CN113344906B - 车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台 - Google Patents

Abstract

本公开公开了车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台，涉及智能交通技术领域，具体涉及视觉处理技术领域。具体实现方案为：首先获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像，并确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离，然后基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，该目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置，最后基于距离测量误差，生成相机的评估结果，实现了相机感知能力的自动评估，提高了相机的适用性。

Description

车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台

技术领域

本公开涉及智能交通技术领域，具体涉及视觉处理技术领域，尤其涉及车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台。

背景技术

在车路协同V2X基础设施建设中，路侧感知系统为车路协同提供了超视距的感知信息。相机作为路侧感知系统的最主要的传感器之一，其作用距离是衡量感知系统的重要指标。

每个相机对应不同的作用距离，传统方法是直接部署相机，使得相机看到路面尽量多的区域，通常需要通过控制车辆在感知区域内进行路跑来评估相机的作用距离和精度。

发明内容

本公开提供了一种车路协同中相机评估方法、装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品、路侧设备以及云控平台。

根据本公开的一方面，提供了一种车路协同中相机评估方法，该方法包括：获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像；确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离；基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，其中，目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置；基于距离测量误差，生成相机的评估结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种车路协同中相机评估装置，该装置包括：获取模块，被配置成获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像；确定模块，被配置成确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离；基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，其中，目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置生成模块，被配置成基于距离测量误差，生成相机的评估结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该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上述车路协同中相机评估方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使计算机能够执行上述车路协同中相机评估方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述车路协同中相机评估方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种路侧设备，包括如上述的电子设备。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种云控平台，包括如上述的电子设备。

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是根据本公开的车路协同中相机评估方法的一个实施例的流程图；

图2是根据本公开的车路协同中相机评估方法的一个应用场景的示意图；

图3是根据本公开的车路协同中相机评估方法的另一个实施例的流程图；

图4是根据本公开的获取采集图像对应的单位距离像素数的一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的车路协同中相机评估装置的一个实施例的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的车路协同中相机评估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。

参考图1，图1示出了可以应用于本公开的车路协同中相机评估方法的实施例的流程示意图100。该车路协同中相机评估方法包括以下步骤：

步骤110，获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像。

在本实施例中，相机评估方法的执行主体(例如终端设备或者服务器)可以通过网络读取或者接收用户输入的相机参数，获取到该相机的物理参数，相机的物理参数可以是相机进行拍摄的基本参数，可以包括成像传感器参数，物理焦距、快门速度等用来恒量相机性能的一些参数。上述执行主体可以通过显示屏等显示设备为用户提供相机物理参数的输入界面，用户可以在输入界面中输入需要进行评估的相机的物理参数；或者，上述执行主体可以根据需要进行评估的相机在网络存储的相机参数中，对该相机的物理参数进行网络读取，获取到需要进行评估的相机的物理参数。

上述执行主体还可以在获取到相机的物理参数后，根据相机的物理参数进一步计算，获取到该相机的像素焦距，像素焦距是以像素为单位的焦距。作为示例，上述执行主体可以获取到相机的物理焦距和像素的物理尺寸，并根据像素焦距的计算公式：像素焦距＝物理焦距/像素的物理尺寸，获取到相机的像素焦距。

上述执行主体利用相机获取到该相机的采集图像，该采集图像可以包括进行距离测量的目标对象。

步骤120，确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离。

在本实施例中，需要进行距离测量的目标对象可以与相机之间设置有第一距离，该第一距离可以是目标对象与相机在水平方向上的距离，可以是该相机的最大作用距离，最大作用距离可以是相机对目标对象进行检测的最远距离，还可以是用户根据测量需求进行设置的目标距离，该第一距离小于等于最大作用距离。

上述执行主体可以通过显示屏等显示设备为用户提供第一距离的输入界面，用户可以在输入界面中输入采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离。

步骤130，基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差。

在本实施例中，上述执行主体获取到相机的物理参数、像素焦距和第一距离后，可以根据相机的物理参数、像素焦距和第一距离，计算出相机在目标位置处针对目标对象的距离测量误差，该目标位置可以是目标对象距离相机第一距离处的地理位置，该距离测量误差可以表征采集图像中目标对象的像素坐标在纵向方向上相差一个像素，在目标对象的实际位置中导致的位置偏差。

