CN113033456A - 车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台 - Google Patents

车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台 Download PDF

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Abstract

本公开公开了一种车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台,涉及计算机技术领域,尤其涉及智能交通技术领域。具体实现方案为:获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定路况图像中的目标车辆;基于路况图像中的图像特征或目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。本公开解决了现有的车轮接地点的确定准确度不高的问题。

Description

车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及智能交通技术领域,具体涉及一种车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台。
背景技术
在基于计算机视觉的3D车辆检测任务中,通常需要检测出车辆的四个车轮的接地点。目前,通常是借助雷达、多目相机等设备来对车辆进行检测以确定车轮的接地点,或者是通过人力直接根据经验、几何直觉等来确定。
发明内容
本公开提供了一种车辆车轮接地点的确定方法、装置、路侧设备及云控平台。
根据本公开的第一方面,提供了一种车辆车轮接地点的确定方法,包括:
获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆;
基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;
获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;
基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;
基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
根据本公开的第二方面,提供了一种车辆车轮接地点的确定装置,包括:
第一获取模块,用于获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆;
第一确定模块,用于基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;
第二获取模块,用于获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;
第二确定模块,用于基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;
第三确定模块,用于基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
根据本公开的第三方面,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第一方面所述的方法。
根据本公开的第四方面,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,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据第一方面所述的方法。
根据本公开的第五方面,提供了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根据第一方面所述的方法。
根据本公开的第六方面,提供了一种路侧设备,包括如第三方面所述的电子设备。
根据本公开的第七方面,提供了一种云控平台,包括如第三方面所述的电子设备。
本公开提供的方案只需要获取路侧摄像头采集到的路况图像,以及基于车辆本身的结构特征就能能够实现对车轮接地点的确定,避免了外接设备定位不准、数据量大的问题,也能够避免人力经验导致的准确度不高的问题,能够有效提高车辆车轮接地点确定的准确性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开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,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开一实施例公开的车辆车轮接地点的确定方法的流程图;
图2是应用于本公开一实施例公开的车辆车轮接地点的确定方法中目标消失点确定的示意图之一;
图3是应用于本公开一实施例公开的车辆车轮接地点的确定方法中目标消失点确定的示意图之二;
图4根据本公开一实施例公开的车辆车轮接地点的确定装置的结构图;
