[发明专利]相机自运动参数估计模型的训练方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种相机自运动参数估计模型的训练方法，其特征在于，包括：

将前后两帧图像输入到相机自运动参数估计模型，所述相机自运动参数估计模型为神经网络模型；

根据所述前后两帧图像的信息，利用所述相机自运动参数估计模型预测相机自运动参数；

利用所述预测的相机自运动参数和在所述前后两帧图像上标注的车道线的信息计算所述相机自运动参数估计模型的损失函数；

利用所述损失函数训练所述相机自运动参数估计模型；

其中，所述前后两帧图像包括第一图像和第二图像，所述第一图像是所述第二图像之前的一帧图像且所述第一图像与所述第二图像之间间隔N帧图像，其中，N是大于等于0的整数；

所述在所述前后两帧图像上标注的车道线的信息包括：在所述第一图像上标注的第一车道线的标注点和在所述第二图像上标注的第二车道线的标注点，且所述第一车道线对应于所述第二车道线；

利用所述预测的相机自运动参数和在所述前后两帧图像上标注的车道线的信息计算所述相机自运动参数估计模型的损失函数，包括：

利用所述预测的相机自运动参数和逆透视映射算法计算出所述第一车道线的标注点投影到所述第二图像上的投影点；

计算所述投影点与所述投影点在所述第二车道线上对应的标注点之间的距离，将所述距离作为所述损失函数的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，N的取值范围为4≥N≥0。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述预测的相机自运动参数和逆透视映射算法计算出所述第一车道线的标注点投影到所述第二图像上的投影点，包括：

利用相机坐标系和图像坐标系的变换关系，将所述第一车道线上的标注点在图像坐标系下的坐标转换为相机坐标系下的坐标；

利用所述预测的相机自运动参数和所述第一车道线上的标注点在相机坐标系下的坐标，计算所述投影点在相机坐标系下的坐标；

利用相机坐标系和图像坐标系的变换关系，将所述投影点在相机坐标系下的坐标转换为所述投影点在图像坐标系下的坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述投影点与所述投影点在所述第二车道线上对应的点之间的距离，将所述距离作为所述损失函数的值，包括：

利用以下公式计算所述损失函数的值：

其中，i和j表示车道线上的标注点的索引编号；(x′_i,y′_i)表示所述投影点的坐标；(x_j,y_j)表示所述第二车道线上的标注点的坐标；x_jm表示所述投影点在所述第二车道线上对应的点；Loss表示所述损失函数的值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，利用所述损失函数训练所述相机自运动参数估计模型，包括：

利用随机梯度下降法对所述相机自运动参数估计模型进行训练，通过计算所述损失函数对所述相机自运动参数估计模型进行反向传播，更新所述相机自运动参数估计模型的网络参数；

在训练到所述相机自运动参数估计模型收敛的情况下，将所述相机自运动参数估计模型的网络参数固定。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，利用所述损失函数训练所述相机自运动参数估计模型之后，还包括：

利用训练好的所述相机自运动参数估计模型估计所述相机自运动参数。