[发明专利]车路协同相机外参标定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了相机外参标定方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法可包括：对相机拍摄的当前帧图像进行特征点提取，作为初始特征点；从初始特征点中筛选出符合要求的特征点，作为标定特征点；获取标定特征点对应的世界坐标；根据标定特征点对应的世界坐标确定出当前的相机外参。应用本发明所述方案，可提高处理结果的准确性等。

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术，特别涉及相机外参标定方法、装置、计算机设备及存储介质。

【背景技术】

在车对外界(V2X，Vehicle to everything)车路协同场景中，路侧感知设备需要识别出场景内的车辆、行人及其它物体的位置等信息，而目前使用相机来进行路侧感知已经成为共识。而相机在运行过程中由于刮风等因素可能会有晃动抖动，因此还需要进行在线标定来校正相机外参。相机外参决定了相机坐标系与世界坐标系之间的相对位置关系。

利用相机来检测物体的位置依赖于前期对相机的离线标定得到的相机外参，如可通过在相机拍摄的图像中选取一些车道线边缘等较特殊且容易在高精地图找到对应点的点，通过几组对应点来离线求解得到相机外参，并保存在外参文件中。

相机在线运行启动时，读取外参文件中的相机外参，并假设此时相机的位姿与离线标定时的位姿一样，即假设相机处在离线标定时的位姿，而后运行时利用实时视觉里程计(VO，Visual Odometry)计算得到相机运动的变换T，并将变化T与先前得到的相机外参相结合，得到校正后的相机外参。

但上述方式在实际应用中会存在一定的问题，如：上述方式中，假设相机在线运行启动时，此时相机的位姿与离线标定时的位姿一样，但实际上相机可能一直处于晃动抖动中，因此上述假设并不成立，可能此时相机的位姿与离线标定时的位姿已经有了一定的偏差，那么后续计算得到变化T，再与离线标定得到的相机外参进行结合得到校正后的相机外参则是不准确的。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了相机外参标定方法、装置、计算机设备及存储介质。

具体技术方案如下：

一种相机外参标定方法，包括：

对相机拍摄的当前帧图像进行特征点提取，作为初始特征点；

从所述初始特征点中筛选出符合要求的特征点，作为标定特征点；

获取所述标定特征点对应的世界坐标；

根据所述标定特征点对应的世界坐标确定出当前的相机外参。

根据本发明一优选实施例，所述从所述初始特征点中筛选出符合要求的特征点，作为标定特征点包括：针对任一初始特征点，若确定参考映射表中记录的各参考特征点中存在与所述初始特征点相匹配的参考特征点，则将所述初始特征点作为标定特征点；

所述获取所述标定特征点对应的世界坐标包括：针对任一标定特征点，获取所述参考映射表中记录的与所述标定特征点相匹配的参考特征点对应的世界坐标，作为所述标定特征点对应的世界坐标。

根据本发明一优选实施例，所述对相机拍摄的当前帧图像进行特征点提取之前，进一步包括：

将相机拍摄的一帧图像确定为参考帧图像；

对所述参考帧图像进行特征点提取，作为参考特征点；

获取所述参考特征点对应的世界坐标；

利用所述参考特征点及对应的世界坐标生成所述参考映射表。

根据本发明一优选实施例，所述对所述参考帧图像进行特征点提取包括：确定出所述参考帧图像中的感兴趣区域，对所述感兴趣区域进行特征点提取；

对所述当前帧图像进行特征点提取包括：对所述当前帧图像中的所述感兴趣区域进行特征点提取。