本申请实施例公开了一种标靶图像检测方法、装置、设备、车辆以及存储介质，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：获取标靶图像；基于所述标靶图像，获取所述标靶图像对应的自适应阈值，所述自适应阈值包括多个二值化阈值；基于所述多个二值化阈值，对所述标靶图像进行二值化处理，得到多幅二值化标靶图像；对得到的每幅二值化标靶图像进行标靶检测，得到每幅二值化标靶图像的检测结果；将所述多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果。能够在一定程度上提高从标靶图像中检测出标靶的灵敏度，从而提高标定成功率和精确度。从而提高标定成功率和精确度。从而提高标定成功率和精确度。
【技术实现步骤摘要】
标靶图像检测方法、装置、设备、车辆以及存储介质
[0001]本申请涉及数据处理
，更具体地，涉及一种标靶图像检测方法、装置、设备、车辆以及存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶车辆在整车出厂前或者维修时，需要对环视摄像头的参数进行标定，而标定的精确度会直接影响摄像头的性能。在标定时，会将车辆置于专用标定工位上，利用车辆上的环视摄像头拍摄预先在专用标定工位周围布设的标靶，从而采集到标靶图像，并对采集到的标靶图像中的标靶进行定位识别。但是，在售后维修时，常常出现标定的精确度较低的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请提出了一种标靶图像检测方法、装置、设备、车辆以及存储介质，用于在一定程度上提高环视摄像头的标定精确度。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种标靶图像检测方法，所述方法包括：获取标靶图像；基于所述标靶图像，获取所述标靶图像对应的自适应阈值，所述自适应阈值包括多个二值化阈值；基于所述多个二值化阈值，对所述标靶图像进行二值化处理，得到多幅二值化标靶图像；对得到的每幅二值化标靶图像进行标靶检测，得到每幅二值化标靶图像的检测结果；将所述多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果。
[0005]本申请实施例第二方面提供了一种标靶图像检测装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取标靶图像；第二获取模块，用于基于所述标靶图像，获取所述标靶图像对应的自适应阈值，所述自适应阈值包括多个二值化阈值；第一处理模块，用于基于所述多个二值化阈值，对所述标靶图像进行二值化处理，得到多幅二值化标靶图像；第一检测模块，用于对得到的每幅二值化标靶图像进行标靶检测，得到每幅二值化标靶图像的检测结果；第一融合模块，用于将所述多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果。
[0006]本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的标靶图像检测方法的步骤。
[0007]本申请实施例第四方面提供了一种车辆，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的标靶图像检测方法的步骤。
[0008]本申请实施例第五方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的标靶图像检测方法的步骤。
[0009]在本申请实施例中，针对获取到的标靶图像，获取与标靶图像相适应的多个二值化阈值，基于所述多个二值化阈值对标靶图像进行二值化处理，得到多幅二值化标靶图像，
检测每幅二值化标靶图像中的标靶，得到每幅二值化标靶图像的检测结果，将多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果。能够在一定程度上提高从标靶图像中检测出标靶的灵敏度，从而提高标定成功率和精确度。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0011]图1示出了根据本申请实施例提供的环视摄像头的标定场景的俯视图。
[0012]图2示出了根据本申请实施例提供的一种自动驾驶控制系统。
[0013]图3示出了根据本申请实施例提供的一种标靶图像检测方法的流程图。
[0014]图4示出了根据本申请实施例提供的一幅标靶图像。
[0015]图5示出了对图4所示的标靶图像勾勒了感兴趣区域后的图像。
[0016]图6示出了根据本申请实施例提供的标靶图像检测方法中步骤S302的具体流程图。
[0017]图7示出了对图5所示的图像进行二值化处理后的二值化标靶图像。
[0018]图8示出了根据本申请实施例提供的标靶图像检测方法中步骤S305的具体流程图。
[0019]图9示出了根据本申请实施例提供的标靶图像检测方法中步骤S702的具体流程图。
[0020]图10示出了根据本申请实施例提供的标靶图像检测装置的结构示意图。
[0021]图11示出了根据本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
