本發(fā)明涉及車載裝置技術(shù)領域，特別涉及一種利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法。

背景技術(shù)：

隨著人們對駕駛安全的日益重視，汽車行業(yè)的安全標準也不斷提高，目前裝備高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)的汽車也越來越多。ADAS系統(tǒng)是利用安裝在車上的各式各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環(huán)境，收集數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的運算與分析，從而幫助駕駛者提前察覺可能發(fā)生的危險，以提升安全性和舒適性的主動駕駛安全技術(shù)。而ADAS系統(tǒng)中一個重要的傳感器就是車載攝像頭，它就像汽車的眼睛，幫助獲取汽車行駛過程中的各種圖像信息。因此車載攝像頭已經(jīng)成為各種ADAS系統(tǒng)中必不可少的一部分，在汽車智能駕駛發(fā)展中的應用也越來越廣。

然而，車載攝像頭對于圖像捕捉的精度有很大程度上取決于車載攝像頭本身的安裝位置、車載攝像頭的角度等因素的作用。其中，車載攝像頭的角度包括車載攝像頭的俯仰角、橫擺角以及橫滾角，目前主要使用專門的標定設備來獲取到車載攝像頭的角度，這存在成本較高并且操作不是很方便的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法，以解決現(xiàn)有的車載攝像頭的角度標定成本較高并且操作不是很方便的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置，所述利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置包括：

檢測分類器，所述檢測分類器用于根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；

檢測處理器，所述檢測處理器用于根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，所述檢測處理器根據(jù)前方兩側(cè)車輛圖像所形成的行駛軌跡線的視覺交點得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，所述檢測處理器根據(jù)前方兩側(cè)車輛圖像所形成的行駛軌跡線的視覺交點與前方兩側(cè)車輛圖像所形成的等腰三角形的頂點之間的豎直距離及水平距離得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，所述檢測處理器用于根據(jù)車載攝像頭捕捉的n對前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，其中，n為自然數(shù)。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，n為大于等于100的自然數(shù)。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，所述檢測分類器根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像與前方車輛的正向圖之間的角度差得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，所述檢測分類器根據(jù)車載攝像頭捕捉的m輛前方車輛圖像得到m對轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度，其中，m為自然數(shù)。

可選的，在所述的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置中，m為大于等于100的自然數(shù)。

本發(fā)明還提供一種利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的方法，所述利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的方法包括：

根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及

根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角。

可選的，在利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的方法中，

根據(jù)車載攝像頭捕捉的m輛前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及

根據(jù)車載攝像頭捕捉的n對前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角；

其中，m和n均為大于等于100的自然數(shù)。

在本發(fā)明提供的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法中，根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角。相較于現(xiàn)有技術(shù)中使用專門的標定設備通過特定操作得到車載攝像頭的角度而言，本發(fā)明提供的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法成本比較低廉并且操作簡單。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置的框結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例的檢測處理器得到車載攝像頭的俯仰角及橫擺角的原理示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例的檢測分類器得到轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度的示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例的置信度及其對應的置信度高度的示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明提出的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法作進一步詳細說明。根據(jù)下面說明和權(quán)利要求書，本發(fā)明的優(yōu)點和特征將更清楚。需說明的是，附圖均采用非常簡化的形式且均使用非精準的比例，僅用以方便、明晰地輔助說明本發(fā)明實施例的目的。特別的，各附圖需要展示的側(cè)重點不同，往往都采用了不同的比例。

請參考圖1，其為本發(fā)明實施例的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置的框結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，所述利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置1包括：檢測分類器10，所述檢測分類器10用于根據(jù)車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；檢測處理器11，所述檢測處理器11用于根據(jù)車載攝像頭2捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭2的橫滾角。

在本申請實施例中，所述檢測處理器11根據(jù)前方兩側(cè)車輛圖像所形成的行駛軌跡線的視覺交點得到所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角。進一步的，所述檢測處理器11根據(jù)前方兩側(cè)車輛圖像所形成的行駛軌跡線的視覺交點與前方兩側(cè)車輛圖像所形成的等腰三角形的頂點之間的豎直距離及水平距離得到所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角。

具體的，請參考圖2，其為本發(fā)明實施例的檢測處理器得到車載攝像頭的俯仰角及橫擺角的原理示意圖。如圖2所示，B表示車載攝像頭2所在的車輛，C1表示車載攝像頭2所在車輛的一側(cè)車輛，C2表示車載攝像頭2所在車輛的另一側(cè)車輛。

易知的，從車輛B(也即車載攝像頭2)處觀察，車輛C1與車輛C2的行駛軌跡線將在遠方相交(即具有視覺交點)，即車載攝像頭2捕捉到的車輛C1與車輛C2的行駛軌跡線在遠處將具有視覺交點A1，視覺交點A1基于圖像顯示的特性而必然存在。

