控制行驶设备加速、减速、转向、制动等。
示例性的，在确定了该实时图像中包括的目标对象在像素坐标系中的位置信息之后，还可以使用确定的单应性矩阵、交叉点在像素坐标系下的位置坐标信息、和确定的目标对象在像素坐标系中的位置信息，确定目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息。最后，基于目标对象的世界坐标信息，控制行驶设备。
采用上述方法，在生成了目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，可以利用确定的单应性矩阵、和检测得到的实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，较准确的确定目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息，进而实现对行驶设备的精准控制。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于相同的构思，本公开实施例还提供了一种摄像设备标定装置，参见图4所示，为本公开实施例提供的一种摄像设备标定装置的架构示意图，包括获取模块401、第一确定模块402、第二确定模块403，具体的：
获取模块401，用于获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；
第一确定模块402，用于基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
第二确定模块403，用于基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，所述装置还包括：第一调整模块404，用于：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，所述第一基准线和所述第二基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上，且所述第一基准线和所述第二基准线平行。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，所述装置还包括：第二调整模块405，用于：
调整所述目标摄像设备的位姿，以使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，所述第三基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上。
一种可能的实施方式中，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，所述装置还包括：第三调整模块406，用于：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线与位于设置的第一基准线和第二基准线之间的第四基准线重叠；所述第四基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上且位于所述第一基准线和所述第二基准线之间，并与所述第一基准线和所述第二基准线平行。
一种可能的实施方式中，所述第一确定模块402，用于根据下述方法确定输入的至少两条线段中每条线段上的多个目标基准点：
从所述场景图像上设置的目标区域内，选择与两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点。
一种可能的实施方式中，所述第一确定模块402，在基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息时，用于：
确定所述多个目标基准点在所述场景图像对应的像素坐标下的所述第一坐标信息；
基于所述多个目标基准点的所述第一坐标信息，确定所述两条平行线条在所述场景图像中的所述两条线条的交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息；
基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息。
一种可能的实施方式中，所述第一确定模块402，在基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息时，用于：
针对每个目标基准点，确定所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息；基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息。
一种可能的实施方式中，所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息包括横坐标差值和纵坐标差值；所述第一确定模块402，在基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息时，用于：
基于所述纵坐标差值、所述目标摄像设备的安装高度、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的纵向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的纵向坐标值；
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
一种可能的实施方式中，所述第一确定模块402，在基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值时，用于：
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离；
基于确定的所述目标摄像设备距离所述行驶设备中心位置的横向距离、和所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
一种可能的实施方式中，在确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，所述装置还包括：控制模块407，用于：
获取在所述行驶设备的移动过程中所述目标摄像设备采集的实时图像；
基于所述目标摄像设备对应的所述单应性矩阵、和检测得到的所述实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息；
基于所述目标对象的所述世界坐标信息，控制所述行驶设备。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模板可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种电子设备。参照图5所示，为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图，包括处理器501、存储器502、和总线503。其中，存储器502用于存储执行指令，包括内存5021和外部存储器5022；这里的内存5021也称内存储器，用于暂时存放处理器501中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器5022交换的数据，处理器501通过内存5021与外部存储器5022进行数据交换，当电子设备500运行时，处理器501与存储器502之间通过总线503通信，使得处理器501在执行以下指令：
获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；
