[发明专利]自动驾驶单目标定算法的评估方法、装置及设备

权利要求书

1.一种单目标定算法的评估方法，包括：

获取采用N个单目标定算法确定的两个单目相机的N个内参标定结果，N为大于等于2的整数；

基于双目标定算法以及所述N个内参标定结果，确定所述两个单目相机的所述N个内参标定结果分别对应的外参标定结果；

基于所述N个内参标定结果及其分别对应的外参标定结果对所述两个单目相机拍摄的包含目标场景的双目图像分别进行校正，得到所述N个内参标定结果分别对应的双目图像；

基于N个内参标定结果分别对应的双目图像以及所述目标场景的真值图像，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于N个内参标定结果分别对应的双目图像以及所述目标场景的真值图像，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果，包括：

基于所述N个内参标定结果分别对应的双目图像进行三维重建，得到所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据；

根据所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据，以及所述目标场景的真值图像的点云数据，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述N个内参标定结果分别对应的双目图像进行三维重建，得到所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据，包括：

采用立体匹配算法计算所述N个内参标定结果分别对应的双目图像的视差值；

根据所述N个内参标定结果及其分别对应的外参标定结果，确定所述N个内参标定结果分别对应的双目图像中有效像素点的深度信息；

根据所述N个内参标定结果分别对应的双目图像中有效像素点的深度信息，恢复所述N个内参标定结果分别对应的所述有效像素点到三维空间中，得到所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据，以及所述目标场景的真值图像的点云数据，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果，包括：

确定所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像的点云数据与所述目标场景的真值图像的点云数据的相似度；

比较所述N个内参标定结果分别对应的相似度，得到比较结果；

根据所述比较结果，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，所述基于所述N个内参标定结果及其分别对应的外参标定结果对所述两个单目相机拍摄的包含目标场景的双目图像分别进行校正，得到所述N个内参标定结果分别对应的双目图像，包括：

基于所述N个内参标定结果，对所述两个单目相机拍摄的包含目标场景的双目图像分别进行去畸变处理，得到所述N个内参标定结果分别对应的去除畸变后的所述双目图像；

基于所述N个内参标定结果及其分别对应的外参标定结果，对所述N个内参标定结果分别对应的去除畸变后的所述双目图像分别进行行对齐处理，得到所述N个内参标定结果分别对应的实现行对齐的所述双目图像；

按照预设尺寸对所述N个内参标定结果分别对应的实现行对齐的所述双目图像进行剪裁，得到所述N个内参标定结果分别对应的所述双目图像。

6.一种单目标定算法的评估装置，包括：

获取模块，用于获取采用N个单目标定算法确定的两个单目相机的N个内参标定结果，N为大于等于2的整数；

确定模块，用于基于双目标定算法以及所述N个内参标定结果，确定所述两个单目相机的所述N个内参标定结果分别对应的外参标定结果；

校正模块，用于基于所述N个内参标定结果及其分别对应的外参标定结果对所述两个单目相机拍摄的包含目标场景的双目图像分别进行校正，得到所述N个内参标定结果分别对应的双目图像；

评估模块，用于基于N个内参标定结果分别对应的双目图像以及所述目标场景的真值图像，确定所述N个内参标定结果分别对应的单目标定算法的评估结果。