JP7422105B2 - 路側計算装置に用いる障害物3次元位置の取得方法、装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
Claims (18)
- 路側計算装置に用いる障害物の3次元3D位置の取得方法であって、
処理待ちピクチャにおける障害物の画素座標を取得することと、
前記画素座標に基づいて前記障害物の底面中心点座標を特定することと、
前記処理待ちピクチャに対応する地面とテンプレートピクチャに対応する地面との間のホモグラフィ変換関係を取得することと、
前記ホモグラフィ変換関係に基づいて前記障害物の底面中心点座標を前記テンプレートピクチャ上の座標に変換することと、
変換された座標と前記テンプレートピクチャに対応する地面方程式とに基づいて、前記障害物の底面中心点の3D座標を特定することと、
を含み、
前記処理待ちピクチャに対応する地面とテンプレートピクチャに対応する地面との間のホモグラフィ変換関係を取得することは、8自由度の3*3サイズのホモグラフィ行列を取得することを含み、
前記8自由度の3*3サイズのホモグラフィ行列を取得することは、
前記テンプレートピクチャにおいて選択された4つの関心領域について、前記処理待ちピクチャから対応する関心領域をそれぞれ取得することであって、前記処理待ちピクチャの前記対応する関心領域は、前記障害物に遮蔽されていない、ことと、
前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、前記関心領域の画素中心点とテンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点との対応関係をマッチングペアとしてそれぞれ取得することと、
取得された4つのマッチングペアに基づいて、前記ホモグラフィ行列を特定することと、を含む、
方法。 - 前記テンプレートピクチャのピクチャ領域全体は、左上のピクチャサブ領域、右上のピクチャサブ領域、左下のピクチャサブ領域及び右下のピクチャサブ領域を含む4つのピクチャサブ領域に分割され、
前記選択された4つの関心領域は、それぞれ前記4つのピクチャサブ領域内に位置する、
請求項1に記載の方法。 - 前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、前記関心領域の画素中心点と前記テンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点との対応関係をマッチングペアとしてそれぞれ取得することは、
前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、
前記関心領域を処理待ち関心領域とすることと、
前記処理待ち関心領域に対応する、ホモグラフィ行列を算出するための第1のオフセットを取得し、前記第1のオフセットを用いて前記処理待ち関心領域の画素中心点座標を補正することと、
補正された処理待ち関心領域の画素中心点座標とテンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点座標との対応関係をマッチングペアとして記録することと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記処理待ち関心領域に対応する、ホモグラフィ行列を計算するための第1のオフセットを取得することは、
前記処理待ち関心領域が障害物により遮蔽されていないと判定された場合、前記テンプレートピクチャにおける対応する関心領域に対する前記処理待ち関心領域の第2のオフセットを取得し、前記第2のオフセットが所定の条件を満たす場合、前記第2のオフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとすることを含む、
請求項3に記載の方法。 - 前記第2のオフセットが所定の要件を満たすことは、
前記第2のオフセットを用いて前記処理待ち関心領域を補正することと、
補正後の処理待ち関心領域と前記テンプレートピクチャにおける対応する関心領域との類似性チェックを行うことと、
前記類似性チェックが成功した場合、前記第2のオフセットを履歴オフセットキューに追加し、前記履歴オフセットキューに従って前記第2のオフセットに対して正当性チェックを行い、さもなければ、前記第2のオフセットを破棄し、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定することと、
前記正当性チェックが成功した場合に、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていると判定し、さもなければ、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定することと、を含む、
請求項4に記載の方法。 - 前記履歴オフセットキューに従って前記第2のオフセットに対して正当性チェックを行うことは、
前記第2のオフセットと履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットとの間の差分を取得し、前記差分が所定の閾値より小さい場合に、前記正当性チェックが成功したと判定し、さもなければ、前記正当性チェックが失敗したと判定することを含み、
前記最頻値オフセットは、前記履歴オフセットキューの中で出現回数が最も多いオフセットである、請求項5に記載の方法。 - 前記処理待ち関心領域が障害物により遮蔽されていると判定された場合に、前記履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとすることと、
前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定された場合に、前記履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとすることと、をさらに含み、
前記最頻値オフセットは、前記履歴オフセットキューの中で出現回数が最も多いオフセットである、
請求項5に記載の方法。 - 路側計算装置に用いる障害物の3次元3D位置の取得方法であって、
路側カメラから処理待ちピクチャを取得することと、
前記処理待ちピクチャにおける障害物の画素座標を取得することと、
前記画素座標に基づいて前記障害物の底面中心点座標を特定することと、
前記処理待ちピクチャに対応する地面とテンプレートピクチャに対応する地面との間のホモグラフィ変換関係を取得することと、
前記ホモグラフィ変換関係に従って、前記障害物の底面中心点座標を前記テンプレートピクチャ上の座標に変換することと、
