[发明专利]障碍物体运动轨迹的确定方法及装置

摘要

本发明公开了一种障碍物体运动轨迹的确定方法及装置，属于智能交通领域。所述方法包括：确定障碍物体在视觉传感器获取的连续n帧图像中每一帧图像中的横坐标，所述n为大于1的整数；根据预设的曲线拟合算法对所述障碍物体在所述连续n帧图像中的横坐标进行曲线拟合，得到所述障碍物体的运动轨迹。本发明通过对车辆上设置的视觉传感器获取到的图像进行分析处理，从而确定障碍物体的运动轨迹，解决了相关技术中数据处理时复杂度过高的问题，实现了降低障碍物体的检测成本，以及提高传感器数据处理效率的效果。本发明用于确定障碍物体的运动轨迹。

主权项

一种障碍物体运动轨迹的确定方法，其特征在于，所述方法包括：确定障碍物体在视觉传感器获取的连续n帧图像中每一帧图像中的横坐标，所述n为大于1的整数；其中，确定所述障碍物体在所述连续n帧图像中的第t帧图像I_t(x,y)中的横坐标的过程包括：根据哈里斯角点特征算法对所述第t帧图像I_t(x,y)进行水平特征提取，获取所述第t帧图像I_t(x,y)中属于同一水平直线的候选点集合Z＝{(x',y')}，其中，所述t为大于等于1，小于等于n的整数，x',y'为所述属于同一水平直线的候选点在所述第t帧图像中的横坐标和纵坐标；基于所述属于同一水平直线的候选点集合Z，确定所述障碍物体在所述第t帧图像I_t(x,y)中的横坐标x(t)：$x\left(t\right)=max\[\underset{y=-h/2}{\overset{h/2}{\Σ}}{W}_t(x,y)L_t(x,y)\],\left\{\begin{array}{c}{L}_t(x,y)=1,(x,y)\∈Z\\ L_t(x,y)=0,(x,y)\∉Z\end{array}\right.;$其中，∈表示属于，表示不属于，h为所述第t帧图像的高度，W_t(x,y)为预设的权值矩阵，当所述第t帧图像中的坐标点(x,y)属于预设的中心点集合时，W_t(x,y)取值为1，当所述第t帧图像中的坐标点(x,y)不属于预设的中心点集合时，W_t(x,y)取值为0，L_t(x,y)为水平分割系数，当所述第t帧图像中的坐标点(x,y)属于所述属于同一水平直线的候选点集合Z时，L_t(x,y)取值为1，当所述第t帧图像中的坐标点(x,y)不属于所述属于同一水平直线的候选点集合Z时，L_t(x,y)取值为0；根据预设的曲线拟合算法对所述障碍物体在所述连续n帧图像中的横坐标进行曲线拟合，得到所述障碍物体的运动轨迹。