图5是用来实现本公开实施例的车辆车轮接地点的确定方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开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,而不会背离本公开的范围和精神。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。
本公开实施例提供了一种车辆车轮接地点的确定方法。
请参照图1,图1是本公开一实施例公开的车辆车轮接地点的确定方法的流程图。如图1所示,所述方法包括以下步骤:
步骤S101、获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆。
需要说明地,所述路侧摄像头可以是指安装在道路两侧的摄像头,或者也可以是指安装在交通信号灯处的摄像头,所述路侧摄像头的摄像范围为路面,例如可以是摄像头朝下拍摄的路况图像,或者也可以是道路一侧的摄像头朝向道路中央拍摄的路况图像,且路侧摄像头的安装位置通常高于车辆的高度。本公开实施例中的路况图像中包括至少一个车辆,所述目标车辆为所述路况图像中的任意一个车辆。
步骤S102、基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点。
其中,目标消失点是指所述路况图像中两条平行线的视觉相交点。例如,所述路况图像中包括两根垂直地面的电线杆,这两跟电线杆在路况图像所对应的实景中也就是平行的,而这两根电线杆在以摄像头为视野采集的路况图像中并非平行,则这两根电线杆的延长线在路况图像中会得到相交点,该相交点也就是路况图像对应的实景在垂直方向上的目标消失点。
可以理解地,基于方向的不同,路况图像所对应的目标消失点也就可以是多个;例如路况图像对应的实景在垂直方向上对应一个目标消失点,在水平方向上对应一个目标消失点,在倾斜底面45度的方向上也可以对应一个目标消失点。本公开实施例中,所述目标消失点可以是指路况图像对应的实景在垂直地面方向上的目标消失点。
需要说明地,目标消失点的确定可以是基于路况图像中的图像特征来确定,或者也可以是基于目标车辆的图像特征来确定。
在一种可选的实施方式中,所述步骤S102可以包括:
获取所述路况图像中与地面垂直的至少两个目标基线,将所述至少两个目标基线各自延长线的交点确定为目标消失点。
可以理解地,所述目标消失点为路况图像对应的实景在垂直方向上的目标消失点,则可以是获取路况图像中与地面垂直的至少两个目标基线,例如所述目标基线可以是垂直地面的电线杆,或者是路边建筑物垂直地面的棱线,或者是路面上垂直地面的栏杆等;基于至少两个目标基线,也就能够获取到至少两个目标基线的延长线的交点,进而将该交点确定为所述目标消失点。
如图2所示,获取路况图像中与地面垂直的三个电线杆100,获取这三个电线杆100延长线的交点S,该交点S也就是路况图像中的目标消失点。
需要说明地,在该实施方式中,目标消失点并不需要通过目标车辆来确定,进而也就可以在获取到路况图像的情况下,若路况图像中包括与地面垂直的至少两个目标基线,则通过所述至少两个目标基线来确定路况图像中的目标消失点。这样,也就能够有效利用路况图像中的图像特征来确定目标消失点,无需借助于雷达等外部设备来实现,使得对于目标消失点的确定方式更为灵活,也不再是基于人为主观经验来确定,使得对于目标消失点的确定更为准确。
或者,在另一种可选的实施方式中,所述步骤S102可以包括:
获取所述目标车辆中与地面垂直的至少两条可见棱线,将所述两条可见棱线各自延长线的交点确定为目标消失点。
在另一种实施方式中,在确定了路况图像中的目标车辆后,目标消失点可以是基于目标车辆的图像特征来确定。如图3所示,所述目标车辆为矩形的公交车,则可以是获取公交车的与地面垂直的至少两条可见棱线,该两条可见棱线的延长线的交点也就确定为目标消失点S。
需要说明地是,若目标车辆对应的棱线不为规则的直线,则可以是通过模型构建的方式得到目标车辆中垂直地面的棱线,例如可以是以目标车辆的最小外接长方体的棱上的一点来构建目标车辆垂直地面的棱线;进一步地,基于构建的垂直地面的棱线来确定目标消失点。
这样,也就能够在确定了目标车辆的情况下,基于图标车辆的可见棱线来确定路况图像中的目标消失点,有效利用了目标车辆的图像特征,无需借助于雷达等外部设备来实现,使得对于目标消失点的确定方式更为灵活。
本公开实施例中,通过以上任意一种实施方式也就能够确定出路况图像对应的实景在垂直方向上的目标消失点。优选地,先通过路况图像中的目标基线来确定目标消失点,若路况图像中不包括与地面垂直的目标基线,则可以是通过目标车辆的图像特征来确定目标消失点,若目标车辆不包括垂直地面的可见棱线,则可以是通过其他垂直地面的目标基线来确定目标消失点,或者是通过构建目标车辆垂直地面的棱线来确定目标消失点。这样,也就有效利用了路况图像中的图像特征或目标车辆的图像特征,使得对于目标消失点的确定方式更为灵活。
步骤S103、获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面。
可以理解地,其中,所述棱线是指车辆的不同侧的相交线,例如在车辆的行进方向上,车辆的左侧面和车头侧的相交线为一条棱线,车辆的右侧面与车头侧的相交线为另一条棱线。本公开实施例中,所述可见棱线也就是在路况图像中能够看得到的、没有被遮挡的棱线。如图3所示,能够从路况图像中获取到目标车辆在垂直地面方向上的三条可见棱线以及车顶侧面的多条可见棱线等。