変換された座標と前記テンプレートピクチャに対応する地面方程式とに基づいて、前記障害物の底面中心点の3D座標を特定することと、を含み、
前記処理待ちピクチャに対応する地面とテンプレートピクチャに対応する地面との間のホモグラフィ変換関係を取得することは、8自由度の3*3サイズのホモグラフィ行列を取得することを含み、
前記8自由度の3*3サイズのホモグラフィ行列を取得することは、
前記テンプレートピクチャにおいて選択された4つの関心領域について、前記処理待ちピクチャから対応する関心領域をそれぞれ取得することであって、前記処理待ちピクチャの前記対応する関心領域は、前記障害物に遮蔽されていない、ことと、
前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、前記関心領域の画素中心点とテンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点との対応関係をマッチングペアとしてそれぞれ取得することと、
取得された4つのマッチングペアに基づいて、前記ホモグラフィ行列を特定することと、を含む、
方法。 - 路側計算装置に用いる障害物の3次元3D位置の取得装置であって、2次元座標取得モジュールと、座標変換モジュールと、3次元座標取得モジュールと、を備え、
前記2次元座標取得モジュールは、処理待ちピクチャにおける障害物の画素座標を取得し、前記画素座標に基づいて前記障害物の底面中心点座標を特定し、
前記座標変換モジュールは、前記処理待ちピクチャに対応する地面とテンプレートピクチャに対応する地面との間のホモグラフィ変換関係を取得し、前記ホモグラフィ変換関係に基づいて前記障害物の底面中心点座標を前記テンプレートピクチャ上の座標に変換し、
前記3次元座標取得モジュールは、変換された座標と前記テンプレートピクチャに対応する地面方程式とに基づいて、前記障害物の底面中心点の3D座標を特定し、
前記座標変換モジュールは、8自由度の3*3サイズのホモグラフィ行列を取得し、
前記座標変換モジュールは、前記テンプレートピクチャにおいて選択された4つの関心領域について、前記処理待ちピクチャから対応する関心領域をそれぞれ取得し、前記処理待ちピクチャの前記対応する関心領域は、前記障害物に遮蔽されておらず、前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、前記関心領域の画素中心点とテンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点との対応関係をマッチングペアとしてそれぞれ取得し、取得された4つのマッチングペアに基づいて、前記ホモグラフィ行列を特定する、
装置。 - 前記テンプレートピクチャのピクチャ領域全体は、左上のピクチャサブ領域、右上のピクチャサブ領域、左下のピクチャサブ領域及び右下のピクチャサブ領域を含む4つのピクチャサブ領域に分割され、前記選択された4つの関心領域はそれぞれ前記4つのピクチャサブ領域内に位置する、請求項9に記載の装置。
- 前記座標変換モジュールは、前記処理待ちピクチャにおけるいずれかの関心領域について、それぞれ、前記関心領域を処理待ち関心領域とし、前記処理待ち関心領域に対応する、ホモグラフィ行列を算出するための第1のオフセットを取得し、前記第1のオフセットを用いて前記処理待ち関心領域の画素中心点座標を補正し、補正された処理待ち関心領域の画素中心点座標とテンプレートピクチャにおける対応する関心領域の画素中心点座標との対応関係をマッチングペアとして記録する、請求項9に記載の装置。
- 前記座標変換モジュールは、前記処理待ち関心領域が障害物により遮蔽されていないと判定した場合、前記テンプレートピクチャにおける対応する関心領域に対する前記処理待ち関心領域の第2のオフセットを取得し、前記第2のオフセットが所定の条件を満たす場合、前記第2のオフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとする、請求項11に記載の装置。
- 前記座標変換モジュールは、前記第2のオフセットを用いて前記処理待ち関心領域を補正し、補正後の処理待ち関心領域と前記テンプレートピクチャにおける対応する関心領域との類似性チェックを行い、前記類似性チェックが成功した場合、前記第2のオフセットを履歴オフセットキューに追加し、前記履歴オフセットキューに従って前記第2のオフセットに対して正当性チェックを行い、前記類似性チェックが失敗した場合、前記第2のオフセットを破棄し、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定し、前記正当性チェックが成功した場合、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていると判定し、前記正当性チェックが失敗した場合、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定する、請求項12に記載の装置。
- 前記座標変換モジュールは、前記第2のオフセットと前記履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットとの間の差分を取得し、前記差分が所定の閾値より小さい場合、前記正当性チェックが成功したと判定し、さもなければ、前記正当性チェックが失敗したと判定し、
前記最頻値オフセットは、前記履歴オフセットキューの中で出現回数が最も多いオフセットである、請求項13に記載の装置。 - 前記座標変換モジュールは、さらに、前記処理待ち関心領域が障害物により遮蔽されていると判定した場合、前記履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとし、前記第2のオフセットが所定の要件を満たしていないと判定した場合、前記履歴オフセットキューにおける最頻値オフセットを前記処理待ち関心領域に対応する前記第1のオフセットとし、
前記最頻値オフセットは、前記履歴オフセットキューの中で出現回数が最も多いオフセットである、請求項13に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を備え、
前記メモリに前記少なくとも1つのプロセッサにより実行可能なコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサにより実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに請求項1~8の何れか一項に記載の方法を実行させる、
