[发明专利]基于语义分割的单目测距方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，包括：

根据自车坐标系，生成地面网格点矩阵；

对单目摄像头采集的前车图像进行语义分割，其中所述前车图像中像素的语义分割的类型包括：道路路面、道路中感兴趣物体；

将所述地面网格点矩阵按照预设投影矩阵转换到所述前车图像上，并根据所述道路路面、所述道路中感兴趣物体，确定所述道路中感兴趣物体的目标网格接地点集，其中所述目标网格接地点集包括若干目标网格接地点；

所述根据所述道路路面、所述道路中感兴趣物体，确定所述道路中感兴趣物体的目标网格接地点集，包括：

通过对所述前车图像进行语义分割，得到所述道路中感兴趣物体最靠近道路路面的轮廓点集{k1、k2、k3、k4、……、kn}；

通过语义值矩阵与地面网格点矩阵的映射关系，在所述地面网格点矩阵内确定所述目标网格接地点集{g1、g 2、g 3、g 4、……、g n}；

根据所述目标网格接地点集到自车距离，得到单目摄像头的测距结果。

2.根据权利要求1所述的基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，所述根据自车坐标系，生成地面网格点矩阵，包括：

根据自车坐标系，生成地面网格点矩阵和语义值矩阵，所述地面网格点矩阵的维度与所述语义值矩阵的维度相同；

所述将所述地面网格点按照预设投影矩阵转换到所述前车图像上，并根据所述道路路面、所述道路中感兴趣物体，确定所述道路中感兴趣物体的目标网格接地点集，包括：

将所述地面网格点矩阵按照预设投影矩阵转换成与所述前车图像位于同一坐标系下的地面网格点投影矩阵；

根据所述地面网格点投影矩阵获取所述道路路面、所述道路中感兴趣物体的像素值，并将所述像素值存储至所述语义值矩阵中，对所述语义值矩阵进行边缘检测，得到所述道路中感兴趣物体的最靠近所述道路路面的连续轮廓点集；

以最靠近所述道路路面的轮廓点集作为映射索引在所述地面网格点矩阵内找到所述道路中感兴趣物体的目标网格接地点集。

3.根据权利要求2所述的基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，所述地面网格点矩阵的长度、宽度及分辨率均可调。

4.根据权利要求2所述的基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，所述对单目摄像头采集的前车图像进行语义分割，其中所述前车图像中像素的语义分割的类型包括：道路路面、道路中感兴趣物体，包括：

输入所述前车图像至训练好的深度学习模型中；

执行前向预测，通过卷积神经网络对所述前车图像进行像素级分类；

按照语义分割结果内存排列将所述前车图像语义分割成道路路面、道路中感兴趣物体。

5.根据权利要求2所述的基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，所述将所述地面网格点矩阵按照预设投影矩阵转换成与所述前车图像位于同一坐标系下的地面网格点投影矩阵，包括：

设定相机坐标系及像素坐标系，其中所述前车图像位于所述像素坐标系下；

获取相机内参矩阵和相机外参矩阵；

根据所述相机外参矩阵将所述地面网格点矩阵转换至相机坐标系下，得到相机网格点矩阵；

根据所述相机内参矩阵将所述相机网格点矩阵转换至像素坐标系下，得到所述地面网格点投影矩阵。

6.根据权利要求2所述的基于语义分割的单目测距方法，其特征在于，所述对所述语义值矩阵进行边缘检测，包括：

设定阈值对所述语义值矩阵二值化处理；

使用Sobel算子检测所述语义值矩阵的轮廓。