[发明专利]基于图像的位置确定方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了基于图像的位置确定方法、电子设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，本质矩阵包括旋转及平移两种属性，利用关键点通过本质矩阵来确定静态目标的位置，考虑了目标的旋转属性，不需要目标一致的物理尺寸，不需要静态目标的法向量垂直图像采集设备的图像平面，同时利用关键点进行计算，只需要确定关键点的位置即可，不需要严格的对静态目标像素边界进行定位，减少了客观条件对定位准确度的限制，能够增加基于图像确定的目标位置的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及基于图像的位置确定方法、电子设备及存储介质。

背景技术

随着无人机及车辆自动驾驶等技术的发展，无人驾驶技术越来越多的应用到人类社会的生产及生活中。在无人驾驶技术中，感知周围目标的准确位置，对于无人驾驶的避障，路径规划起着至关重要的作用。因此如何准确的确定目标相对于车辆/无人机的位置是一个关键性课题。

现有技术中，通过车辆/无人机携带的相机采集周围目标的图像，并基于的目标的物理尺寸和像素的比例，按照小孔成像的三角形的相似性计算目标在相机坐标系中的位置。

但是采用上述方法，需要满足三个条件：1.目标物理尺寸一致；2.目标的法向量垂直于图像的相平面；3.精确的定位目标边界在图像中的位置。而在实际的场景中这三个条件很难同时满足，从而造成基于图像确定的目标位置误差较大。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于图像的位置确定方法、电子设备及存储介质，以实现增加基于图像确定的目标位置的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于图像的位置确定方法，所述方法包括：

获取当前帧图像；

对所述当前帧图像进行分析，得到所述当前帧图像中的参考静态目标的关键点的坐标作为第一关键点的坐标；

在所述当前帧图像之前的一历史帧图像中确定所述第一关键点所对应的第二关键点的坐标，得到所述参考静态目标的关键点对，其中，所述第一关键点及其对应的第二关键点组成所述参考静态目标的关键点对；

根据所述参考静态目标的关键点对中第一关键点的坐标及第二关键点的坐标，计算得到用于表示坐标变换的本质矩阵；

确定从所述历史帧图像的采集位置到所述当前帧图像的采集位置的坐标平移向量；

在所述当前帧图像及所述历史帧图像中，获取待检测静态目标的关键点对；

根据所述待检测静态目标的关键点对、所述本质矩阵及所述坐标平移向量，计算得到所述待检测静态目标的相对位置。

在一种可能的实施方式中，所述参考静态目标的关键点为所述参考静态目标的角点，所述对所述当前帧图像进行分析，得到所述当前帧图像中的参考静态目标的关键点的坐标作为第一关键点的坐标，包括：

确定所述当前帧图像中的参考静态目标所在的区域；

对所述参考静态目标所在的区域进行角点检测，得到所述参考静态目标的角点的坐标作为第一关键点的坐标。

在一种可能的实施方式中，所述对所述参考静态目标所在的区域进行角点检测，得到所述参考静态目标的角点的坐标作为第一关键点的坐标，包括：

对所述参考静态目标所在的区域进行角点检测，得到所述参考静态目标的初始角点；

对所述当前帧图像进行亚像素化处理，并按照预设间隔将亚像素化处理后的当前帧图像进行网格划分；

将亚像素化处理后的当前帧图像的每个网格内的初始角点进行非极大值抑制，得到非极大值抑制后的参考静态目标的角点的坐标作为第一关键点的坐标。