電子デバイス。 - コンピュータに請求項1~8の何れか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドが記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータに請求項1~8の何れか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112541475B (zh) * | 2020-12-24 | 2024-01-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 感知数据检测方法及装置 |
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CN115147809B (zh) * | 2022-06-30 | 2023-09-22 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 一种障碍物检测方法、装置、设备以及存储介质 |
CN115171144B (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-23 | 亲子猫(北京)国际教育科技有限公司 | 一种基于区块链的智慧教育试卷大数据评阅方法及系统 |
CN115661366B (zh) * | 2022-12-05 | 2023-06-02 | 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 | 用于构建三维场景模型的方法和图像处理装置 |
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014515530A (ja) | 2011-05-27 | 2014-06-30 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | モバイルデバイスのための平面マッピングおよびトラッキング |
JP2015035070A (ja) | 2013-08-08 | 2015-02-19 | カシオ計算機株式会社 | 画像照合装置、画像照合方法及びプログラム |
US20170126977A1 (en) | 2013-06-07 | 2017-05-04 | Apple Inc. | Robust Image Feature Based Video Stabilization and Smoothing |
JP2017156880A (ja) | 2016-02-29 | 2017-09-07 | Kddi株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
WO2018143263A1 (ja) | 2017-02-06 | 2018-08-09 | 富士フイルム株式会社 | 撮影制御装置、撮影制御方法及びプログラム |
JP2019207456A (ja) | 2018-05-28 | 2019-12-05 | 日本電信電話株式会社 | 幾何変換行列推定装置、幾何変換行列推定方法、及びプログラム |
JP2020509506A (ja) | 2017-07-07 | 2020-03-26 | テンセント・テクノロジー・(シェンジェン)・カンパニー・リミテッド | カメラ姿勢情報の決定方法、装置、デバイス及び記憶媒体 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005322128A (ja) | 2004-05-11 | 2005-11-17 | Rikogaku Shinkokai | ステレオ3次元計測用キャリブレーション方法及び3次元位置算出方法 |
KR100999206B1 (ko) * | 2005-04-18 | 2010-12-07 | 인텔 코오퍼레이션 | 보행자 추적을 통한 비디오 시퀀스들로부터의 삼차원적 로드 레이아웃 추정을 위한 방법, 장치, 및 그것을 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
JP2006318350A (ja) | 2005-05-16 | 2006-11-24 | Sony Corp | 物体追跡方法、物体追跡方法のプログラム、物体追跡方法のプログラムを記録した記録媒体及び物体追跡装置 |
JP2006323437A (ja) | 2005-05-17 | 2006-11-30 | Sony Corp | 物体追跡方法、物体追跡方法のプログラム、物体追跡方法のプログラムを記録した記録媒体及び物体追跡装置 |
US8073196B2 (en) * | 2006-10-16 | 2011-12-06 | University Of Southern California | Detection and tracking of moving objects from a moving platform in presence of strong parallax |
US8379926B2 (en) * | 2007-12-13 | 2013-02-19 | Clemson University | Vision based real time traffic monitoring |
EP2093698A1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-08-26 | British Telecommunications Public Limited Company | Crowd congestion analysis |
US8487993B2 (en) * | 2009-07-29 | 2013-07-16 | Ut-Battelle, Llc | Estimating vehicle height using homographic projections |
US8417062B2 (en) * | 2009-10-19 | 2013-04-09 | Ut-Battelle, Llc | System and method for stabilization of fisheye video imagery |
EP2648157A1 (en) * | 2012-04-04 | 2013-10-09 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (PUBL) | Method and device for transforming an image |
US9256791B2 (en) * | 2012-12-04 | 2016-02-09 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Road vertical contour detection |
