RU2017130021A

RU2017130021A - Оценка расстояния до объекта с использованием данных из одиночной камеры

Info

Publication number: RU2017130021A
Application number: RU2017130021A
Authority: RU
Inventors: И Чжан; МУРАЛИ Видия НАРИЯМБУТ; Мадлен Дж. ГОХ
Original assignee: ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи
Priority date: 2016-09-08
Filing date: 2017-08-25
Publication date: 2019-02-25
Also published as: GB2555699A; DE102017120709A1; MX2017011507A; CN107808390A; GB201713809D0; US20180068459A1

Claims

1. Способ, содержащий этапы, на которых:

идентифицируют признаки изображения в первом кадре, соответствующие второму признаку во втором кадре, первый кадр и второй кадр содержат смежные кадры изображения, захваченные камерой;

определяют параметры для плоской модели движения и неплоской модели движения;

выбирают плоскую модель движения или неплоскую модель движения в качестве выбранной модели движения; и

определяют движение камеры на основании параметров для выбранной модели движения.

2. Способ по п. 1, содержащий также этап, на котором рассчитывают расстояние до объекта или признака в кадрах изображения на основании движения камеры.

3. Способ по п. 2, содержащий также этап, на котором выявляют и определяют местонахождение одного или более объектов в плоскости двумерного изображения с использованием глубинной нейронной сети.

4. Способ по п. 3, в котором расчет расстояния до объекта или признака состоит в том, что рассчитывают расстояние до объекта из одного или более объектов.

5. Способ по п. 1, содержащий также этап, на котором рассчитывают стоимость для каждой из плоской модели движения и неплоской модели движения, при этом, выбор одной из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения состоит в том, что выбирают модель, содержащую наименьшую стоимость.

6. Способ по п. 1, в котором выбор одной из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения состоит в том, что выбирают на основании величины изменения дальности в обстановке, захваченной смежными кадрами изображения.

7. Способ по п. 1, содержащий также этап, на котором реконструируют трехмерные разбросанные точки признака на основании выбранной модели движения.

8. Способ по п. 1, содержащий также этап, на котором выполняют местное блочное уравнивание над признаками изображений.

9. Способ по п. 1, в котором идентификация соответствующих признаков изображения состоит в том, что выполняют выделение и сопоставление признаков изображения с использованием алгоритма ориентированного FAST и повернутого BRIEF (ORB).

10. Система, содержащая:

монокулярную камеру, установленную на транспортном средстве;

компонент изображений для получения последовательности кадров изображения, захваченных монокулярной камерой;

компонент признаков, выполненный с возможностью идентифицировать соответствующие признаки изображения в смежных кадрах изображения в пределах последовательности кадров изображения;

компонент параметров модели, выполненный с возможностью определять параметры для плоской модели движения и неплоской модели движения на основании признаков изображения;

компонент выбора модели, выполненный с возможностью выбирать одну из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения; и

компонент движения, выполненный с возможностью определять движение камеры на основании параметров для выбранной модели движения.

11. Система по п. 10, содержащая также компонент расстояния, выполненный с возможностью рассчитывать расстояние до объекта или признака в кадрах изображения на основании движения камеры.

12. Система по п. 11, содержащая также компонент выявления объектов, выполненный с возможностью выявлять и определять местонахождение одного или более объектов в пределах последовательности кадров изображения с использованием глубинной нейронной сети.

13. Система по п. 10, содержащая также компонент стоимости модели, выполненный с возможностью рассчитывать стоимость для каждой из плоской модели движения и неплоской модели движения, при этом, компонент выбора модели выполнен с возможностью выбирать одну из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения, выбирая модель, содержащую наименьшую стоимость.

14. Система по п. 10, содержащая также компонент реконструкции, выполненный с возможностью реконструировать трехмерные разбросанные точки признака на основании выбранной модели движения.

15. Система по п. 10, в которой идентификация соответствующих признаков изображения содержит выполнение выделения и сопоставления признаков изображения с использованием алгоритма ориентированного FAST и повернутого BRIEF (ORB).

16. Машиночитаемый запоминающий носитель, хранящий команды, которые, когда приводятся в исполнение одним или более процессорами, побуждают эти процессоры:

идентифицировать соответствующие признаки изображения в первом кадре, соответствующие второму признаку во втором кадре, при этом, первый кадр и второй кадр содержат смежные кадры изображения, захваченные камерой;

определять параметры для плоской модели движения и неплоской модели движения;

выбирать одну из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения; и

определять движение камеры на основании параметров для выбранной модели движения.

17. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 16, который также хранит команды, побуждающие процессоры рассчитывать расстояние до объекта или признака в кадрах изображения на основании движения камеры.

18. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 17, который также хранит команды, побуждающие процессоры выявлять и определять местонахождение одного или более объектов на плоскости двумерного изображения с использованием глубинной нейронной сети, при этом, расчет расстояния до объекта или признака содержит расчет расстояния до объекта из одного или более объектов.

19. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 16, который также хранит команды, побуждающие процессоры рассчитывать стоимость для каждой из плоской модели движения и неплоской модели движения, при этом, выбор одной из плоской модели движения и неплоской модели движения в качестве выбранной модели движения содержит выбор модели, содержащей наименьшую стоимость.

20. Машиночитаемый запоминающий носитель по п. 16, в котором команды побуждают процессоры идентифицировать соответствующие признаки изображения, выполняя выделение и сопоставление признаков изображения с использованием алгоритма ориентированного FAST и поворотного BRIEF (ORB).