需要说明地,路侧摄像头采集的路况图像中,能够获取到每一个车辆的同一侧的两个可见车轮,如车辆左侧的前后两个车轮,或是车辆车头侧的两个前车轮。本公开实施例中,获取目标车辆第一可见侧面的两个车轮,如图3所示的目标车辆,第一可见侧面也就是该车辆在行进方向上的左侧面,第一车轮和第二车轮也就是目标车辆的前车轮和后车轮。
步骤S104、基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线。
本公开实施例中,在获取到目标车辆的第一车轮和第二车轮后,确定出与第一车轮及第二车轮均相切的外切线,将该外切线确定为地面基线。
可以理解地,路面基线是与地面平行的,进而在路况图像对应的实景中,该地面基线也就是与目标车辆在垂直方向上的可见棱线垂直的。可以理解地,在路侧摄像头的视觉角度,可见棱线与地面基线在路况图像中并不呈垂直关系。
步骤S105、基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
其中,所述接地点为在路况图像对应的实景中目标车辆车轮最外侧圆的圆心与地面的垂线相交点。可以理解地,路侧摄像头通常位于车辆上方,进而路况图像中目标车辆的可见侧面至少包括两个,例如车顶侧面和车辆的左侧面,或者是车顶侧面、车辆的左侧面和车尾侧面;等。进而,也就能够获取到路况图像中目标车辆的多个可见棱线,通过对这些可见棱线于地面基线以及目标消失点的有效利用,也就能够确定出目标车辆每一个车轮的接地点。
可选地,本公开实施例中所涉及的目标车辆为可以是包括四个车轮的车辆,如常见的四轮小汽车、四轮公交车等。进而,本公开实施例中也就是确定目标车辆的四个车轮分别对应的接地点。
例如,以图3所示的目标车辆为公交车为例,能够获取到目标车辆的车顶侧面、第一可见侧面以及第二可见侧面,进而也就能够获取到这三个侧面各自对应的多条可见棱线,利用这些可见棱线以及车辆的结构特征,借助于地面基线及目标消失点,进而也就能够确定出目标车辆四个车轮各自对应的接地点,进而有助于实现目标车辆的3D检测任务中对车轮接地点的检测。
相比于借助雷达或是多目相机等外接设备来间接定位车辆的车轮接地点,或是基于人为主观经验来确定车轮接地点,本公开提供的方案只需要获取路侧摄像头采集到的路况图像,以及基于车辆本身的结构特征就能能够实现对车轮接地点的确定,避免了外接设备定位不准、数据量大的问题,也能够避免人力经验导致的准确度不高的问题,能够有效提高车辆车轮接地点确定的准确性。
可选地,所述步骤S105可以包括:
获取所述第一车轮的第一轴心与所述第二车轮的第二轴心;
获取所述第一轴心与所述目标消失点的第一连线,将所述第一连线与所述地面基线的交点确定为第一车轮的第一接地点;
获取所述第二轴心与所述目标消失点的第二连线,将所述第二连线与所述地面基线的交点确定为第二车轮的第二接地点;
基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点。
可以理解地,第一车轮和第二车轮为目标车辆在路况图像中的可见车轮,也就能够获取到路况图像中第一车轮的第一轴心和第二车轮的第二轴心。其中,目标消失点为路况图像对应的实景在垂直方向上各垂直地面直线的相交点,进而第一轴心与目标消失点的第一连线在对应的实景中为垂直地面的直线,而第一轴心与第一车轮的接地点之间的连线也是垂直地面的,该连线也就会与第一连线重合,地面基线位于地面上,则将第一连线与地面基线的交点确定为第一车轮对应的第一接地点。
基于相似的原理,在确定出第二车轮的第二轴心后,获取第二轴心与目标消失点的第二连线,该第二连线在对应的实景中也就是垂直地面的,第二车轮的接地点位于该第二连线上,则将第二连线与地面基线的交点确定为第二车轮对应的第二接地点。这样,也就确定出了两个可见车轮的接地点。
如图3所示,在确定了地面基线A和目标消失点S后,基于第一车轮的第一轴心与目标消失点S确定第一连线C,进而第一连线C与地面基线A的交点为第一车轮对应的第一接地点10;基于第二车轮的第二轴心与目标消失点S确定第二连线D,进而该第二连线D与地面基线A的交点为第二车轮对应的第二接地点20。
可以理解地,基于车辆的结构特征,与第一车轮相对的第三车轮与第一车轮位于同一水平直线上,进而第三接地点与第一接地点也是位于同一直线上的,与第二车轮相对的第四车轮与第二车轮位于同一水平直线上,第四接地点与第二接地点也是位于同一直线上的。基于已经确定的第一接地点和第二接地点,利用目标车辆的多条可见棱线以及地面基线和目标消失点,也就能够确定出第三车轮对应的第三接地点以及第四车轮对应的第四接地点。这样,也就能够有效利用目标车辆的结构特征,并结合路况图像中目标车辆的可见棱线和地面基线等图像特征来确定出目标车辆的四个车轮接地点,无需额外借助雷达等外接设备来实现,有效节省了硬件成本,也使得对于车轮接地点的确定更为准确。
具体地,所述基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点,包括:
获取与所述第一可见侧面相邻的第二可见侧面及所述目标车辆的车顶侧面;
获取所述第二可见侧面与所述第一可见侧面相交的第一可见棱线,基于所述第一可见棱线与所述地面基线的交点确定与所述车顶侧面平行的第一底面棱线,所述第一底面棱线的延伸方向与所述目标车辆的宽度方向一致;
获取所述第二可见侧面中与地面垂直的第二可见棱线,所述第二可见棱线远离所述第一可见侧面;
获取所述第二可见棱线与所述第一底面棱线的第一交点,基于所述第一交点确定与所述地面基线平行的第二底面棱线;
