[发明专利]盲区数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种盲区数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取同步时间下的点云数据和图像数据；

对重叠区域中点云数据和图像数据进行配准，确定所述点云数据与所述图像数据的全域映射关系；所述重叠区域为所述点云数据覆盖的区域和所述图像数据覆盖的区域之间的重叠区域；所述全域用于表征所述图像数据的所有覆盖区域，所述图像数据的覆盖区域包括激光雷达的检测盲区；

根据所述全域映射关系，在所述激光雷达的检测盲区填充虚拟点云数据，并利用所述全域映射关系将所述虚拟点云数据映射到所述图像数据中；

基于所述全域映射关系、所述激光雷达的检测盲区的虚拟点云数据、以及所述激光雷达的检测盲区中的检测目标在所述图像数据中的像素点，确定所述检测目标的深度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对重叠区域中点云数据和图像数据进行配准，确定所述点云数据与所述图像数据的全域映射关系，包括：

获取内参矩阵和外参矩阵；

根据所述内参矩阵和所述外参矩阵，在像素坐标系中建立点云数据的坐标和图像数据的的坐标之间的全域映射关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述外参矩阵，将所述点云数据在实际世界坐标系中的坐标转换为所述点云数据在相机坐标系中的坐标；

根据所述内参矩阵，将所述点云数据在相机坐标系中的坐标转换为所述点云数据在像素坐标系中的坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述全域映射关系，在所述激光雷达的检测盲区填充虚拟点云数据，并利用所述全域映射关系将所述虚拟点云数据映射到所述图像数据中，包括：

以所述激光雷达的中心为原点，以预设的半径步长和角度间隔，构建虚拟点云；

对所述虚拟点云进行稠密化处理，得到稠密化处理后的虚拟点云；

根据所述全域映射关系，将所述稠密化处理后的虚拟点云映射至所述图像数据中，得到所述图像数据中的激光雷达的检测盲区的虚拟点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述全域映射关系、所述激光雷达的检测盲区的虚拟点云数据、以及所述激光雷达的检测盲区中的检测目标在所述图像数据中的像素点，确定所述检测目标的深度信息，包括：

基于所述图像数据，确定所述激光雷达的检测盲区中检测目标对应的目标像素点，在像素坐标系中拟合得到两个紧夹所述目标像素点的拟合圆；

确定经过所述目标像素点的垂线与所述拟合圆的两个交点；

根据所述全域映射关系，从所述激光雷达的检测盲区的虚拟点云数据中确定与所述两个交点距离最近的两个虚拟点云；

根据所述两个虚拟点云到所述目标像素点的距离、以及所述两个虚拟点云在实际世界坐标系中的深度信息，得到所述目标像素点在实际世界坐标系中的深度信息，并将所述深度信息作为所述检测目标的深度信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取同步时间下的点云数据和图像数据，包括：

获取所述点云数据的第一采样时刻和所述图像数据的第二采样时刻；

计算所述第一采样时刻与所述第二采样时刻的时间差；

若所述时间差小于或等于预设的时间偏差阈值，则确定所述点云数据和所述图像数据为同步时间下采集的数据；

若所述时间差大于预设的时间偏差阈值，则执行修正操作。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述修正操作为第一修正操作或执行第二修正操作，所述第一修正操作为按照预设的帧率步长，获取下一帧图像数据的第三采样时刻，重新执行计算所述第一采样时刻与所述第三采样时刻的时间差的步骤；所述第二修正操作为按照预设的帧率步长，获取下一帧点云数据的第三采样时刻，重新执行计算所述第二采样时刻与所述第三采样时刻的时间差的步骤。