[发明专利]一种关键点标定方法和装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种关键点标定方法，包括：获取多张采集图像和所述多张采集图像对应的采集设备的参数，所述多张采集图像中的目标对象的姿态相同且被采集角度不同，所述多张采集图像包括第一图像和其他图像，第一图像中的目标对象的被采集角度小于预设阈值，所述第一图像至少包括两张图像；根据目标对象的关键点在第一图像中的位置和第一图像对应的采集设备的参数，确定关键点在世界坐标系下的位置；根据其他图像所对应的采集设备的参数和关键点在世界坐标系下的位置，确定关键点在其他图像中的位置。实现了关键点的自动标定，降低人力资源的消耗；保证关键点标定的准确性，使标定结果能够落地使用。

技术领域

本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及一种关键点标定方法及装置。

背景技术

识别图片中的关键点是计算设备执行视觉任务的基础。例如，在进行人脸识别或手势识别的过程中，需要先确定人脸或手指的关键点的位置，然后在此基础上通过一系列算法识别出当前的人脸或手势。用于识别出当前的人脸或手势的模型需要利用关键点数据进行训练得到，关键点数据的数据量越大，训练得出的模型的识别能力越强。

现有的关键点数据通过人工标定图片得到，人工标定具有以下缺点：标定速度慢，每人每天只能标定大概100-200张图片；不同的标定人员对标定规则理解不统一，两个不同标定人员对同一张图片的关键点的标定可能是不同的，有时，甚至同一个标定人员前后两次标定同一张图片的关键点的位置也会不一样；当人脸图片相对于相机的旋转角度过大导致一部分人脸被遮挡时，标定人员只能猜测被遮挡部分的关键点大概在什么位置，无法再保证标定的精确程度；人工标定只能标定图片中关键点的二维坐标，无法标定关键点的深度。

因此，如何获得更多的关键点数据、保证关键点标定的精确程度、使关键点标定结果能够达到商用落地水平并且减少人力资源的消耗成为业内亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种关键点标定方法和装置，实现关键点的自动标定，降低人力资源的消耗；保证关键点标定的准确性，使标定结果能够达到商用落地水平。

本申请提供的标定方法可以通过本地终端执行，例如诸如计算机这样的终端，也可以由处理器执行；还可以由服务器执行，其中，处理器可以是中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)、图像处理器(Graphic Processing Unit，GPU)、或通用处理器等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，服务器可以是云端服务器，也可以是本地服务器，可以是实体服务器，也可以是虚拟服务器，本申请对此不做限定。图像采集设备(例如：手机、具有摄像头的终端)将图像发送给本地终端，本地终端收到图像后，对图像进行关键点的标定，并将标定后得到的关键点的信息存储至本地的存储器上；或者，图像采集设备(例如：手机、具有摄像头的终端)将图像发送给云端服务器，服务器收到图像后，对图像进行关键点的标定，并将标定后得到的关键点的信息存储至云存储器上，或将标定后得到的关键点的信息(关键点在图像中的坐标、关键点的深度等)传输回本地终端(例如计算机、手机、相机)或传输回本地的存储器中。

本申请的第一方面，提供了一种关键点标定方法，包括：获取多张采集图像和多张采集图像对应的采集设备的参数，多张采集图像中的目标对象的姿态相同且被采集角度不同，多张采集图像包括第一图像和其他图像，其中，第一图像中的目标对象的被采集角度小于预设阈值，第一图像至少包括两张图像；根据目标对象的关键点在第一图像中的位置和第一图像对应的采集设备的参数，确定关键点在世界坐标系下的位置；以及根据其他图像所对应的采集设备的参数和关键点在世界坐标系下的位置，确定关键点在其他图像中的位置。

通过上述设置，获得了目标对象在相同姿态下的不同角度的多张采集图像，增加了采集图像的数量和种类，从而增加了获得被采集角度小于预设阈值的采集图像的概率，进而能够选择被采集角度小于预设阈值的至少两张采集图像来确定关键点在世界坐标系下的位置，提升确定关键点在世界坐标系下的位置的准确性；