【技术实现步骤摘要】
本申请属于车道查验，更具体地说，是涉及一种多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法及查验设备。
技术介绍
1、在车辆运输安检通道中，为了防止人员利用车辆躲避安检及违规运输，需要对通关的人与车进行同步安检，根据相关规定车辆进入查验车道时仅允许司机一人开车进入，并提前打开全部车窗，到达查验停车区后通过深度相机定位车窗位置，再利用机械臂移动至车窗位置进行抓拍车辆内部图像。
2、但在实际运用过程中发现，该方法至适用于小轿车，对于通过车道内的轿车、货车、房车、拖挂车等车辆，受到不同车型的车窗位置、高度以及数量的差异影响以及停车位置、车身倾斜度的差异影响，在使用深度相机定位车窗位置时，由于深度相机同时存在视角范围小、最大检测距离不足、最小检测距离限制三方面的自身参数限制，导致深度相机检测不到全部车窗或者定位不准确，因此，深度相机存在的场景适应能力不足的缺点。
3、此外，若使用多台深度相机来提升适应能力，深度相机的价格为常规相机的数十倍，则存在成本高的缺点。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法及查验设备，以解决现有技术对车窗定位过程中存在的场景适应能力不足以及成本高的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：提供一种多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，所述多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法包括步骤：
3、通过标定获取每个定位相机基于相机坐标系下的参数变换矩阵以及每个定位相机与单
4、将单线束激光雷达检测到的车辆侧面点云拟合成空间直线；
5、根据空间转化关系将单线束激光雷达、每个定位相机以及空间直线转化至基准空间坐标系，分别计算得到每个定位相机至车辆侧面的车身距离；
6、每个定位相机获取车辆的侧面图像，通过目标检测获取车窗目标；
7、根据参数变换矩阵与车身距离将车窗目标的像素坐标转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标；
8、将全部定位相机获取的车窗空间物理坐标映射至基准空间坐标系下，并控制抓拍相机移动至车窗空间物理坐标处进行抓拍检测。
9、在本申请另一个实施例中，通过标定获取每个定位相机基于相机坐标系下的参数变换矩阵的方法，包括步骤：
10、将待标定的任意两个定位相机设置于具有共同视野的位置；
11、将棋盘格标定板放在共同视野中的不同位置、不同角度；
12、分别用两个定位相机进行图像采集，分别获取标定图像；
13、分别对标定图像进行角点提取，再将角点提取后的两张标定图像进行立体匹配，分别得到两个定位相机的内参变换矩阵和畸变系数以及两个定位相机之间的外参变换矩阵。
14、在本申请另一个实施例中，通过标定获取每个定位相机与单线束激光雷达基于基准空间坐标系的空间转换关系的方法，包括步骤：
15、将单线束激光雷达与任意其中一个定位相机设置于同一位置，且单线束激光雷达的视野中线与该定位相机的光轴线重合；
16、以该定位相机作为原点建立基准空间坐标系。
17、在本申请另一个实施例中，根据参数变换矩阵与车身距离将车窗目标的像素坐标转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
18、在侧面图像的像素坐标下获取车窗目标的检测框中心点p（pixelex，pixeley）相对于侧面图像中心点的垂直像素差δh以及水平像素差δv，计算公式为：
19、
20、其中，h为侧面图像的像素高度，w为侧面图像的像素宽度；
21、基于所述参数变换矩阵将垂直像素差δh以及水平像素差δv对应转化为检测框中心点p相对于侧面图像中心点c的垂直夹角degreev以及水平夹角degreeh，计算公式为：
22、
23、其中，fovv为定位相机的垂直视角，fovh为定位相机的水平视角；
24、通过垂直夹角degreev以及水平夹角degreeh转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标。
25、在本申请另一个实施例中，通过垂直夹角degreev以及水平夹角degreeh转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
26、将垂直夹角degreev以及水平夹角degreeh分别结合车身距离di计算出检测框中心点p相对于侧面图像中心点c的垂直物理距离dv以及水平物理距离dh，i代表定位相机的顺序，计算公式为：
27、
28、基于三角函数计算出检测框中心点p相对于侧面图像中心点c的直线物理距离dwin，计算公式为：
29、
30、根据直线物理距离dwin获取车窗目标相对于定位相机的车窗空间物理坐标。
31、在本申请另一个实施例中，根据直线物理距离dwin获取车窗目标相对于定位相机的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
32、设相机坐标系下的车窗空间物理坐标（x，y，z）以及定位相机的光心坐标为（ppx，ppy），fx和fy分别表示定位相机在水平方向的焦距和垂直方向的焦距，则计算公式为：
33、 。
34、在本申请另一个实施例中，所述定位相机为广角摄像头。
35、在本申请另一个实施例中，将单线束激光雷达检测到的车辆侧面点云拟合成空间直线的方法，包括步骤：
36、对车辆侧面点云进行聚类处理，得到若干点云团簇；