作为一个可选实现方式，相机的物理参数可以包括相机与地面之间的垂直距离。上述步骤130，基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，可以包括以下步骤：基于相机与地面之间的垂直距离、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差。

具体地，上述执行主体获取到相机与地面之间的垂直距离、相机的像素焦距和第一距离后，可以根据误差计算公式确定相机在目标位置处的距离测量误差。该误差计算公式为：

error＝distance*distance/focal/(height_jk+distance/focal)

其中，error表示相机的距离测量误差，distance表示目标对象与相机之间的第一距离，focal表示相机的像素焦距，height_jk表示相机与地面之间的垂直距离。

在本实现方式中，通过误差计算公式计算相机的距离测量误差，能够感知相机在第一距离处的距离测量误差，不需要获取目标对象的实际地理位置，提高了距离测量误差的效率和准确性。

步骤140，基于距离测量误差，生成相机的评估结果。

在本实施例中，上述执行主体获取到相机在目标位置处的距离测量误差后，可以根据该距离测量误差对相机进行评估，生成相机的评估结果，该评估结果包括表征相机的感知能力，可以包括对目标位置处的目标对象进行采集生成的采集图像的清晰度等，还可以包括该相机能够应用的场景等。上述执行主体还可以将相机的评估结果通过显示设备展示给用户，使得用户了解相机的评估结果。

继续参考图2，图2是根据本实施例的车路协同中相机评估方法的一个应用场景的示意图。在图2的应用场景中，终端201可以通过显示屏向用户展示待评估相机的物理参数输入界面，用户可以在物理参数输入界面中输入待评估相机的物理参数，终端201可以根据该物理参数获取待评估相机的像素焦距和采集图像。终端201还可以通过显示屏向用户展示目标对象距离待评估相机的水平距离输入界面，用户可以在水平距离输入界面中输入采集图像中目标对象与待评估相机之间的第一距离。终端301可以根据待评估相机的物理参数、像素焦距和第一距离，确定待评估相机在目标位置处的距离测量误差，该目标位置为目标对象距离待评估相机第一距离处的地理位置，并根据距离测量误差，生成待评估相机的评估结果，将该评估结果通过显示屏展示给用户。

本公开的实施例提供的车路协同中相机评估方法，通过获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像，并确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离，然后基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，该目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置，最后基于距离测量误差，生成相机的评估结果，实现了相机感知能力的自动评估，能够预估相机在目标位置处的距离测量误差，不需要人为参与距离测量，节省人力，提高了相机评估的效率，从而在项目进行相机选型及设计相机部署方案时，能够根据相机的距离测量误差选择更适合的相机，提高了相机的适用性。

作为一个可选实现方式，相机的物理参数还可以包括相机的物理焦距和成像传感器参数。上述步骤110，获取相机的像素焦距，可以包括以下步骤：基于物理焦距、成像传感器参数和采集图像的分辨率，确定相机的像素焦距。

具体地，上述执行主体获取到相机的物理参数包括相机的物理焦距和成像传感器参数，还可以确定相机的采集图像的分辨率。上述执行主体可以根据相机的物理焦距、成像传感器参数和采集图像的分辨率，利用像素焦距计算公式确定相机的像素焦距，该像素焦距计算公式可以是：

其中，focal表示相机的像素焦距，lens表示相机的物理焦距，img_width和img_height表示采集图像的分辨率，sensor_size表示相机的成像传感器参数。

上述执行主体还可以根据采集图像，利用张正友棋盘格标定算法计算出相机的内参矩阵，并在内参矩阵中确定相机的像素焦距。

在本实现方式中，通过物理焦距、成像传感器参数和采集图像的分辨率，确定相机的像素焦距，能够根据物理焦距、成像传感器参数和采集图像的分辨率三者之间的计算关系确定像素焦距，提高了确定像素焦距的效率和准确性。

