[发明专利]基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法

说明书

本发明涉及一种基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法。利用车载双目摄影设备采集道路前景图像，通过摄影测量技术自动生成景深信息；利用Mask_RCNN模型对分类识别道路前景图像中的标注标牌，并获取标志在图像上的坐标信息；根据相机焦距和图像景深信息将图像坐标系转换为相机坐标系；利用标志在图像上的坐标信息计算标志的实际大小尺寸，再结合相机高度与标志在图像上的纵坐标，计算标志的实际离地高度；通过相机俯仰角、翻滚角、航向角对测量结果进行校正。本发明可以实现标志牌尺寸与高度的自动测量，为道路基础设施的统计维护，以及无人驾驶技术提供一定的技术基础。

技术领域

本发明涉及道路基础设施检测领域，特别是一种基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法。

背景技术

随着社会的不断发展，人们的生活水平不断的提高，汽车作为出行工具已经成为人们生活中不可缺失的一部分。随着汽车保有量的增加，给交通管理带来了很大的挑战，同时也不可避免的造成了很多交通安全事故。交通安全事故发生的主要原因是驾驶员交通意识浅薄，无视道路交通信息。在这种背景下，道路标志识别成为了辅助驾驶和无人驾驶领域的关键技术。近年来，随着深度学习的迅速发展，卷积神经网络在图像分类和目标检测领域取得了令人瞩目的成绩，使人们对道路标志的检测与识别有了新的认识和突破。

在图像研究领域中，图像景深信息的研究一直是一个重点内容，目前通过相机获取图像景深信息的方法主要有两种：一种是移动的单目相机通过比较多帧差异获取景深信息，另一种是通过双目相机获取景深信息。由于单目相机在获取景深信息时存在盲点且精度相比双目相机较低等原因，现在获取图像景深信息时广泛采用双目相机，双目相机在采集图像过程中可以生成对应的景深图像。

卷积神经网络对道路前景图像进行处理后可以返回道路标志的类别和道路标志在图像上位置信息。但是在辅助驾驶和无人驾驶领域中，目标物在现实中的位置信息以及尺寸大小也极为重要，准确的位置信息和尺寸大小能够帮助计算机做出更好的决策。但目前关于道路标志尺寸和高度计算的研究较少。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法。利用车载双目摄影设备采集道路前景图像，通过摄影测量技术自动生成景深信息；利用Mask_RCNN模型对分类识别道路前景图像中的标注标牌，并获取道路标志在图像上的坐标信息；根据相机焦距和图像景深信息将图像坐标系转换为相机坐标系；利用道路标志在图像上的坐标信息计算道路标志的实际大小尺寸，再结合相机高度与道路标志在图像上的纵坐标，计算道路标志的实际离地高度；通过相机俯仰角、翻滚角、航向角对测量结果进行校正。该发明能够自动计算图像中的道路标志的尺寸，降低了人工测量的造成的物力与财力的损失。

本发明采用以下方案实现：一种基于双目摄影测量技术的道路标志尺寸及高度自动测量方法，包括以下步骤：

步骤S1：通过车载双目摄影设备采集道路前景图像，并生成对应的景深信息；

步骤S2：通过Mask_RCNN模型自动分类识别道路前景图像中的道路标志，获取道路标志在图像上的位置坐标信息；

步骤S3：将图像坐标系转换为相机坐标系，并计算道路标志的实际尺寸和离地高度；

步骤S4：通过双目相机俯仰角、翻滚角和航向角，对获取的道路标志尺寸和高度进行校正；

进一步地，步骤S2中所述通过Mask_RCNN模型自动分类识别道路前景图像中的道路标志包括以下步骤：

步骤S21：训练神经网络模型：对采集到的道路前景图像进行标注，搭建道路标志自动识别模型训练库，进行Mask_RCNN模型训练，获取模型权重信息；

步骤S22：对道路前景图像进行道路标志识别并输出位置坐标信息：将采集到的道路前景图像导入训练好的权重进行道路标志识别，并导出已识别道路标志在图像上的位置信息。