[发明专利]一种视觉里程计算方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种视觉里程计算方法和装置，根据本发明实施例的方法包括：检测视频图像中帧图像的特征点；对所述视频图像中相邻两帧的特征点进行匹配，获取特征点匹配对，以用于计算物体的运动，其中，在所述匹配之前根据训练过的第一相关参数对所述特征点进行调节，利用调节后的特征点进行匹配，获取所述特征点匹配对，和/或，在所述匹配之后根据训练过的第二相关参数对所述特征点匹配对进行调节，获取调节后的特征点匹配对。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，并且具体涉及一种视觉里程计算方法和装置。

背景技术

视觉里程计算方法已被广泛应用于机器人及车辆导航领域，如智能汽车、无人机等，这种方法能够根据视觉信息测算运动的距离和方向，避免了传统里程计算方法中因轮式里程计的车轮打滑造成的测量错误，也避免了因传感器精度降低等因素造成的测量误差，提高了测量精度。

在当前常用的视觉里程计算方法中，往往在不同的应用场景下均采用相对固定的参数值来进行特征点检测和匹配，导致对所获取的特征点和特征点匹配对的数量以及匹配准确度都无法精确控制，大大增加了系统的运行时间，降低了系统计算的实用性。

因此，需要一种能够实时准确进行视觉里程计算的方法。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种视觉里程计算方法，包括：检测视频图像中帧图像的特征点；对所述视频图像中相邻两帧的特征点进行匹配，获取特征点匹配对，以用于计算物体的运动，其中，在所述匹配之前根据训练过的第一相关参数对所述特征点进行调节，利用调节后的特征点进行匹配，获取所述特征点匹配对，和/或，在所述匹配之后根据训练过的第二相关参数对所述特征点匹配对进行调节，获取调节后的特征点匹配对。

根据本发明的另一方面，提供了一种视觉里程计算装置，包括：检测单元，配置为检测视频图像中帧图像的特征点；匹配单元，配置为对所述视频图像中相邻两帧的特征点进行匹配，获取特征点匹配对，以用于计算物体的运动，其中，匹配单元在所述匹配之前根据训练过的第一相关参数对所述特征点进行调节，利用调节后的特征点进行匹配，获取所述特征点匹配对，和/或，匹配单元在所述匹配之后根据训练过的第二相关参数对所述特征点匹配对进行调节，获取调节后的特征点匹配对。

利用根据本发明上述方面的视觉里程计算方法和装置，能够利用与特征点和特征点匹配对有关系的相关参数的训练结果自适应地调节视频图像中帧图像的特征点和特征点匹配对的数量，以缩短系统的运行时间，增加计算的精确程度，实现实时准确的视觉里程计算。

附图说明

通过结合附图对本发明的实施例进行详细描述，本发明的上述和其它目的、特征、优点将会变得更加清楚。

图1示出本发明实施例中视觉里程计算方法的流程图；

图2示出本发明实施例中特征点的概率密度图；

图3示出本发明实施例中特征点匹配对的概率密度图；

图4示出本发明一个实施例视觉里程计算装置的框图；

图5示出本发明另一个实施例视觉里程计算装置的框图。

具体实施方式

下面将参照附图来描述根据本发明实施例的视觉里程计算方法和装置。在附图中，相同的参考标号自始至终表示相同的元件。应当理解：这里描述的实施例仅仅是说明性的，而不应被解释为限制本发明的范围。

在本发明中，为了克服现有技术中的视觉里程计算方法采用固定参数值进行特征点检测和匹配所带来的运算效率低下，准确性不高的问题，发明人考虑在不同的应用场景下利用自适应的参数以调节视觉里程计算中的特征点和特征点匹配对的数量。因此，在本发明中，采用了神经网络的方法对与特征点相关的第一相关参数和与特征点匹配对相关的第二相关参数进行了神经网络训练。