[发明专利]一种多障碍物匹配方法及设备

说明书

本申请公开了一种多障碍物匹配方法及设备，用以解决现有的多障碍物匹配算法存在匹配结果不够精确的技术问题。方法包括：将待匹配图像输入至障碍物检测模型中，以识别出所述待匹配图像中存在的多个障碍物；其中，所述待匹配图像为连续的两帧图像；以所述多个障碍物在所述待匹配图像中的位置为基准，对所述多个障碍物依次进行预匹配处理；对通过所述预匹配处理的障碍物，继续进行相似度计算；基于所述相似度计算结果，通过预设相似度阈值，完成所述多个障碍物的匹配。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种多障碍物匹配方法及设备。

背景技术

目前，常见的多障碍物匹配方法是使用匈牙利匹配算法，识别前后帧图片中重复的障碍物以及识别新的障碍物，为后续障碍物轨迹预测和智能驾驶路径规划做准备。

然而，匈牙利匹配算法对障碍物运动模型和表观模型的要求较高，一般情况下无法对前后帧图片中的障碍物进行全面的匹配，导致多障碍物匹配的结果不够精确。

发明内容

本申请实施例提供了一种多障碍物匹配方法及设备，用以解决现有的多障碍物匹配算法存在匹配结果不够精确的技术问题。

一方面，本申请实施例提供了一种多障碍物匹配方法，所述方法包括：将待匹配图像输入至障碍物检测模型中，以识别出所述待匹配图像中存在的多个障碍物；其中，所述待匹配图像为连续的两帧图像；以所述多个障碍物在所述待匹配图像中的位置为基准，对所述多个障碍物依次进行预匹配处理；对通过所述预匹配处理的障碍物，继续进行相似度计算；基于所述相似度计算结果，通过预设相似度阈值，完成所述多个障碍物的匹配。

在本申请说明书的一个或多个实施例中，识别出所述待匹配图像中存在的多个障碍物，具体包括：通过所述障碍物检测模型，识别出所述多个障碍物分别对应的障碍物类型，以及，识别出所述多个障碍物分别对应的中心点坐标，以及，识别出所述多个障碍物分别对应的最大横坐标、最大纵坐标、最小横坐标以及最小纵坐标；其中，所述障碍物类型至少包括以下任一项或者多项：汽车、行人、摩托车、自行车。

在本申请说明书的一个或多个实施例中，对所述多个障碍物依次进行预匹配处理，具体包括：以前帧待匹配图像中的第一个障碍物为起点，遍历所述前帧待匹配图像中的多个障碍物，分别与后帧待匹配图像中的多个障碍物进行类型匹配；其中，所述第一个障碍物为所述前帧待匹配图像中，中心点横坐标最小且中心点纵坐标最大的障碍物；若所述多个障碍物通过所述类型匹配，则说明所述多个障碍物通过所述预匹配处理。

在本申请说明书的一个或多个实施例中，所述方法还包括：确定所述多个障碍物中，存在N个障碍物未通过所述预匹配处理；将所述N个障碍物确定为新障碍物。

在本申请说明书的一个或多个实施例中，对通过所述预匹配处理的障碍物，继续进行相似度计算，具体包括：确定通过所述预匹配处理的M组障碍物；其中，所述M组障碍物中每两个障碍物为一组，且这两个障碍物分别存在于前帧待匹配图像与后帧待匹配图像中；分别计算所述M组障碍物之间的尺寸匹配度、中心点匹配度以及重叠区域匹配度；确定所述尺寸匹配度、中心点匹配度以及重叠区域匹配度分别对应的权重，并通过所述权重，计算所述M组障碍物分别对应的相似度。

在本申请说明书的一个或多个实施例中，分别计算所述M组障碍物之间的尺寸匹配度，具体包括：通过公式：