[发明专利]轨旁障碍物入侵实时检测方法、装置及电子设备有效

专利信息
申请号: 202010797898.5 申请日: 2020-08-10
公开(公告)号: CN111914784B 公开(公告)日: 2022-02-08
发明(设计)人: 蒋梦;张淮;王鹤;高玉亮;高飞;董建华;丁海有;康秋静;黄玉君 申请(专利权)人: 北京大成国测科技有限公司;北京大成国测视觉技术有限公司
主分类号: G06V20/52 分类号: G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/246
代理公司: 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 代理人: 肖佳
地址: 102206 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 障碍物 入侵 实时 检测 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种障碍物入侵实时检测方法,其特征在于,包括:

以待检测轨道的延长线为拍摄视野,设置包含左目视角和右目视角的图像采集设备,用以分别实时获取左目视角和右目视角方向上的轨道视野图像;

基于获取到的左目视角的左目空间坐标以及右目视角的右目空间坐标,确定与所述左目视角和右目视角相对应的左目变换矩阵和右目变换矩阵;

基于左目视角中拍摄图像的深度信息,获取左目视角中物体在左目空间坐标上形成的左目运动向量,基于所述左目变换矩阵和右目变换矩阵形成的转置矩阵,确定左目运动向量在所述右目空间坐标上对应的右目运动向量;

将不同时间维度上的所述左目运动向量和所述右目运动向量设置为图像采集设备检测到的目标对象的特征矩阵,通过所述图像采集设备将所述特征矩阵传送至与所述图像采集设备通信连接的网络服务器中,以便于所述网络服务器依据所述特征矩阵,判断轨道视野内是否存在异物存在,包括:对所述特征矩阵中的数值进行分类计算,得到分类预估值;基于所述分类预估值,判断采集到的包含轨道图像的图像中物体的分类,得到分类结果;判断所述分类结果是否为已知分类中包含的分类;若否,则判定采集到的包含轨道图像的图像中的物体为侵入的异物。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述设置包含左目视角和右目视角的图像采集设备,包括:

在所述图像采集设备上设置包含左目视角的左目摄像装置以及包含右目视角的右目摄像装置;

基于所述左目摄像装置和所述右目摄像装置,分别实时获取左目视角和右目视角方向上的轨道视野图像。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于获取到的左目视角的左目空间坐标以及右目视角的右目空间坐标,确定与所述左目视角和右目视角相对应的左目变换矩阵和右目变换矩阵,包括:

获取所述左目视角的左目空间坐标;

基于所述左目空间坐标,计算所述左目视角的空间旋转矩阵及平移矩阵;

将所述空间旋转矩阵及所述平移矩阵的乘积,作为所述左目视角的左目变换矩阵;

获取所述右目视角的右目空间坐标;

基于所述右目空间坐标,计算所述右目视角的空间旋转矩阵及平移矩阵;

将所述右目视角的空间旋转矩阵及平移矩阵的乘积,作为所述右目视角的右目变换矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述左目变换矩阵和右目变换矩阵形成的转置矩阵,确定左目运动向量在所述右目空间坐标上对应的右目运动向量,包括:

计算左目变换矩阵与右目变换矩阵的乘积,作为转置矩阵;

将所述转置矩阵与所述左目运动向量的乘积,作为右目运动向量。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于左目视角中拍摄图像的深度信息,获取左目视角中物体在左目空间坐标上形成的左目运动向量,包括:

获取左目视角中的物体在水平面的水平向量以及该物体在深度空间的深度值;

将所述空间坐标的原点作为左目运动向量的起始点,将水平向量和深度值组成的向量作为终止点,形成左目运动向量。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实时获取左目视角和右目视角方向上的轨道视野图像,包括:

获取预先设置的图像采样频率和预设时间段的起始时间和终止时间;

基于所述图像采样频率在起始时间和终止时间构成的时间段内进行图像采集;

基于起始时间和终止时间构成的时间段内采集到的图像,形成预设时间段内采集轨道视野内的图像序列;

判断当前采集的图像与上一个图像之间的相似度是否大于预设值;

若是,则在所述图像序列中不保存当前采集的图像。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络服务器依据所述特征矩阵,判断轨道视野内是否存在异物存在,包括:

在所述网络服务器中设置卷积层,以便于基于第一部分进行图像的特征采集;

在所述网络服务器中设置全连接层,以便于基于第二部分对采集到的图像进行特征分类。

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