基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
此外，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的摄像设备标定方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的摄像设备标定方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。
其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种摄像设备标定方法，其特征在于，包括：
获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；所述预设场景中包括至少两条平行线条，所述行驶设备位于两条平行线条之间且所述行驶设备的侧面与所述行驶设备位于的两条平行线条平行；
基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线位于设置的第一基准线和第二基准线之间，所述第一基准线和所述第二基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上，且所述第一基准线和所述第二基准线平行。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，以使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中的天际线与设置的第三基准线平行或重叠，所述第三基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像之前，还包括：
调整所述目标摄像设备的位姿，使得调整后的所述目标摄像设备采集的所述场景图像中包括的天际线与位于设置的第一基准线和第二基准线之间的第四基准线重叠；所述第四基准线位于所述目标摄像设备在采集所述场景图像时的屏幕图像上且位于所述第一基准线和所述第二基准线之间，并与所述第一基准线和所述第二基准线平行。
5.根据权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，根据下述方法确定输入的至少两条线段中每条线段上的多个目标基准点：
从所述场景图像上设置的目标区域内，选择与两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠的两条线段上的多个目标基准点。
6.根据权利要求1～5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息，包括：
确定所述多个目标基准点在所述场景图像对应的像素坐标下的所述第一坐标信息；
基于所述多个目标基准点的所述第一坐标信息，确定所述两条平行线条在所述场景图像中的所述两条线条的交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息；
基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述交叉点在所述像素坐标系下的位置坐标信息、和所述多个目标基准点的第一坐标信息，确定所述多个目标基准点在世界坐标系下的所述第二坐标信息，包括：
针对每个目标基准点，确定所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息；基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标基准点的第一坐标信息与所述交叉点的位置坐标信息之间的差值信息包括横坐标差值和纵坐标差值；所述基于所述差值信息、所述目标摄像设备的焦距信息、和预先确定的所述目标摄像设备的安装高度，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息，包括：
基于所述纵坐标差值、所述目标摄像设备的安装高度、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的纵向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的纵向坐标值；
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值，包括：
基于所述纵向坐标值、所述横坐标差值、以及所述目标摄像设备的焦距信息中的横向焦距，确定所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离；
基于确定的所述目标摄像设备距离所述行驶设备中心位置的横向距离、和所述目标基准点距离所述目标摄像设备的横向距离，确定所述目标基准点的所述第二坐标信息中的横向坐标值。
10.根据权利要求1～9任一所述的方法，其特征在于，在确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵之后，还包括：
获取在所述行驶设备的移动过程中所述目标摄像设备采集的实时图像；
基于所述目标摄像设备对应的所述单应性矩阵、和检测得到的所述实时图像中包括的目标对象的像素坐标信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的世界坐标信息；
基于所述目标对象的所述世界坐标信息，控制所述行驶设备。
11.一种摄像设备标定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取设置在行驶设备上的目标摄像设备采集预设场景的场景图像；
第一确定模块，用于基于所述场景图像，确定输入的至少两条线段中的每条线段上的多个目标基准点在像素坐标系下的第一坐标信息及其在世界坐标系下的第二坐标信息；其中，具有目标基准点的两条线段分别与所述行驶设备位于的两条平行线条在所述场景图像中的两条线条重叠；
第二确定模块，用于基于所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定所述目标摄像设备对应的单应性矩阵。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至10任一所述的摄像设备标定方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至10任一所述的摄像设备标定方法的步骤。
CN202011529925.7A 2020-12-22 2020-12-22 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质 Pending CN112529968A (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011529925.7A CN112529968A (zh) 2020-12-22 2020-12-22 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质
PCT/CN2021/102795 WO2022134518A1 (zh) 2020-12-22 2021-06-28 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质
US17/873,722 US20220366606A1 (en) 2020-12-22 2022-07-26 Methods for calibrating image acquiring devices, electronic devices and storage media

