【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别是涉及一种图像目标的匹配方法、终端设备以及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能、传感器技术的快速发展，智能驾驶成为了学业界、工业界研究的重要领域，感知作为智能驾驶的重要一环，其获取的环境信息是智能驾驶技术成功应用的基础。
2、智能驾驶系统中，目前较为常见的传感器是相机。由于单一焦距的相机视野和检测范围有限，目前倾向采用多目相机的感知方案，多目相机中的不同相机焦距不相同，有效地增加了多目相机的视野和检测范围。在对多目相机中的不同相机的感知结果进行融合之前，需要进行目标匹配操作。相关匹配操作会涉及额外的特征、精细的参数调整等，可能因此存在一定的误匹配，极大影响了感知结果匹配的鲁棒性和准确性。
技术实现思路
1、本申请提供一种图像目标的匹配方法、终端设备以及存储介质。
2、本申请采用的一个技术方案是提供一种图像目标的匹配方法；该方法包括：
3、获取同一时刻下多目相机中的第一目相机拍摄的第一图像，和获取多目相机中的第二目相机拍摄的第二图像，并得到第一图像对应的至少一个第一检测框，以及第二图像对应的至少一个第二检测框；其中，第一图像对应的焦距小于第二图像对应的焦距；每一检测框内存在一图像目标；
4、利用单应矩阵，将至少一个第二检测框投影至第一图像中，得到至少一个第二检测框在第一图像中的至少一个第三检测框；其中，单应矩阵基于第一目相机的第一内参及第二目相机的第二内参确定得到；
5、根据每一第一检测框与每一第
6、可选地，根据每一第一检测框与每一第三检测框之间的位置关系，确定出每一第一检测框与每一第三检测框之间的第一匹配关系，包括：
7、确定每一第二检测框的第二中心点，与每一第一检测框的中心点之间的偏移矩阵；
8、利用偏移矩阵，对每一第一检测框进行调整，得到每一第一检测框对应的第四检测框；
9、响应于存在任一第四检测框与任一第三检测框之间的交并比大于预设交并比，确定任一第一检测框与任一第三检测框匹配成功。
10、可选地，响应于存在任一第四检测框与任一第三检测框之间的交并比大于预设交并比，确定任一第一检测框与任一第三检测框匹配成功的步骤之前，还包括：
11、获取每一第四检测框对应的第一目标类别，以及每一第三检测框对应的第二目标类别；
12、响应于存在第一数量的第四检测框对应的第一目标类别，与第二数量的第三检测框对应的第二目标类别相同，获取第一数量的第四检测框与第二数量的第三检测框之间的交并比。
13、可选地，响应于存在任一第四检测框与任一第三检测框之间的交并比大于预设交并比，确定任一第一检测框与任一第三检测框匹配成功的步骤之前，还包括：
14、获取每一第四检测框的第四中心点，与每一第三检测框的第三中心点之间的欧式距离；
15、获取欧式距离最小的每一第四检测框与每一第三检测框之间的交并比。
16、可选地，确定每一第二检测框的第二中心点，与每一第一检测框的中心点之间的偏移矩阵，包括：
17、获取每一第二中心点与每一第一中心点之间的横向偏移，确定横向偏移矩阵，以及每一第二中心点与每一第一中心点之间的纵向偏差，确定纵向偏移矩阵；
18、利用偏移矩阵，对每一第一检测框进行调整，得到每一第一检测框对应的第四检测框，包括：
19、利用横向偏移矩阵和纵向偏移矩阵，对每一第一检测框进行平移，得到每一第一检测框对应的第四检测框。
20、可选地，响应于存在任一第四检测框与任一第三检测框之间的交并比大于预设交并比，确定任一第一检测框与任一第三检测框匹配成功，包括：
21、响应于存在任一第四检测框与任一第三检测框之间的交并比大于预设交并比，获取任一第四检测框对应的第一检测框周长、第一检测框面积，以及任一第三检测框对应的第二检测框周长、第二检测框面积；
22、利用第一检测框周长、第二检测框周长、第一检测框面积和第二检测框面积，确定任一第四检测框与任一第三检测框之间的检测框差异度；
23、响应于检测框差异度小于或等于差异度阈值，确定任一第一检测框与任一第三检测框匹配成功。
24、可选地，利用第一检测框周长、第二检测框周长、第一检测框面积和第二检测框面积，确定任一第四检测框与任一第三检测框之间的检测框差异度，包括：
25、获取第一检测框周长与第二检测框周长之差，得到周长差，以及第一检测框周长与第二检测框周长之和，得到周长和；
26、获取第一检测框面积与第二检测框面积之差，得到面积差，以及第一检测框面积与第二检测框面积之和，得到面积和；
27、计算周长差与周长和之商，得到第一参数，以及面积差与面积和之商，得到第二参数；
28、计算第一参数与第二参数的加权和，得到检测框差异度。
29、可选地，利用单应矩阵，将至少一个第二检测框投影至第一图像中，得到至少一个第二检测框在第一图像中的至少一个第三检测框，包括：
30、获取第二内参的逆矩阵，以及至少一个第二检测框在第二图像中的初始角点；
31、计算第一内参与逆矩阵的矩阵乘积，得到单应矩阵；
32、利用单应矩阵，将至少一个初始角点投影至第一图像中，得到投影角点；
33、根据至少一个投影角点，得到至少一个第三检测框。
34、本申请采用的另一个技术方案是提供一种终端设备，终端设备包括存储器以及与存储器连接的处理器；
35、其中，存储器用于存储程序数据，处理器用于执行程序数据以实现如上述的图像目标的匹配方法。
36、本申请采用的另一个技术方案是提供一种计算机存储介质，计算机存储介质用于存储程序数据，程序数据在被计算机执行时，用以实现如上述的图像目标的匹配方法。
37、本申请的有益效果是：利用第一目相机的第一内参和第二目相机的第二内参，确定单应矩阵；利用单应矩阵将至少一个第二检测框从第二图像投影至第一图像中，得到至少一个第三检测框；根据每一第三检测框与每一第一检测框之间的位置关系，确定出每一第三检测框与每一第一检测框之间的第一匹配关系，进而确定出至少一个第一检测框与至少一个第二检测框之间的第二匹配关系。本申请提供的目标匹配方法，无需利用相机外参以确定单应矩阵，减少因相机外参不准确而带来的误匹配，从而提高目标匹配的准确性与稳定性。进一步地，有助于提高后续多目感知融合算法的稳定性。
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1.一种图像目标的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、与所述处理器连接的存储器，其中，
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令被执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种图像目标的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
<...【专利技术属性】
技术研发人员：陈豪，余士超，许成军，周亚振，
申请(专利权)人：浙江零跑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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