获取所述第一可见侧面中第三可见棱线的延长线与所述地面基线的第二交点,基于所述第二交点确定与第二车顶棱线平行的第三底面棱线,所述第二车顶棱线为所述车顶侧面宽度方向上与所述第三可见棱线相交的棱线;
获取与所述第三底面棱线平行的第四底面棱线,以及获取与所述第一底面棱线平行的第五底面棱线,所述第四底面棱线包括所述第一接地点,所述第五底面棱线包括所述第二接地点;
将所述第四底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第三接地点,将所述第五底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第四接地点。
例如图3所示,路况图像中的目标车辆包括第一可见侧面、第二可见侧面及车顶侧面,进而也就能够快速地获取到这三个侧面各自对应的多条可见棱线,则可以是借助于这些可见棱线来确定出第三接地点和第四接地点。
可选地,获取第二可见侧面与第一可见侧面相交的第一可见棱线E,该第一可见棱线在对应的实景中也就是垂直地面的,则获取第一可见棱线与地面基线的交点,该交点也就是位于地面上的,过该交点确定出平行于第一车顶棱线的第一底面棱线F,该第一底面棱线F也就是与地面重合的。其中,若目标车辆的第一车顶棱线不为直线,则可以是通过重建或修正的方式将第一车顶棱线修正为直线,例如基于第一车顶棱线与相邻两个侧面的交点来确定出一条直线,将该直线作为第一车顶棱线。
进一步地,获取第二可见侧面中与地面垂直的第二可见棱线G,该第二可见棱线G的延长线与第一底面棱线F相交于第一交点,该第一交点为位于地面上的一点,过该第一交点确定出与地面基线平行的第二底面棱线H,该第二底面棱线H也就是位于地面的,进而第三车轮对应的第三接地点以及第四车轮对应的第四接地点也就位于该第二底面棱线H上。
获取第一可见侧面中第三可见棱线B的延长线与所述地面基线的第二交点,该第二交点也就是位于地面上的一点,过该第二交点确定出与第二车顶棱线平行的第三底面棱线K,该第二车顶棱线为车顶侧面宽度方向上与第三可见棱线B相交的棱线。
可以理解地,基于车辆的结构特征,第三车轮与第一车轮位于同一水平直线上,进而第三接地点与第一接地点也是位于同一直线上的,第四车轮与第二车轮位于同一水平直线上,第四接地点与第二接地点也是位于同一直线上的。基于第一接地点10确定出与第三底面棱线K平行的第四底面棱线I,进而该第四底面棱I与第二底面棱线H的交点也就是第三车轮对应的第三接地点30;基于第二接地点20确定出与第一底面棱线F平行的第五底面棱线J,进而该第五底面棱线J与第二底面棱线H的交点也就是第四车轮对应的第四接地点40。
这样,也就能够有效利用目标车辆的结构特征,并结合路况图像中目标车辆的可见棱线和地面基线等图像特征来确定出目标车辆的四个车轮接地点,不再是基于人为主观经验来确定,确保了车轮接地点定位的准确性,并且也无需额外借助雷达等外接设备来实现,有效节省了硬件成本,也进一步提高了对于车轮接地点的确定的准确性。
本公开实施例还公开了一种车辆车轮接地点的确定装置。
请参照图4,图4是本公开一实施例公开的一种车辆车轮接地点的确定装置的结构图。如图4所示,所述车辆车轮接地点的确定装置400包括:
第一获取模块401,用于获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆;
第一确定模块402,用于基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;
第二获取模块403,用于获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;
第二确定模块404,用于基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;
第三确定模块405,用于基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
可选地,所述第三确定模块405还用于:
获取所述第一车轮的第一轴心与所述第二车轮的第二轴心;
获取所述第一轴心与所述目标消失点的第一连线,将所述第一连线与所述地面基线的交点确定为第一车轮的第一接地点;
获取所述第二轴心与所述目标消失点的第二连线,将所述第二连线与所述地面基线的交点确定为第二车轮的第二接地点;
基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点。
可选地,所述第三确定模块405还用于:
获取与所述第一可见侧面相邻的第二可见侧面及所述目标车辆的车顶侧面;
获取所述第二可见侧面与所述第一可见侧面相交的第一可见棱线,基于所述第一可见棱线与所述地面基线的交点确定与所述第一车顶棱线平行的第一底面棱线,所述第一车顶棱线的延伸方向与所述目标车辆的宽度方向一致,且所述第一车顶棱线为所述第二可见侧面与所述车顶侧面的相交线;
获取所述第二可见侧面中与地面垂直的第二可见棱线,所述第二可见棱线远离所述第一可见侧面;
获取所述第二可见棱线与所述第一底面棱线的第一交点,基于所述第一交点确定与所述地面基线平行的第二底面棱线;
获取所述第一可见侧面中第三可见棱线的延长线与所述地面基线的第二交点,基于所述第二交点确定与第二车顶棱线平行的第三底面棱线,所述第二车顶棱线为所述车顶侧面宽度方向上与所述第三可见棱线相交的棱线;