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011529925.7A CN112529968A (zh) 2020-12-22 2020-12-22 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112529968A true CN112529968A (zh) 2021-03-19

Family

ID=75002386

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011529925.7A Pending CN112529968A (zh) 2020-12-22 2020-12-22 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20220366606A1 (zh)
CN (1) CN112529968A (zh)
WO (1) WO2022134518A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113706630A (zh) * 2021-08-26 2021-11-26 西安电子科技大学 基于一组水平平行线标定相机俯仰角的方法
CN114199124A (zh) * 2021-11-09 2022-03-18 汕头大学 基于线性拟合的坐标标定方法、装置、系统及介质
WO2022134518A1 (zh) * 2020-12-22 2022-06-30 上海商汤临港智能科技有限公司 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230019731A1 (en) * 2021-07-01 2023-01-19 Naver Corporation Vehicle speed estimation systems and methods

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008003000A (ja) * 2006-06-23 2008-01-10 Mitsutoyo Corp 画像測定装置の校正方法
KR20150125767A (ko) * 2014-04-30 2015-11-10 아진산업(주) 차량용 카메라의 교정판 제공 방법
WO2016070318A1 (en) * 2014-11-04 2016-05-12 SZ DJI Technology Co., Ltd. Camera calibration
JP2016220129A (ja) * 2015-05-25 2016-12-22 Kddi株式会社 カメラキャリブレーション方法および装置
CN106875448A (zh) * 2017-02-16 2017-06-20 武汉极目智能技术有限公司 一种车载单目摄像头外部参数自标定方法
WO2019184885A1 (zh) * 2018-03-30 2019-10-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种相机外参标定方法、装置及电子设备
CN111380502A (zh) * 2020-03-13 2020-07-07 商汤集团有限公司 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
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
CN111681286A (zh) * 2020-06-09 2020-09-18 商汤集团有限公司 一种标定方法、装置、系统、电子设备及存储介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101245529B1 (ko) * 2009-03-17 2013-03-21 주식회사 만도 카메라 캘리브레이션 방법
CN107133985B (zh) * 2017-04-20 2020-05-12 常州智行科技有限公司 一种基于车道线消逝点的车载摄像机自动标定方法
CN110349219A (zh) * 2018-04-04 2019-10-18 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种相机外参标定方法及装置
US10580164B2 (en) * 2018-04-05 2020-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic camera calibration
CN110570475A (zh) * 2018-06-05 2019-12-13 上海商汤智能科技有限公司 车载摄像头自标定方法及装置和车辆驾驶方法及装置
CN109191531A (zh) * 2018-07-30 2019-01-11 深圳市艾为智能有限公司 一种基于车道线检测的后方车载相机的自动外参标定方法
CN112529968A (zh) * 2020-12-22 2021-03-19 上海商汤临港智能科技有限公司 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008003000A (ja) * 2006-06-23 2008-01-10 Mitsutoyo Corp 画像測定装置の校正方法
KR20150125767A (ko) * 2014-04-30 2015-11-10 아진산업(주) 차량용 카메라의 교정판 제공 방법
WO2016070318A1 (en) * 2014-11-04 2016-05-12 SZ DJI Technology Co., Ltd. Camera calibration
JP2016220129A (ja) * 2015-05-25 2016-12-22 Kddi株式会社 カメラキャリブレーション方法および装置
CN106875448A (zh) * 2017-02-16 2017-06-20 武汉极目智能技术有限公司 一种车载单目摄像头外部参数自标定方法
WO2019184885A1 (zh) * 2018-03-30 2019-10-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种相机外参标定方法、装置及电子设备
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
CN111380502A (zh) * 2020-03-13 2020-07-07 商汤集团有限公司 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111681286A (zh) * 2020-06-09 2020-09-18 商汤集团有限公司 一种标定方法、装置、系统、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贺科学;李树涛;胡建文;: "基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法", 光学技术, no. 06, 15 November 2016 (2016-11-15), pages 545 - 551 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022134518A1 (zh) * 2020-12-22 2022-06-30 上海商汤临港智能科技有限公司 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113706630A (zh) * 2021-08-26 2021-11-26 西安电子科技大学 基于一组水平平行线标定相机俯仰角的方法
CN113706630B (zh) * 2021-08-26 2024-02-06 西安电子科技大学 基于一组水平平行线标定相机俯仰角的方法
CN114199124A (zh) * 2021-11-09 2022-03-18 汕头大学 基于线性拟合的坐标标定方法、装置、系统及介质

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022134518A1 (zh) 2022-06-30
US20220366606A1 (en) 2022-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110264520B (zh) 车载传感器与车辆位姿关系标定方法、装置、设备和介质
CN112529968A (zh) 摄像设备标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN108805934B (zh) 一种车载摄像机的外部参数标定方法及装置
CN106981082B (zh) 车载摄像头标定方法、装置及车载设备
US11205284B2 (en) Vehicle-mounted camera pose estimation method, apparatus, and system, and electronic device
CN112257539B (zh) 车辆与车道线的位置关系检测方法、系统和存储介质
CN112489136B (zh) 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
EP3113150B1 (en) Local location computation device and local location computation method
CN111462096A (zh) 三维目标检测方法及装置
CN108376384B (zh) 视差图的矫正方法、装置及存储介质
CN112172797B (zh) 泊车控制方法、装置、设备和存储介质
JP6614042B2 (ja) 姿勢変化判定装置、俯瞰映像生成装置、俯瞰映像生成システム、姿勢変化判定方法およびプログラム
WO2015125296A1 (ja) 自己位置算出装置及び自己位置算出方法
KR20180021822A (ko) 후방 교차 교통-퀵 룩스
US20200193184A1 (en) Image processing device and image processing method
CN110986887A (zh) 物体尺寸检测方法、测距方法、存储介质及单目摄像头
JP6610994B2 (ja) 障害物検出装置、及び、障害物検出方法
JP7315216B2 (ja) 補正距離算出装置、補正距離算出用プログラムおよび補正距離算出方法
EP3288260B1 (en) Image processing device, imaging device, equipment control system, equipment, image processing method, and carrier means
JP6032141B2 (ja) 走行路面標示検知装置および走行路面標示検知方法
WO2022133986A1 (en) Accuracy estimation method and system
JP7122394B2 (ja) 撮像部制御装置
JP6561688B2 (ja) 検出装置、検出方法、撮像装置、機器制御システム、及びプログラム
CN114236521A (zh) 一种测距方法、装置、终端设备和汽车
KR102681321B1 (ko) 듀얼 카메라를 이용하여 거리를 계산하는 고속도로 주행지원 시스템의 성능 평가 장치와 그 방법

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
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40038895

Country of ref document: HK