【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，特别涉及一种车辆鸟瞰视图的融合方法、车辆和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、日益发展的自动驾驶技术对实时性有着较高的要求。目前，多摄像头介入的车辆跟踪技术采用数据级融合和目标级融合之间的特征级融合。然而在实际车辆行驶中，由于周围车辆行驶的随机性，多摄像头下的多目标跟踪需要利用复杂的神经网络与雷达等传感器，对算力及设备要求高，不利于中低端设备采用。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种车辆鸟瞰视图的融合方法、车辆和计算机可读存储介质。
2、本专利技术的车辆鸟瞰视图的融合方法，包括：
3、获取车辆多个图像采集装置分别进行图像采集并进行对象检测处理得到的处理结果，所述多个图像采集装置采集图像的视场不同；
4、在所述处理结果包括检测对象且所述检测对象位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的情况下，计算所述检测对象的交并比；
5、根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象；
6、根据所述目标对象生成车辆鸟瞰视图。
7、如此，本专利技术中车身上多个图像采集装置分别进行图像采集并识别出图中车辆，当检测到的车辆位于多个图像采集装置视场交叠区域中时，通过计算图像识别结果的交并比融合得到目标车辆整体图像识别结果，据此生成车辆鸟瞰视图，降低了多个图像采集装置下多目标跟踪的算力需求。
8、在某些实施方式中，所述获取车辆多个图像采集装置分别对图像进行采集并进行对象检测处理得到的处理结果，包括：
9、获取多个所述图像采集装置分别对同一时刻采集所述车辆周围环境的图像帧进行对象检测处理得到的所述处理结果。
10、车身不同位置上固定的多个图像采集装置，可分别在不同视角下采集车辆周围环境的图像帧，并可识别出图像帧内的车辆，图像识别结果为后续检测对象的交并比计算提供依据。
11、在某些实施方式中，所述在所述处理结果包括检测对象且所述检测对象位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的情况下，计算所述检测对象的交并比，包括：
12、在所述视场交叠区域对应的多个所述图像采集装置中，确定每个所述图像采集装置的处理结果中位于所述视场交叠区域的所述目标对象的位置和尺寸；
13、根据所述检测对象的位置和尺寸计算所述检测对象的交并比。
14、如此，对存在于视场交叠区域中的车辆，确定该车辆在多个图像采集装置图像识别结果在对应图像帧中的位置和尺寸，能够通过图像识别结果在图像帧中的位置和尺寸信息计算交并比。
15、在某些实施方式中，所述根据所述检测对象的位置和尺寸计算所述检测对象的交并比，包括：
16、将每个所述检测对象的形状按预设方向拆解成多个三角形；
17、根据多个所述三角形的交点确定重叠三角形两两的重叠面积；
18、根据所述重叠面积计算所述检测对象的重叠总面积；
19、根据每个所述检测对象的面积和所述重叠总面积确定所述检测对象的合并面积；
20、根据所述合并面积和所述重叠总面积计算所述交并比。
21、如此，计算出视场交叠区域中的车辆的各图像采集装置下的图像识别边界框的交并比，交并比大小可用于后续的各图像采集装置相同车辆的图像匹配过程。
22、在某些实施方式中，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
23、根据所述交并比建立二分图；
24、基于所述二分图匹配位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的所述检测对象并融合得到所述目标对象。
25、如此，根据交并比建立的两个图像采集装置视场交叠区域二分图，二分图有助于建立各个图像采集装置采集到的车辆图像进行匹配，最终融合得到目标对象。
26、在某些实施方式中，所述根据所述交并比建立二分图的步骤之后，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
27、根据所述交并比的类型确定比较阈值；
28、根据所述检测对象的距离和对应的所述交并比调整所述二分图的连接边。
29、如此，本专利技术中具有不同取值范围的交并比类型及其阈值可根据实际运用场景的精度需求进行选取。并同时考虑车辆距离和交并比达到阈值的情况确定二分图的连接边的保留或删除，精简了后续算法匹配二分图的过程，减少了时间和算力资源的浪费。
30、在某些实施方式中，所述基于所述二分图匹配位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的所述检测对象并融合得到所述目标对象，包括：
31、使用预设算法对所述二分图进行匹配处理；
32、将匹配到的位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的所述检测对象赋予相同的全局身份编码；
33、根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计；
34、根据综合投票估计的结果确定所述目标对象。
35、如此，二分图的算法匹配能够匹配多个摄像头视场交叠区域下同一车辆的图像，在对匹配为同一车辆的图像赋予相同全局身份编码后，根据计算所得的车辆位置和车辆图像的尺寸综合投票估计得出融合后整车图像识别边界框尺寸，最终可确定整车图像。
36、在某些实施方式中，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
37、获取历史帧估计的相同全局身份信息的所述检测对象的稳定性；
38、根据所述检测对象的稳定性确定所述检测对象的第一投票权重；
39、根据所述检测对象的第一投票权重和所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计。
40、如此，历史帧的稳定性影响该二分图连接线路在整车图像的边界框尺寸融合过程中的投票权重。历史帧稳定性强，则表示该车辆相对于摄像头所在车辆的位置变化不大，该二分图连接线路无需调整，第一投票权重越高，越能作为估测整车图像边界框尺寸的依据。
41、在某些实施方式中，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
42、获取相同全局身份信息的所述检测对象在对应图像帧的截断比例；
43、根据所述截断比例确定对应的所述检测对象的第一投票权重；
44、根据所述检测对象的第一投票权重和所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计。
45、如此，当前图像帧的截断比例影响该图像帧在整车图像的边界框尺寸融合过程中的投票权重。截断比例越低，则第一投票权重越高，越能作为估测整车图像边界框尺寸的依据。
46、在某些实施方式中，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
47、在相同全局身份信息的所述检测对象的朝向角度的角度差小于第一预设值，且交并比大于第二预设值的情况下，根据所述检测对象的朝向角度采用均值估算得到融合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述获取车辆多个图像采集装置分别对图像进行采集并进行对象检测处理得到的处理结果，包括：
3.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述在所述处理结果包括检测对象且所述检测对象位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的情况下，计算所述检测对象的交并比，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述检测对象的位置和尺寸计算所述检测对象的交并比，包括：
5.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
6.根据权利要求5所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述交并比建立二分图的步骤之后，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
7.根据权利要求5所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述基于所述二分图匹配位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的所述检测
8.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
9.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
10.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
11.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据相同全局身份信息的所述检测对象的尺寸做融合后所述目标对象的尺寸的综合投票估计，包括：
12.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据综合投票估计的结果确定所述目标对象，包括：
13.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现权利要求1-12任一项所述的车辆鸟瞰视图的融合方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-12任一项所述的车辆鸟瞰视图的融合方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述获取车辆多个图像采集装置分别对图像进行采集并进行对象检测处理得到的处理结果，包括：
3.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述在所述处理结果包括检测对象且所述检测对象位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的情况下，计算所述检测对象的交并比，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述检测对象的位置和尺寸计算所述检测对象的交并比，包括：
5.根据权利要求1所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
6.根据权利要求5所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述根据所述交并比建立二分图的步骤之后，所述根据所述交并比对所述检测对象进行融合得到目标对象，包括：
7.根据权利要求5所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所述基于所述二分图匹配位于多个所述图像采集装置视场交叠区域的所述检测对象并融合得到所述目标对象，包括：
8.根据权利要求7所述的车辆鸟瞰视图的融合方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋思凡，渚泽青，
申请(专利权)人：上海鉴智其迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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