获取与所述第三底面棱线平行的第四底面棱线,以及获取与所述第一底面棱线平行的第五底面棱线,所述第四底面棱线包括所述第一接地点,所述第五底面棱线包括所述第二接地点;
将所述第四底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第三接地点,将所述第五底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第四接地点。
可选地,所述第一确定模块402还用于:
获取所述路况图像中与地面垂直的至少两个目标基线,将所述至少两个目标基线各自延长线的交点确定为目标消失点。
可选地,所述第一确定模块402还用于:
获取所述目标车辆中与地面垂直的至少两条可见棱线,将所述两条可见棱线各自延长线的交点确定为目标消失点。
需要说明地,本实施例提供的车辆车轮接地点的确定装置400能够实现上述车辆车轮接地点的确定方法实施例的全部技术方案,因此至少能够实现上述全部技术效果,此处不再赘述。
根据本公开的实施例,本公开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5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500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/或者要求的本公开的实现。
如图5所示,设备500包括计算单元501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
设备500中的多个部件连接至I/O接口505,包括:输入单元506,例如键盘、鼠标等;输出单元507,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元508,例如磁盘、光盘等;以及通信单元509,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理,例如车辆车轮接地点的确定方法。例如,在一些实施例中,车辆车轮接地点的确定方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元508。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时,可以执行上文描述的车辆车轮接地点的确定方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行车辆车轮接地点的确定方法。
本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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(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(LAN)、广域网(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。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种路侧设备,所述路侧设备包括如上所述实施例中的电子设备。该路侧设备包括上述电子设备的全部技术特征,并能达到相同的技术效果,为避免重复,此处不再赘述。
可选的,路侧设备除了包括电子设备,还可以包括通信部件等,电子设备可以和通信部件一体集成,也可以分体设置。电子设备可以获取感知设备(如路侧摄像头)的数据,例如图片和视频等,从而进行图像视频处理和数据计算。可选的,电子设备自身也可以具备感知数据获取功能和通信功能,例如是AI相机,电子设备可以直接基于获取的感知数据进行图像视频处理和数据计算。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种云控平台,所述云控平台包括如上所述实施例中的电子设备。该云控平台包括上述电子设备的全部技术特征,并能达到相同的技术效果,为避免重复,此处不再赘述。
可选的,云控平台在云端执行处理,云控平台包括的电子设备可以获取感知设备(如路侧摄像头)的数据,例如图片和视频等,从而进行图像视频处理和数据计算;云控平台也可以称为车路协同管理平台、边缘计算平台、云计算平台、中心系统、云端服务器等。
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,本发公开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,只要能够实现本公开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,并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (15)

1.一种车辆车轮接地点的确定方法,包括:
获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆;
基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;
获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;
