CN113884099B - 一种路端移动物体位置测量方法及装置 - Google Patents

一种路端移动物体位置测量方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种路端移动物体位置测量方法及装置。其中,该方法包括:获取预设点位坐标信息;根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。本发明解决了现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2‑4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题。

Description

一种路端移动物体位置测量方法及装置
技术领域
本发明涉及智慧驾驶领域,具体而言,涉及一种路端移动物体位置测量方法及装置。
背景技术
随着智能化科技的不断发展,人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备,使用智能化科技手段,提高了人们生活的质量,增加了人们学习和工作的效率。
目前,现有的路侧设备在检测出移动物体(比如车辆、行人、两轮车)后,需要准确的测量其位置。位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种路端移动物体位置测量方法及装置,以至少解决现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种路端移动物体位置测量方法,包括:获取预设点位坐标信息;根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。
可选的,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
可选的,所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
可选的,所述将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种路端移动物体位置测量装置,包括:获取模块,用于获取预设点位坐标信息;第一计算模块,用于根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;第二计算模块,用于通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;换算模块,用于将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。
可选的,所述获取模块包括:获取单元,用于获取有明显特征固定点的位置信息;提取单元,用于根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
可选的,所述第一计算模块包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
可选的,所述换算模块包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种非易失性存储介质,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种路端移动物体位置测量方法。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种电子装置,包含处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器用于运行所述计算机可读指令,其中,所述计算机可读指令运行时执行一种路端移动物体位置测量方法。
在本发明实施例中,采用获取预设点位坐标信息;根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息的方式,解决了现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种路端移动物体位置测量方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的一种路端移动物体位置测量装置的结构框图;
图3是根据本发明实施例的停车线位置计算示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例,提供了一种路端移动物体位置测量方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
图1是根据本发明实施例的一种路端移动物体位置测量方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,获取预设点位坐标信息。
可选的,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
具体的,本发明实施例为了解决现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题,首先需要预设点位的坐标信息进行获取,并通过中央处理器对预设点位的相关坐标信息进行计算和传输,本发明实施例先测量有明显特征固定点的经纬度坐标,然后计算尺度信息,再测量目标物与固定点之间的相对位置,从而换算出绝对的经纬度坐标,其中,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
步骤S104,根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果。
可选的,所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
具体的,在本发明实施例得到了坐标信息之后,需要根据坐标信息来计算尺度数据,尺度数据用于计算目标位置的具体参数,因此所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
例如,1、在路口标定在图像上有明显特征的点,如停止线的两端,用RTK设备测量停止线与车道线交汇点的经纬度信息。2、相机拍摄照片,使用深度学习语义分割算法将停止线和车道线识别出来。3、计算尺度信息:停止线实际长度为M,图像上停止线像素长度为m,尺度S=M/m。4、计算目标物与停止线之间的相对图像距离,计算目标物中心框与停止线之间的像素,这可以确定目标物的位置。5、计算目标物的角度信息:计算目标物的框的角度与停止线的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
步骤S106,通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果。
具体的,为了进行相对位置的计算,在获取到了目标的物体点位信息之后,结合预设点位的坐标信息,可以通过计算目标物与停止线之间的相对图像距离,计算目标物中心框与停止线之间的像素,这可以确定目标物的位置。
步骤S108,将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。
可选的,所述将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
例如,如图3所示,图3是根据本发明实施例的停车线位置计算示意图,图像中蓝色的线是停止线,提取停止线与车道线的交汇点为特征点(如黄色点),对每个车辆进行目标识别,图示中白车和黑车识别出来,则先计算每个红框中心点(如绿点)到黄色点之间的像素距离,然后乘以尺度参数,每两个黄点与绿点计算一个位置,可以出来4个距离,求取平均值则是真实的距离,计算红框在沿长边方向的轴线与停止线之间的夹角,则可以计算出车辆真实的航向角。
通过上述实施例,解决了现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题。
实施例二
图2是根据本发明实施例的一种路端移动物体位置测量装置的结构框图,如图2所示,该装置包括:
获取模块20,用于获取预设点位坐标信息。
可选的,所述获取模块包括:获取单元,用于获取有明显特征固定点的位置信息;提取单元,用于根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
具体的,本发明实施例为了解决现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题,首先需要预设点位的坐标信息进行获取,并通过中央处理器对预设点位的相关坐标信息进行计算和传输,本发明实施例先测量有明显特征固定点的经纬度坐标,然后计算尺度信息,再测量目标物与固定点之间的相对位置,从而换算出绝对的经纬度坐标,其中,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。
第一计算模块22,用于根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果。
