【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及相机标定方法，更具体地说是指相机标定方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着智能交通系统的不断进步，车辆和行人的检测与跟踪应用变得越来越普遍。为了提高这些应用的准确性和可靠性，必须将路侧摄像头捕捉的图像与高精度地图进行精确匹配。这项工作不仅涉及图像处理，还需要结合地理信息，以确保系统能在复杂的交通环境中正确识别和跟踪目标。
2、目前，传统的相机标定方法通常依赖于人工选择多个特征点，通过复杂的数学算法建立相机与地图之间的关系。这一过程不仅非常耗时，而且容易受到人为因素的影响。在复杂的环境中，选择的特征点可能存在不准确性，从而影响标定的精度。此外，摄像头所拍摄的图像质量受到多种因素的影响，如路面条件、天气变化等，这些变化都可能导致人工标定无法及时适应，降低系统的响应能力和准确性。
3、因此，有必要设计一种新的方法，实现显著减少标定所需的人力和时间成本，提升工作效率，提高标定精度，确保标定结果的准确性和稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供相机标定方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：相机标定方法，包括：
3、获取相机拍摄的图像以及对应的高精度地图；
4、根据所述图像将所述高精度地图投影到相机视角；
5、对所述图像以及所述高精度地图进行分割，对分割后的图像进行目标物体轮廓确定和近似度计算，以得到轮廓信息；>
6、对所述轮廓信息进行关键定点提取，以得到目标物位置；
7、将所述目标物位置结合所述高精度地图进行坐标转换，以得到经纬度信息。
8、其进一步技术方案为：所述根据所述图像将所述高精度地图投影到相机视角，包括：
9、从所述相机拍摄的图像以及所述高精度地图中筛选若干个对应点；
10、采用opencv中的findhomography函数对所述对应点建立单应性矩阵，以将高精度地图投影到相机视角下。
11、其进一步技术方案为：所述对所述图像以及所述高精度地图进行分割，对分割后的图像进行目标物体轮廓确定和近似度计算，以得到轮廓信息，包括：
12、采用图像分割模型对所述图像以及所述高精度地图进行分割，并对所述分割后的图像提取目标物体的轮廓，生成遮罩；
13、计算遮罩与所述高精度地图中对应区域的相似度，并通过相似度与预设的阈值确定相似图形，以得到轮廓信息。
14、其进一步技术方案为：所述计算遮罩与所述高精度地图中对应区域的相似度，并通过相似度与预设的阈值确定相似图形，以得到轮廓信息，包括：
15、使用结构相似性指数计算遮罩与所述高精度地图中对应区域的相似度，并通过相似度与预设的阈值确定相似图形，以得到轮廓信息。
16、其进一步技术方案为：所述对所述轮廓信息进行关键定点提取，以得到目标物位置，包括：
17、使用douglas-peucker算法对提取的轮廓进行多边形逼近，提取关键顶点，以得到目标物位置。
18、其进一步技术方案为：所述将所述目标物位置结合所述高精度地图进行坐标转换，以得到经纬度信息，包括：
19、通过单应性矩阵的逆变换，将所述目标物位置转换为高精度地图坐标，并进一步转换为地理坐标，以得到经纬度信息。
20、本专利技术还提供了相机标定装置，包括：
21、获取单元，用于获取相机拍摄的图像以及对应的高精度地图；
22、投影单元，用于根据所述图像将所述高精度地图投影到相机视角；
23、轮廓信息提取单元，用于对所述图像以及所述高精度地图进行分割，对分割后的图像进行目标物体轮廓确定和近似度计算，以得到轮廓信息；
24、位置确定单元，用于对所述轮廓信息进行关键定点提取，以得到目标物位置；
25、转换单元，用于将所述目标物位置结合所述高精度地图进行坐标转换，以得到经纬度信息。
26、其进一步技术方案为：所述投影单元包括：
27、筛选子单元，用于从所述相机拍摄的图像以及所述高精度地图中筛选若干个对应点；
28、矩阵建立子单元，用于采用opencv中的findhomography函数对所述对应点建立单应性矩阵，以将高精度地图投影到相机视角下。
29、本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
30、本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
31、本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过获取相机拍摄的图像和对应的高精度地图，实现数据的全面收集；将高精度地图投影到相机视角，以便进行有效的空间匹配；利用图像和地图进行分割，确定目标物体的轮廓并进行近似度计算，获取精确的轮廓信息；从轮廓信息中提取关键定点，明确目标物的位置；将目标物位置与高精度地图结合进行坐标转换，从而获得经纬度信息，确保标定结果的准确性和稳定性；通过这一系列步骤，可以显著减少标定所需的人力和时间成本，提升工作效率和标定精度。
32、下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.相机标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述根据所述图像将所述高精度地图投影到相机视角，包括：
3.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述对所述图像以及所述高精度地图进行分割，对分割后的图像进行目标物体轮廓确定和近似度计算，以得到轮廓信息，包括：
4.根据权利要求3所述的相机标定方法，其特征在于，所述计算遮罩与所述高精度地图中对应区域的相似度，并通过相似度与预设的阈值确定相似图形，以得到轮廓信息，包括：
5.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述对所述轮廓信息进行关键定点提取，以得到目标物位置，包括：
6.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述将所述目标物位置结合所述高精度地图进行坐标转换，以得到经纬度信息，包括：
7.相机标定装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的相机标定装置，其特征在于，所述投影单元包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.相机标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述根据所述图像将所述高精度地图投影到相机视角，包括：
3.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述对所述图像以及所述高精度地图进行分割，对分割后的图像进行目标物体轮廓确定和近似度计算，以得到轮廓信息，包括：
4.根据权利要求3所述的相机标定方法，其特征在于，所述计算遮罩与所述高精度地图中对应区域的相似度，并通过相似度与预设的阈值确定相似图形，以得到轮廓信息，包括：
5.根据权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述对所述轮廓信息进行关键定点提取，以得到目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴昂钊，杨晓桥，温伟华，黄日文，
申请(专利权)人：深圳市金溢科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。