基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;
基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆四个车轮分别对应的接地点,包括:
获取所述第一车轮的第一轴心与所述第二车轮的第二轴心;
获取所述第一轴心与所述目标消失点的第一连线,将所述第一连线与所述地面基线的交点确定为第一车轮的第一接地点;
获取所述第二轴心与所述目标消失点的第二连线,将所述第二连线与所述地面基线的交点确定为第二车轮的第二接地点;
基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点,包括:
获取与所述第一可见侧面相邻的第二可见侧面及所述目标车辆的车顶侧面;
获取所述第二可见侧面与所述第一可见侧面相交的第一可见棱线,基于所述第一可见棱线与所述地面基线的交点确定与所述第一车顶棱线平行的第一底面棱线,所述第一车顶棱线的延伸方向与所述目标车辆的宽度方向一致,且所述第一车顶棱线为所述第二可见侧面与所述车顶侧面的相交线;
获取所述第二可见侧面中与地面垂直的第二可见棱线,所述第二可见棱线远离所述第一可见侧面;
获取所述第二可见棱线与所述第一底面棱线的第一交点,基于所述第一交点确定与所述地面基线平行的第二底面棱线;
获取所述第一可见侧面中第三可见棱线的延长线与所述地面基线的第二交点,基于所述第二交点确定与第二车顶棱线平行的第三底面棱线,所述第二车顶棱线为所述车顶侧面宽度方向上与所述第三可见棱线相交的棱线;
获取与所述第三底面棱线平行的第四底面棱线,以及获取与所述第一底面棱线平行的第五底面棱线,所述第四底面棱线包括所述第一接地点,所述第五底面棱线包括所述第二接地点;
将所述第四底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第三接地点,将所述第五底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第四接地点。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述路况图像中的图像特征或目标车辆的图像特征确定目标消失点,包括:
获取所述路况图像中与地面垂直的至少两个目标基线,将所述至少两个目标基线各自延长线的交点确定为目标消失点。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述路况图像中的图像特征或目标车辆的图像特征确定目标消失点,包括:
获取所述目标车辆中与地面垂直的至少两条可见棱线,将所述两条可见棱线各自延长线的交点确定为目标消失点。
6.一种车辆车轮接地点的确定装置,包括:
第一获取模块,用于获取路侧摄像头采集的路况图像,并确定所述路况图像中的目标车辆;
第一确定模块,用于基于所述路况图像中的图像特征或所述目标车辆的图像特征确定所述路况图像中的目标消失点;
第二获取模块,用于获取所述目标车辆在所述路况图像中的可见棱线及所述目标车辆第一可见侧面的第一车轮和第二车轮,所述第一可见侧面为所述第一车轮和所述第二车轮所在的车辆侧面;
第二确定模块,用于基于所述第一车轮和所述第二车轮确定地面基线;
第三确定模块,用于基于所述目标消失点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆每一个车轮的接地点。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述第三确定模块还用于:
获取所述第一车轮的第一轴心与所述第二车轮的第二轴心;
获取所述第一轴心与所述目标消失点的第一连线,将所述第一连线与所述地面基线的交点确定为第一车轮的第一接地点;
获取所述第二轴心与所述目标消失点的第二连线,将所述第二连线与所述地面基线的交点确定为第二车轮的第二接地点;
基于所述第一接地点、所述第二接地点、所述可见棱线及所述地面基线,确定所述目标车辆第三车轮的第三接地点和第四车轮的第四接地点。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第三确定模块还用于:
获取与所述第一可见侧面相邻的第二可见侧面及所述目标车辆的车顶侧面;
获取所述第二可见侧面与所述第一可见侧面相交的第一可见棱线,基于所述第一可见棱线与所述地面基线的交点确定与所述第一车顶棱线平行的第一底面棱线,所述第一车顶棱线的延伸方向与所述目标车辆的宽度方向一致,且所述第一车顶棱线为所述第二可见侧面与所述车顶侧面的相交线;
获取所述第二可见侧面中与地面垂直的第二可见棱线,所述第二可见棱线远离所述第一可见侧面;
获取所述第二可见棱线与所述第一底面棱线的第一交点,基于所述第一交点确定与所述地面基线平行的第二底面棱线;
获取所述第一可见侧面中第三可见棱线的延长线与所述地面基线的第二交点,基于所述第二交点确定与第二车顶棱线平行的第三底面棱线,所述第二车顶棱线为所述车顶侧面宽度方向上与所述第三可见棱线相交的棱线;
获取与所述第三底面棱线平行的第四底面棱线,以及获取与所述第一底面棱线平行的第五底面棱线,所述第四底面棱线包括所述第一接地点,所述第五底面棱线包括所述第二接地点;
将所述第四底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第三接地点,将所述第五底面棱线与所述第二底面棱线的交点确定为第四接地点。