可选的,所述第一计算模块包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
具体的,在本发明实施例得到了坐标信息之后,需要根据坐标信息来计算尺度数据,尺度数据用于计算目标位置的具体参数,因此所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。
例如,1、在路口标定在图像上有明显特征的点,如停止线的两端,用RTK设备测量停止线与车道线交汇点的经纬度信息。2、相机拍摄照片,使用深度学习语义分割算法将停止线和车道线识别出来。3、计算尺度信息:停止线实际长度为M,图像上停止线像素长度为m,尺度S=M/m。4、计算目标物与停止线之间的相对图像距离,计算目标物中心框与停止线之间的像素,这可以确定目标物的位置。5、计算目标物的角度信息:计算目标物的框的角度与停止线的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
第二计算模块24,用于通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果。
具体的,为了进行相对位置的计算,在获取到了目标的物体点位信息之后,结合预设点位的坐标信息,可以通过计算目标物与停止线之间的相对图像距离,计算目标物中心框与停止线之间的像素,这可以确定目标物的位置。
换算模块26,用于将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。
可选的,所述换算模块包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
例如,如图3所示,图3是根据本发明实施例的停车线位置计算示意图,图像中蓝色的线是停止线,提取停止线与车道线的交汇点为特征点(如黄色点),对每个车辆进行目标识别,图示中白车和黑车识别出来,则先计算每个红框中心点(如绿点)到黄色点之间的像素距离,然后乘以尺度参数,每两个黄点与绿点计算一个位置,可以出来4个距离,求取平均值则是真实的距离,计算红框在沿长边方向的轴线与停止线之间的夹角,则可以计算出车辆真实的航向角。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种非易失性存储介质,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种路端移动物体位置测量方法。
具体的,上述方法包括:获取预设点位坐标信息;根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。可选的,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。可选的,所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。可选的,所述将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种电子装置,包含处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器用于运行所述计算机可读指令,其中,所述计算机可读指令运行时执行一种路端移动物体位置测量方法。
具体的,上述方法包括:获取预设点位坐标信息;根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息。可选的,所述获取预设点位坐标信息包括:获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息。可选的,所述根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果包括:所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,M为所述预设点位图像像素尺寸。可选的,所述将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到绝对坐标信息包括:计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,从而确定目标物的绝对航向角。
通过上述实施例,解决了现有技术中位置转换的公式中需要用到传感器的外参,比如相机的外参、激光的外参,这些外参包括旋转和位移,由于这些设备是放在路端2-4米的高度,加上支撑这些设备的路杆不是强刚性的,在大风或者车辆经过会产生振动或者晃动,造成外参不准,这样计算出来的移动物体位置是不准确的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,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,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,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接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
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,在本发明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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元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,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明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全部或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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明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、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种路端移动物体位置测量方法,其特征在于,包括:
获取预设点位坐标信息;其中包括获取有明显特征固定点的位置信息;根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息;所述坐标信息包括经纬度信息;
根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,m为所述预设点位图像像素尺寸;其中包括利用RTK设备以及深度学习语义分割算法,得到所述预设点位实际尺寸;
通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;其中包括在获取到目标的物体点位信息后,结合所述预设点位坐标信息,计算相对图像距离;
将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到目标点位的绝对坐标信息;其中包括计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,确定目标点位的绝对航向角。
2.一种路端移动物体位置测量装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预设点位坐标信息;所述获取模块包括获取单元和提取单元;获取单元,用于获取有明显特征固定点的位置信息;提取单元,用于根据所述位置信息,提取坐标信息作为所述预设点位坐标信息;所述坐标信息包括经纬度信息;
第一计算模块,用于根据所述预设点位坐标信息,计算尺度数据,得到第一计算结果;所述计算尺度数据为:S=M/m,其中,S为尺度参数,M为所述预设点位实际尺寸,m为所述预设点位图像像素尺寸;其中包括利用RTK设备以及深度学习语义分割算法,得到所述预设点位实际尺寸;
第二计算模块,用于通过目标点位和所述预设点位坐标信息,生成第二计算结果;其中包括在获取到目标的物体点位信息后,结合所述预设点位坐标信息,计算相对图像距离;
换算模块,用于将所述第一计算结果和所述第二计算结果进行换算,得到目标点位的绝对坐标信息;其中包括计算所述目标点位的角度与所述预设点位的夹角,确定目标点位的绝对航向角。
3.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1所述的方法。
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