参考图3，图3示出了可以应用于本公开的车路协同中相机评估方法的另一个实施例的流程示意图300。该车路协同中相机评估方法包括以下步骤：

步骤310，获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像。

本实施例的步骤310可以按照与图1所示实施例中的步骤110类似的方式执行，此处不赘述。

步骤320，基于像素焦距和采集图像对应的单位距离像素数，确定相机的最大作用距离。

在本步骤中，上述执行主体获取到相机的像素焦距后，可以通过用户输入或者根据采集图像进行计算获取采集图像对应的单位距离像素数，该单位距离像素数可以为采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数，检测模型是用于对采集图像中的目标对象进行检测的模型。其中，检测模型对应有能够检测的最小目标对象，根据最小目标对象的实际尺寸，可以确定最小目标对象对应的像素数在单位距离内包括的像素数，获取到检测模型中待检测图像的单位距离像素数，从而可以根据检测模型中待检测图像的单位距离像素数确定出采集图像对应的单位距离像素数。

上述执行主体获取到相机的像素焦距和采集图像对应的单位距离像素数后，可以根据像素焦距和单位距离像素数之间的比值关系，计算出相机的最大作用距离，最大作用距离可以是相机对目标对象进行检测的最远距离，上述执行主体可以根据公式计算相机的最大作用距离，该公式可以是：

max_distance＝focal/min_pixels_per_meter

其中，max_distance表示相机的最大作用距离，focal表示相机的像素焦距，min_pixels_per_meter表示采集图像对应的单位距离像素数。

步骤330，基于物理参数、像素焦距和最大作用距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差。

在本步骤中，相机的物理参数可以为相机与地面之间的垂直距离，上述执行主体获取到相机与地面之间的垂直距离、相机的像素焦距和最大作用距离后，可以根据误差计算公式确定相机在目标位置处的距离测量误差，该目标位置为目标对象距离相机最大作用距离处的地理位置。该误差计算公式为：

error＝max_distance*max_distance/focal/(height_jk+max_distance/focal)

其中，error表示相机的距离测量误差，max_distance表示目标对象与相机之间的最大作用距离，focal表示相机的像素焦距，height_jk表示相机与地面之间的垂直距离。

步骤340，基于距离测量误差，生成相机的评估结果。

本实施例的步骤340可以按照与图1所示实施例中的步骤140类似的方式执行，此处不赘述。

在本实现方式中，通过物理参数、像素焦距和最大距离算距离测量误差，实现了相机感知能力的自动评估，能够预估相机在最大距离处的距离测量误差，不需要人为参与距离测量，节省人力，提高了相机评估的效率，从而在项目进行相机选型及设计相机部署方案时，能够根据相机的距离测量误差选择更适合的相机，提高了相机的适用性。

作为一个可选实现方式，参考图4，图4示出了获取采集图像对应的单位距离像素数的方法步骤，其可以包括以下步骤：

步骤410，获取检测模型中样本图像的单位距离像素数。

在本实施例中，上述执行主体可以对检测模型进行读取，获取到检测模型中样本图像的单位距离像素数。其中，检测模型是基于样本图像进行训练，用于对采集图像中的目标对象进行检测的模型，该检测模型对应有能够检测的最小目标对象，根据最小目标对象的实际尺寸，可以确定最小目标对象对应的像素数在单位距离内包括的像素数，从而能够获取到检测模型中样本图像的单位距离像素数，即样本图像的单位距离像素数为样本图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数。

步骤420，获取样本图像的分辨率，并确定样本图像的分辨率和采集图像的分辨率之间的比例值。

在本实施例中，检测模型能够检测预设分辨率的图像，可以是通过同一分辨率的样本图像进行训练得到的模型。上述执行主体可以获取到检测模型中样本图像的分辨率，再确定相机对应的采集图像的分辨率。上述执行主体可以根据样本图像的分辨率和采集图像的分辨率，计算出样本图像的分辨率和采集图像的分辨率之间的比例值。

步骤430，基于样本图像的单位距离像素数和比例值，获取采集图像对应的单位距离像素数。

在本实施例中，上述执行主体确定出样本图像的分辨率和采集图像的分辨率之间的比例值后，可以根据样本图像的单位距离像素数和比例值，计算出采集图像对应的单位距离像素数，从而可以获取到采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数，则样本图像的单位距离像素数和采集图像对应的单位距离像素数之间的比例值与样本图像的分辨率和采集图像的分辨率之间的比例值相同。