[0022]图12示出了根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
[0023]图13示出了用于保存或者携带实现根据本申请实施例的标靶图像检测方法的程序代码的存储介质。
具体实施方式
[0024]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0025]具备自动驾驶功能的车辆通常都配备有全景式影像监控系统(俗称环视摄像头和环视监控系统)，在车身的车头、车尾以及两侧布置环视摄像头，以在车辆行驶途中全时段对车辆周边的所有视场范围进行图像采集，基于采集到的图像进行行车规划和/或驾驶辅助等。
[0026]车辆在整车出厂前或者维修时，可能需要对环视摄像头的参数进行标定，所述参数包括内部参数和外部参数，所述内部参数指的是焦距、光心以及镜头畸变等设备参数，外部参数指的是像素坐标系与世界坐标系之间的变换关系，其中对外部参数的标定是技术重点。而标定的精确度会直接影响摄像头的性能。
[0027]如图1所示，示出了本申请实施例提供的环视摄像头的标定场景的俯视图。如图1
所示，搭建标定场景时，预先在专用标定工位111周围的地面上划定多个标靶区域(如图1所示的标靶区域101
‑
标靶区域110)，并在每个标靶区域内布置至少一个预定图案的标靶。例如，在标靶区域101中布置有圆形标靶113和方形标靶114(也称棋盘格标靶)。在标定时，会将被标定车辆置于专用标定工位111上，并将被标定车辆的左前轮置于位置112处，利用车辆上的环视摄像头拍摄周围预先布设的标靶图像，并对拍摄到的标靶图像中的标靶进行定位识别。
[0028]其中，每个标靶与工位111上被标定车辆的相对位置关系是已知的(记作先验位置关系)。例如以工位111上被标定车辆为参考系建立的车体坐标系(或记为世界坐标)，那么已知每个标靶在该车体坐标系中的第一世界坐标。其中，车体坐标系用于描述车辆周围的物体与车辆本体之间的相对位置关系的坐标系。
[0029]在标定时，基于从标靶图像中定位识别到的标靶，计算识别到的标靶与工位111上被标定车辆的相对位置关系(记作后验位置关系)。例如，定位出从标靶图像中识别到的标靶在该标靶图像的像素坐标系中的像素坐标，基于像素坐标和世界坐标之间的预设变换关系，计算检测到的标靶在世界坐标系的第二世界坐标。其中，像素坐标系是用于描述图像中的像素点在图像中的绝对位置的坐标系。
[0030]针对同一标靶，将计算得出的后验相对位置关系与先验相对位置关系进行比对，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种标靶图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取标靶图像；基于所述标靶图像，获取所述标靶图像对应的自适应阈值，所述自适应阈值包括多个二值化阈值；基于所述多个二值化阈值，对所述标靶图像进行二值化处理，得到多幅二值化标靶图像；对得到的每幅二值化标靶图像进行标靶检测，得到每幅二值化标靶图像的检测结果；将所述多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述标靶图像，获取所述标靶图像对应的自适应阈值，包括：确定所述标靶图像的基础二值化阈值；确定所述基础二值化阈值的浮动取值范围；于所述基础二值化阈值的浮动取值范围内取多个值，得到多个二值化阈值，作为所述自适应阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述标靶图像的基础二值化阈值，包括：从所述标靶图像中确定出感兴趣区域；基于所述感兴趣区域内的像素点，确定所述标靶图像的基础二值化阈值。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述多幅二值化标靶图像的检测结果进行融合，得到标靶检测结果，包括：基于每幅二值化标靶图像的检测结果，获取每幅二值化标靶图像对应的标靶点的位置坐标；基于所述每幅二值化标靶图像对应的标靶点的位置坐标，建立标靶点数组；计算每个标靶点数组中每个位置坐标的置信度，基于所述每个标靶点数组中每个位置坐标的置信度和所述每个标靶点数组中的位置坐标，获得所述每个标靶点数组对应的标靶点的位置坐标，将所有标靶点数组对应的标靶点的位置坐标作为所述标靶检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述每幅二值化标靶图像对应的标靶点的位置坐标，建立标靶点数组，包括：基于第一位置坐标，建立第一标靶点数组，所述第一位置坐标是第一二值化图像对应的标靶点的位置坐标，所述第一二值化图像是所述多幅二值化标靶图像中的任一幅二值化图像；确定第二位置坐标与第一位置坐标的位置关系，所述第二位置坐标是第二二值化图像对应的标靶点的位置坐标，所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯谢星，许凌云，彭易锦，
申请(专利权)人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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