同時，車輛C1與車輛C2可以形成一等腰三角形，具有頂點A2。即將車輛C1與車輛C2看成一個點的話，在此可以形成兩個三角形，即三角形A1C1C2以及三角形A2C1C2，這兩個三角形具有一條共同的邊C1C2，同時，這條邊上的高度也相同，即交點A1到邊C1C2的距離與頂點A2到邊C1C2的距離相同。

在本申請實施例中，可以通過交點A1與頂點A2之間的水平距離H1得到所述車載攝像頭2的橫擺角。通過交點A1與頂點A2之間的豎直距離H2(即交點A1與頂點A2之間的高度差)得到所述車載攝像頭2的俯仰角。具體的，可采用現(xiàn)有技術(shù)中任意一種方法根據(jù)距離得到俯仰角和橫擺角，本申請實施例對此不再贅述。

進一步的，所述檢測處理器11用于根據(jù)車載攝像頭2捕捉的n對前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角，其中，n為自然數(shù)。優(yōu)選的，n為大于等于100的自然數(shù)。即根據(jù)大量的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角，由此，可以提高所得到的所述車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角的精度。在本申請的其他實施例中，可以根據(jù)所要得到的車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角的精度要求而決定n的取值。通常的，n的取值越高，車載攝像頭2的俯仰角及橫擺角的精度越高，相應的，所述檢測處理器11所需要處理的數(shù)據(jù)量越大。對此，可以根據(jù)實際情況做出相應的平衡。

在本申請實施例中，所述檢測分類器10根據(jù)車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像與前方車輛的正向圖之間的角度差得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度。

具體的，可參考圖3和圖4，其中，圖3為本發(fā)明實施例的檢測分類器得到轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度的示意圖，圖4為本發(fā)明實施例的置信度及其對應的置信度高度的示意圖。如圖3和圖4所示，其示出了車載攝像頭2捕捉的前方車輛的示意圖(在此將車輛示意性的以長方形示出，同時，易知的，自后方觀察前方車輛時，前方車輛基本就顯示為一個長方形)，所述檢測分類器10對車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像分別進行左右的角度轉(zhuǎn)動，每轉(zhuǎn)動一次角度(其中，每次轉(zhuǎn)動的角度為一特定值)便將角度轉(zhuǎn)動后的車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像與前方車輛的正向圖進行比較，當兩者重合/相同時，便可得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度。例如，檢測分類器10對車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像進行N次向右角度轉(zhuǎn)動后，角度轉(zhuǎn)動后的車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像便與前方車輛的正向圖重合，則轉(zhuǎn)動角度為N，置信度為TRN。

接著，所述檢測處理器11便可根據(jù)所得到的轉(zhuǎn)動角度和置信度得到橫滾角，在此，置信度最高的值對應的轉(zhuǎn)動角度即為橫滾角。優(yōu)選的，所述檢測分類器10根據(jù)車載攝像頭2捕捉的m輛前方車輛圖像得到m對轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度，其中，m為自然數(shù)。優(yōu)選的，m為大于等于100的自然數(shù)。所述檢測處理器11根據(jù)m對轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度的統(tǒng)計值得到置信度最高值，并據(jù)此得到橫滾角。即根據(jù)大量的車載攝像頭2捕捉的前方車輛圖像得到所述車載攝像頭2的橫滾角，由此，可以提高所得到的所述車載攝像頭2的橫滾角的精度。

相應的，本實施例還提供一種車載攝像頭標定方法，具體可包括如下步驟：

步驟S10：根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及

步驟S11：根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角。

其中，步驟S10可通過檢測分類器10完成，步驟S11可通過檢測處理器11完成，也就是說，車載攝像頭2將捕捉到的圖像發(fā)送給利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置1，便可得到所述車載攝像頭2的俯仰角、橫擺角及橫滾角，從而非常方便的實現(xiàn)了車載攝像頭2的標定。

優(yōu)選的，根據(jù)車載攝像頭捕捉的m輛前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及根據(jù)車載攝像頭捕捉的n對前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角；其中，m和n均為大于等于100的自然數(shù)。由此可以極大的提高所得到的車載攝像頭2的俯仰角、橫擺角及橫滾角的精度。

綜上可見，在本發(fā)明提供的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法中，根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方車輛圖像得到所述前方車輛的轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度；及根據(jù)車載攝像頭捕捉的前方兩側(cè)車輛圖像得到所述車載攝像頭的俯仰角及橫擺角，以及根據(jù)所述轉(zhuǎn)動角度及對應的置信度得到所述車載攝像頭的橫滾角。相較于現(xiàn)有技術(shù)中使用專門的標定設備通過特定操作得到車載攝像頭的角度而言，本發(fā)明提供的利用車輛檢測實現(xiàn)車載攝像頭的在線標定的裝置及方法成本比較低廉并且操作簡單。

上述描述僅是對本發(fā)明較佳實施例的描述，并非對本發(fā)明范圍的任何限定，本發(fā)明領域的普通技術(shù)人員根據(jù)上述揭示內(nèi)容做的任何變更、修飾，均屬于權(quán)利要求書的保護范圍。