US9025825B2 (en) * | 2013-05-10 | 2015-05-05 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for visual motion based object segmentation and tracking |
CN105678748B (zh) * | 2015-12-30 | 2019-01-15 | 清华大学 | 三维监控系统中基于三维重构的交互式标定方法和装置 |
JP6515039B2 (ja) | 2016-01-08 | 2019-05-15 | Kddi株式会社 | 連続的な撮影画像に映り込む平面物体の法線ベクトルを算出するプログラム、装置及び方法 |
US20170236284A1 (en) * | 2016-02-13 | 2017-08-17 | University Of Rochester | Registration of aerial imagery to vector road maps with on-road vehicular detection and tracking |
KR102371592B1 (ko) | 2016-11-02 | 2022-03-07 | 현대자동차주식회사 | 차간 거리 추정 장치 및 방법 |
US10438362B2 (en) * | 2017-05-31 | 2019-10-08 | Here Global B.V. | Method and apparatus for homography estimation |
DE102017221839A1 (de) * | 2017-12-04 | 2019-06-06 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Positionsbestimmung für ein Fahrzeug, Steuergerät und Fahrzeug |
US10635844B1 (en) * | 2018-02-27 | 2020-04-28 | The Mathworks, Inc. | Methods and systems for simulating vision sensor detection at medium fidelity |
CN110567469B (zh) * | 2018-06-05 | 2021-07-20 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 视觉定位方法、装置、电子设备及系统 |
AU2018282254A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-07-02 | Canon Kabushiki Kaisha | System and method for determining a three-dimensional position of a person |
GB2579843A (en) * | 2018-12-18 | 2020-07-08 | Continental Automotive Gmbh | Method and apparatus for calibrating the extrinsic parameter of an image sensor |
US10944900B1 (en) * | 2019-02-13 | 2021-03-09 | Intelligent Security Systems Corporation | Systems, devices, and methods for enabling camera adjustments |
US11170524B1 (en) * | 2019-06-21 | 2021-11-09 | Amazon Technologies, Inc. | Inpainting image feeds of operating vehicles |
CN110956661B (zh) * | 2019-11-22 | 2022-09-20 | 大连理工大学 | 基于双向单应矩阵的可见光与红外相机动态位姿计算方法 |
US11830160B2 (en) * | 2020-05-05 | 2023-11-28 | Nvidia Corporation | Object detection using planar homography and self-supervised scene structure understanding |
CN111612760B (zh) * | 2020-05-20 | 2023-11-17 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法和装置 |
-
2020
- 2020-09-15 CN CN202010965923.6A patent/CN112150558B/zh active Active
-
2021
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- 2021-03-24 EP EP21164468.7A patent/EP3968266B1/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014515530A (ja) | 2011-05-27 | 2014-06-30 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | モバイルデバイスのための平面マッピングおよびトラッキング |
US20170126977A1 (en) | 2013-06-07 | 2017-05-04 | Apple Inc. | Robust Image Feature Based Video Stabilization and Smoothing |
JP2015035070A (ja) | 2013-08-08 | 2015-02-19 | カシオ計算機株式会社 | 画像照合装置、画像照合方法及びプログラム |
JP2017156880A (ja) | 2016-02-29 | 2017-09-07 | Kddi株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
WO2018143263A1 (ja) | 2017-02-06 | 2018-08-09 | 富士フイルム株式会社 | 撮影制御装置、撮影制御方法及びプログラム |
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