9.根据权利要求6所述的装置,其中,所述第一确定模块还用于:
获取所述路况图像中与地面垂直的至少两个目标基线,将所述至少两个目标基线各自延长线的交点确定为目标消失点。
10.根据权利要求6所述的装置,其中,所述第一确定模块还用于:
获取所述目标车辆中与地面垂直的至少两条可见棱线,将所述两条可见棱线各自延长线的交点确定为目标消失点。
11.一种电子设备,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权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
14.一种路侧设备,包括如权利要求11所述的电子设备。
15.一种云控平台,包括如权利要求11所述的电子设备。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113420682A (zh) * 2021-06-28 2021-09-21 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同中目标检测方法、装置和路侧设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016172470A (ja) * 2015-03-16 2016-09-29 新日鐵住金株式会社 自動車のサスペンション系部材、その本体およびその製造方法
CN110909620A (zh) * 2019-10-30 2020-03-24 北京迈格威科技有限公司 车辆检测方法、装置、电子设备及存储介质
US20200238991A1 (en) * 2019-01-30 2020-07-30 Allstate Insurance Company Dynamic Distance Estimation Output Generation Based on Monocular Video
CN111738033A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度(苏州)科技有限公司 基于平面分割的车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
US20200317206A1 (en) * 2019-04-02 2020-10-08 International Business Machines Corporation Fording depth estimation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016172470A (ja) * 2015-03-16 2016-09-29 新日鐵住金株式会社 自動車のサスペンション系部材、その本体およびその製造方法
US20200238991A1 (en) * 2019-01-30 2020-07-30 Allstate Insurance Company Dynamic Distance Estimation Output Generation Based on Monocular Video
CN111738033A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度(苏州)科技有限公司 基于平面分割的车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
US20200317206A1 (en) * 2019-04-02 2020-10-08 International Business Machines Corporation Fording depth estimation
CN110909620A (zh) * 2019-10-30 2020-03-24 北京迈格威科技有限公司 车辆检测方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MARKEÉTA DUBSKAÉ等: "Automatic Camera Calibration for Traffic Understanding", 《PROCEEDINGS OF THE BRITISH MACHINE VISION CONFERENCE》, pages 1 - 12 *
王海等: "一种前方车辆后轮接地点检测算法", 《现代交通技术》, vol. 8, no. 4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113420682A (zh) * 2021-06-28 2021-09-21 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同中目标检测方法、装置和路侧设备
CN113420682B (zh) * 2021-06-28 2023-08-15 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同中目标检测方法、装置和路侧设备

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