[发明专利]基于稀疏直接法的语义要素测距方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于稀疏直接法的语义要素测距方法，其特征在于，包括：

使用稀疏直接法根据采集的各帧道路图像和车辆的轮速得到各帧所述道路图像对应的深度图像，并将各所述深度图像拼接得到半稠密点云，所述深度图像包含与其对应的道路图像中的部分像素的坐标和深度值；

对各帧所述道路图像进行语义要素分割得到各类型的语义要素；

利用所述半稠密点云中各深度图像包含的道路图像中部分像素的坐标和深度值计算与其对应的道路图像中各类型的语义要素的像素坐标；

其中，利用所述半稠密点云中各深度图像包含的道路图像中部分像素的坐标和深度值计算与其对应的道路图像中各类型的语义要素的像素坐标，包括：

从各类型语义要素中选取一种可构建平面方程的要素作为目标要素；

在所述深度图像中确定与其对应的道路图像中的目标要素对应的目标像素组，所述目标像素组包含多个具有深度值的像素；

基于相机内参矩阵以及所述目标像素组中每个像素的深度值和在道路图像中的坐标计算所述目标像素组的每个像素在相机坐标系中的坐标；

根据所述目标像素组的每个像素在相机坐标系中的坐标得到包含平面参数的平面方程；

将所述目标像素组的部分像素在相机坐标系中的坐标代入所述平面方程确定所述平面参数；

根据确定所述平面参数后的平面方程计算所述道路图像中各类型语义要素的每个像素在相机坐标系中坐标。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏直接法的语义要素测距方法，其特征在于，

当目标要素为地面要素时，根据确定所述平面参数后的平面方程计算所述道路图像中各类型语义要素的每个像素在相机坐标系中坐标，包括：

根据所述道路图像中地面要素的每个像素的坐标、相机内参矩阵以及所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中的z轴分量得到计算所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中坐标的坐标方程；

将所述坐标方程中用于计算所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中坐标的部分代入确定所述平面参数后的平面方程从而确定所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中的z轴分量；

将确定的所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中的z轴分量代入所述坐标方程得到所述道路图像中地面要素的每个像素在相机坐标系中坐标。

3.根据权利要求1所述的基于稀疏直接法的语义要素测距方法，其特征在于，

当目标要素为地面要素，且语义要素包括杆状物要素时，根据确定所述平面参数后的平面方程计算所述道路图像中各类型语义要素的每个像素在相机坐标系中坐标，包括：

在所述深度图像中确定与其对应的道路图像中的杆状要素对应的杆状像素组，所述杆状像素组包含多个具有深度值的像素；

基于相机内参矩阵以及所述杆状像素组中每个像素的深度值和在道路图像中的坐标计算所述杆状像素组的每个像素在相机坐标系中的坐标；

去掉所述深度图像中杆状像素组的每个杆状像素在相机坐标系中的垂直坐标，保留水平坐标；

对每个所述杆状像素进行聚类得到至少一个杆状物要素的杆状像素；

计算聚类后的每个杆状物要素的杆状像素的水平坐标的平均坐标；

根据确定所述平面参数后的平面方程找到经过聚类后的每个杆状物要素的杆状像素的平均坐标所在位置且与地平面垂直的直线与地平面的交点；

获取位于所述交点的正上方且至所述交点的距离为预设杆状高度的顶点位置；

计算所述交点和与其对应的所述顶点位置在相机坐标系中的坐标。

4.根据权利要求3所述的基于稀疏直接法的语义要素测距方法，其特征在于，

对每个所述杆状像素进行聚类得到至少一个杆状物要素的杆状像素，包括：

按照预设水平间距对每个所述杆状像素进行划分，分别将划分在每个所述预设水平间距内的所述杆状像素聚类为同一个杆状物的杆状像素。

5.根据权利要求1所述的基于稀疏直接法的语义要素测距方法，其特征在于，

所述各帧道路图像为所述各帧道路图像中关键帧的道路图像。