[发明专利]目标标定方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种目标标定方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述目标标定方法包括：通过图像采集装置获取待测环境的拍摄图像；识别拍摄图像得到多个目标及每个目标的所属类别；通过雷达传感器获取待测环境的雷达点云数据；对雷达点云数据进行聚类得到多个聚类块；预设图像采集装置与雷达传感器的转换关系；将多个目标按照转换关系转换至雷达坐标系中对应得到多个转换后目标；对每个转换后目标，将转换后目标与每个聚类块进行匹配；将与转换后目标对应的目标的所属类别标定为与转换后目标匹配成功的聚类块的类别。本发明将识别的目标转换至雷达坐标系后进行匹配，实现将已知种类的障碍物的类别标定至聚类块，实现对同一障碍物进行单一标识。

技术领域

本发明属于数据融合领域，特别涉及一种目标标定方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前无人驾驶大多采用激光雷达、双目相机或单目相机作为主要传感器使用，从而实现对目标的识别，对于室外配送车或无人驾驶汽车的，大多会同时采用两个或以上的传感器共同来实现感知的目的，这样就涉及到多个数据融合的问题，比如若采用单目相机与激光雷达的传感器数据，现有的融合算法如下：将相机与激光雷达集成为一个传感器，通过严格的装配固定，保证两者数据的对应关系是稳定的，然后将标定好的关系数据直接输出，或者，通过标定的方法对相机与激光雷达进行外参标定，将单目相机与激光雷达安装固定后，通过选定的标定方法来对相机的图像数据和激光雷达的点云数据进行标定，从而得到单目相机与激光雷达之间的外参关系，从而实现在同一坐标系内来对两个传感器得到的数据进行处理；

但是，若采用集成的方式，成本太高，且自由度也大大降低，难以适应不同的应用场景；若仅采用位置标定的方式，在车辆使用过程中传感器易出现位置偏移，导致标定参数出现较大的误差，尤其是在识别一些体积尺寸较小的目标时，精度难以得到保障。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中相机与激光雷达的数据融合精度较差的缺陷，提供一种目标标定方法、装置、电子设备及可读存储介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种目标标定方法，所述目标标定方法包括：

通过图像采集装置获取待测环境的拍摄图像；

识别所述拍摄图像得到多个目标及每个目标的所属类别；

通过雷达传感器获取所述待测环境的雷达点云数据；

对所述雷达点云数据进行聚类得到多个聚类块；

预设所述图像采集装置与所述雷达传感器的转换关系，所述转换关系用于表征所述图像采集装置和所述雷达传感器的相对位置；

将所述多个目标按照所述转换关系转换至雷达坐标系中对应得到多个转换后目标；

对每个所述转换后目标，将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配；

将与所述转换后目标对应的目标的所属类别标定为与所述转换后目标匹配成功的聚类块的类别。

较佳地，所述对每个所述转换后目标，将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤之前，所述目标标定方法还包括：

获取每个目标的第一形状信息；

获取每个聚类块的第二形状信息；

所述将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤具体包括：

根据所述第一形状信息和所述第二形状信息将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配。

较佳地，所述对每个所述转换后目标，将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤之前，所述目标标定方法还包括：

获取所述多个目标在拍摄坐标系中的第一位置信息；