在本实现方式中，通过检测模型的样本图像和采集图像之间的比例关系，计算出采集图像的单位距离像素数，从而确定出采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数，能够获取到采集图像中能够被检测模型识别最小单位距离像素数。

作为一个可选实现方式，上述步骤140，基于距离测量误差，生成相机的评估结果，可以包括以下步骤：获取误差阈值；基于距离测量误差和误差阈值，生成相机的评估结果。

具体地，上述执行主体获取到相机的距离测量误差后，可以获取到各个相机应用场景的误差阈值，不同的应用场景对应不同的误差阈值，例如，自动驾驶针对的应用场景，误差阈值可以是小于等于0.8m/pixel，事件检测类针对的应用场景，误差阈值可以是小于等于1.5m/pixel等等。

上述执行主体获取到误差阈值后，可以将相机的距离测量误差与误差阈值进行比较，确定相机的距离测量误差是否小于误差阈值，即确定相机的距离测量误差是否满足该误差阈值的应用要求，可以根据比较结果生成相机的评估结果。

例如，获取到相机的距离测量误差为1m/pixel，将1m/pixel与0.8m/pixel进行比较，确定1m/pixel大于0.8m/pixel，则确定该相机不能应用于自动驾驶场景；将1m/pixel与1.5m/pixel进行比较，确定1m/pixel小于1.5m/pixel，则确定该相机能够应用于事件检测类场景。

在本实现方式中，通过将误差阈值和距离测量误差进行比较，生成相机的评估结果，能够根据相机的距离测量误差选择更适合的相机，使得相机能够应用于适合的应用场景，提高了相机的适用性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种车路协同中相机评估装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的车路协同中相机评估装置500包括：获取模块510，确定模块520和生成模块530。

其中，获取模块510，被配置成获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像；

确定模块520，被配置成确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离；基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，其中，目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置；

生成模块530，被配置成基于距离测量误差，生成相机的评估结果。

在本实施例的一些可选的方式中，物理参数包括相机与地面之间的垂直距离；以及确定模块520，进一步被配置成：基于相机与地面之间的垂直距离、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差。

在本实施例的一些可选的方式中，相机的物理参数还包括相机的物理焦距和成像传感器参数；以及获取模块510，进一步被配置成：基于物理焦距、成像传感器参数和采集图像的分辨率，确定相机的像素焦距。

在本实施例的一些可选的方式中，第一距离为相机的最大作用距离；以及，确定模块520，进一步被配置成：基于像素焦距和采集图像对应的单位距离像素数，确定相机的最大作用距离，其中，采集图像对应的单位距离像素数为采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数。

在本实施例的一些可选的方式中，采集图像对应的单位距离像素数基于以下步骤获取：获取检测模型中样本图像的单位距离像素数，其中，检测模型用于检测采集图像中的目标对象，样本图像的单位距离像素数为样本图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数；获取样本图像的分辨率，并确定样本图像的分辨率和采集图像的分辨率之间的比例值；基于样本图像的单位距离像素数和比例值，获取采集图像对应的单位距离像素数。

在本实施例的一些可选的方式中，生成模块530，进一步被配置成：获取误差阈值；基于距离测量误差和误差阈值，生成相机的评估结果。

本公开的实施例提供的车路协同中相机评估装置，通过获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像，并确定采集图像中的目标对象与相机之间的第一距离，然后基于物理参数、像素焦距和第一距离，确定相机在目标位置处的距离测量误差，该目标位置为目标对象距离相机第一距离处的地理位置，最后基于距离测量误差，生成相机的评估结果，实现了相机感知能力的自动评估，能够预估相机在目标位置处的距离测量误差，不需要人为参与距离测量，节省人力，提高了相机评估的效率，从而在项目进行相机选型及设计相机部署方案时，能够根据相机的距离测量误差选择更适合的相机，提高了相机的适用性。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

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、一种计算机程序产品、一种路侧设备和一种云控平台。

图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600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6所示，电子设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

电子设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600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601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601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601执行上文所描述的各个方法和处理，例如车路协同中相机评估方法。例如，在一些实施例中，车路协同中相机评估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608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的车路协同中相机评估方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车路协同中相机评估方法。

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。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

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(如路侧相机)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。

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(如路侧相机)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)

