【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及車輛感知，具體涉及一種移動障礙物追蹤方法及其裝置、存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、在車輛周邊移動障礙物追蹤時，如果直接使用傳感器的測量結(jié)果，可能會由于誤差造成障礙物測量結(jié)果的突變，這對車輛感知來說是不可接受的。因此需要在傳感器測量結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)行跟蹤，以此來保證移動障礙物的位置、速度等信息不會發(fā)生突變。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請的目的在于提出一種移動障礙物追蹤方法及其裝置、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，保證移動障礙物的位置、速度等信息不會發(fā)生突變。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請實(shí)施例提供一種移動障礙物追蹤方法，所述方法包括：
3、獲取車輛環(huán)視攝像頭輸出的當(dāng)前視頻幀；
4、對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，并提取所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)；
5、計算所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量；
6、對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果確定每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)；
7、根據(jù)每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)計算出每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)，并根據(jù)每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量，計算出每個移動障礙物的移動速度；
8、將每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)和移動速度輸入預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波模型進(jìn)行濾波處理，獲得濾波后的每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)和移動速度。p>
9、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：
10、將濾波后的每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換至車輛坐標(biāo)系，并輸出。
11、在一些實(shí)施例中，所述對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，具體包括：
12、獲取車輛環(huán)視攝像頭輸出的與當(dāng)前時刻相鄰的兩個歷史時刻的視頻幀，基于三幀差法、所述兩個歷史時刻的視頻幀對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域。
13、在一些實(shí)施例中，所述對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，具體包括：
14、采用眾數(shù)聚類對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，將屬于同一個移動障礙物的所有輪廓特征點(diǎn)聚在一個簇。
15、在一些實(shí)施例中，每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)具體為：每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)所形成的輪廓區(qū)域的幾何中心在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)。
16、在一些實(shí)施例中，每個移動障礙物的移動速度具體為：每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量的加權(quán)平均值。
17、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：
18、對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行灰度處理得到灰度圖像，并對所述灰度圖像進(jìn)行中值濾波，濾波后的灰度圖像用于進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域。
19、與上述方法對應(yīng)，本申請實(shí)施例還提供一種移動障礙物追蹤裝置，包括：
20、視頻幀獲取模塊，用于獲取車輛環(huán)視攝像頭輸出的當(dāng)前視頻幀；
21、目標(biāo)檢測模塊，用于對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，并提取所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)；
22、光流計算模塊，用于計算所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量；
23、聚類模塊，用于對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果確定每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)；
24、運(yùn)動信息計算模塊，用于根據(jù)每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)計算出每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)，并根據(jù)每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量，計算出每個移動障礙物的移動速度；
25、卡爾曼濾波模塊，用于將每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)和移動速度輸入預(yù)設(shè)的卡爾曼濾波模型進(jìn)行濾波處理，獲得濾波后的每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)和移動速度。
26、在一些實(shí)施例中，所述裝置還包括：
27、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模塊，用于將濾波后的每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換至車輛坐標(biāo)系，并輸出。
28、本申請實(shí)施例還提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如上所述的移動障礙物追蹤方法。
29、本申請實(shí)施例提供的一種移動障礙物追蹤方法及其裝置、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，具有以下有益效果：
30、本申請實(shí)施例通過對車輛環(huán)視攝像頭輸出的視頻幀(環(huán)視圖像)進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得若干個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，并對若干個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行輪廓特征點(diǎn)檢測，由于一個移動障礙物可能包含了前面檢測到的多個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，因此本申請實(shí)施例利用輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類確定視頻幀中存在幾個移動障礙物，以及每個移動障礙物所包含的所有輪廓特征點(diǎn)，基于每個移動障礙物所包含的所有輪廓特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和光流矢量，可以快速計算出移動障礙物的圖像坐標(biāo)和移動速度，進(jìn)一步地，將該移動障礙物的圖像坐標(biāo)和移動速度作為卡爾曼濾波模型的模型輸入，利用該模塊進(jìn)行卡爾曼濾波，將模型輸出作為最終的檢測結(jié)果，相對于直接使用傳感器的測量結(jié)果來說，能夠更好地保證移動障礙物的位置、速度等信息不會發(fā)生突變，提高了移動障礙物檢測的準(zhǔn)確性。
31、本申請實(shí)施例未詳述的細(xì)節(jié)和優(yōu)點(diǎn)在具體實(shí)施方式中詳細(xì)說明。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種移動障礙物追蹤方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)具體為：每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)所形成的輪廓區(qū)域的幾何中心在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，每個移動障礙物的移動速度具體為：每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量的加權(quán)平均值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種移動障礙物追蹤裝置，其特征在于，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種移動障礙物追蹤方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述當(dāng)前視頻幀進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測獲得至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述至少一個運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的輪廓特征點(diǎn)的光流矢量進(jìn)行聚類，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，每個移動障礙物在所述當(dāng)前視頻幀中的圖像坐標(biāo)具體為：每個移動障礙物所包含的輪廓特征點(diǎn)所形成的輪廓區(qū)域的幾何中心在所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王薏，谷俊，何俏君，尹超凡，彭斐，
申請(專利權(quán))人：廣州汽車集團(tuán)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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