37、对每一个点云团簇进行直线拟合，得到若干拟合线段；
38、计算任意两条拟合线段之间的距离，将距离小于距离阈值的拟合线段组成线段团簇；
39、提取最大的线段团簇，并将最大的线段团簇中的全部拟合线段拟合成空间直线。
40、在本申请另一个实施例中，将全部定位相机获取的车窗空间物理坐标映射至基准空间坐标系下之后，包括步骤：
41、设最大的线段团簇中的拟合线段的数量为n；
42、于基准空间坐标系下基于空间距离对车窗目标的空间坐标进行聚类处理，得到若干车窗目标团簇；
43、提取大小排名为前n-1的车窗目标团簇；
44、从提取后的车窗目标团簇中各选出一个预测概率最大的车窗目标，得到n-1个车窗目标，过滤全部剩余车窗目标。
45、本申请还提供一种查验设备，用于执行如上所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，所述查验设备包括车道以及设置于所述车道上方的龙门架，所述车道两侧分别设置若干定位相机以及至少一个单线束激光雷达，所述龙门架上设置有滑动机构以及设置于所述滑动机构上的若干抓拍相机，通过所述定位相机融合单线束激光雷达对车辆两侧的车窗进行定位，并由所述滑动机构带动所述抓拍相机至对应的车窗位置进行抓拍检测。
46、本申请提供的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，与现有技术相比，通过单线束激光雷达本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过标定获取每个定位相机基于相机坐标系下的参数变换矩阵的方法，包括步骤：
3.如权利要求2所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过标定获取每个定位相机与单线束激光雷达基于基准空间坐标系的空间转换关系的方法，包括步骤：
4.如权利要求1所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，根据参数变换矩阵与车身距离将车窗目标的像素坐标转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
5.如权利要求4所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过垂直夹角Degreev以及水平夹角Degreeh转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
6.如权利要求5所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，根据直线物理距离Dwin获取车窗目标相对于定位相机的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
7.如权
8.如权利要求1所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，将单线束激光雷达检测到的车辆侧面点云拟合成空间直线的方法，包括步骤：
9.如权利要求8所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，将全部定位相机获取的车窗空间物理坐标映射至基准空间坐标系下之后，包括步骤：
10.一种查验设备，用于执行如权利要求1至9任意一项所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，包括车道以及设置于所述车道上方的龙门架，所述车道两侧分别设置若干定位相机以及至少一个单线束激光雷达，所述龙门架上设置有滑动机构以及设置于所述滑动机构上的若干抓拍相机，通过所述定位相机融合单线束激光雷达对车辆两侧的车窗进行定位，并由所述滑动机构带动所述抓拍相机至对应的车窗位置进行抓拍检测。
...【技术特征摘要】
1.一种多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过标定获取每个定位相机基于相机坐标系下的参数变换矩阵的方法，包括步骤：
3.如权利要求2所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过标定获取每个定位相机与单线束激光雷达基于基准空间坐标系的空间转换关系的方法，包括步骤：
4.如权利要求1所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，根据参数变换矩阵与车身距离将车窗目标的像素坐标转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
5.如权利要求4所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，通过垂直夹角degreev以及水平夹角degreeh转化为基于相机坐标系下的车窗空间物理坐标的方法，包括步骤：
6.如权利要求5所述的多相机融合单线束激光雷达的车道查验方法，其特征在于，根据直线物理距离dwi...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴胜斌，赖时伍，许金金，孙涛，魏新建，陈芳明，
申请(专利权)人：盛视科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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