1.一种车路协同中相机评估方法，包括：

获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像，所述物理参数包括所述相机与地面之间的垂直距离；

确定所述采集图像中的目标对象与所述相机之间的第一距离；

基于所述物理参数、所述像素焦距和所述第一距离，确定所述相机在目标位置处的距离测量误差，包括：基于所述相机与地面之间的垂直距离、所述像素焦距和所述第一距离，利用误差计算公式确定所述相机在目标位置处的距离测量误差，其中，所述目标位置为所述目标对象距离所述相机第一距离处的地理位置，所述误差计算公式用于表征所述相机与地面之间的垂直距离、所述像素焦距和所述第一距离三者与距离测量误差之间的对应关系；

基于所述距离测量误差，生成所述相机的评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述相机的物理参数还包括所述相机的物理焦距和成像传感器参数；以及

所述获取相机的像素焦距，包括：

基于所述物理焦距、所述成像传感器参数和所述采集图像的分辨率，确定所述相机的像素焦距。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一距离为所述相机的最大作用距离；以及

所述确定所述采集图像中的目标对象与所述相机之间的第一距离，包括：

基于所述像素焦距和所述采集图像对应的单位距离像素数，确定所述相机的最大作用距离，其中，所述采集图像对应的单位距离像素数为所述采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述采集图像对应的单位距离像素数基于以下步骤获取：

获取所述检测模型中样本图像的单位距离像素数，其中，所述检测模型用于检测所述采集图像中的目标对象，所述样本图像的单位距离像素数为所述样本图像中能够被所述检测模型识别的最小单位内包括的像素数；

获取所述样本图像的分辨率，并确定所述样本图像的分辨率和所述采集图像的分辨率之间的比例值；

基于所述样本图像的单位距离像素数和所述比例值，获取所述采集图像对应的单位距离像素数。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其中，所述基于所述距离测量误差，生成所述相机的评估结果，包括：

获取误差阈值；

基于所述距离测量误差和所述误差阈值，生成所述相机的评估结果。

6.一种车路协同中相机评估装置，包括：

获取模块，被配置成获取相机的物理参数、像素焦距和采集图像，所述物理参数包括所述相机与地面之间的垂直距离；

确定模块，被配置成确定所述采集图像中的目标对象与所述相机之间的第一距离；基于所述物理参数、所述像素焦距和所述第一距离，确定所述相机在目标位置处的距离测量误差，其中，所述目标位置为所述目标对象距离所述相机第一距离处的地理位置；

生成模块，被配置成基于所述距离测量误差，生成所述相机的评估结果；

其中，所述确定模块，进一步被配置成：基于所述相机与地面之间的垂直距离、所述像素焦距和所述第一距离，利用误差计算公式确定所述相机在目标位置处的距离测量误差，所述误差计算公式用于表征所述相机与地面之间的垂直距离、所述像素焦距和所述第一距离三者与距离测量误差之间的对应关系。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述相机的物理参数还包括所述相机的物理焦距和成像传感器参数；以及所述获取模块，进一步被配置成：

基于所述物理焦距、所述成像传感器参数和所述采集图像的分辨率，确定所述相机的像素焦距。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第一距离为所述相机的最大作用距离；以及，所述确定模块，进一步被配置成：

基于所述像素焦距和所述采集图像对应的单位距离像素数，确定所述相机的最大作用距离，其中，所述采集图像对应的单位距离像素数为所述采集图像中能够被检测模型识别的最小单位内包括的像素数。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述采集图像对应的单位距离像素数基于以下步骤获取：

获取所述检测模型中样本图像的单位距离像素数，其中，所述检测模型用于检测所述采集图像中的目标对象，所述样本图像的单位距离像素数为所述样本图像中能够被所述检测模型识别的最小单位内包括的像素数；

获取所述样本图像的分辨率，并确定所述样本图像的分辨率和所述采集图像的分辨率之间的比例值；

基于所述样本图像的单位距离像素数和所述比例值，获取所述采集图像对应的单位距离像素数。

10.根据权利要求6-9任意一项所述的装置，其中，所述生成模块，进一步被配置成：

获取误差阈值；

基于所述距离测量误差和所述误差阈值，生成所述相机的评估结果。

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。