本技術(shù)涉及計算機，特別是涉及一種車輛的相機位姿確定方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、相機位姿是指相機在?世界坐標(biāo)系中的位置和方向，相機位姿是確保系統(tǒng)精準(zhǔn)度和可靠性的關(guān)鍵參數(shù)之一，車輛的自動駕駛等任務(wù)的重要組成部分。相機位姿不僅決定了系統(tǒng)的視覺感知效果，還直接影響到道路上機動車、非機動車及行人等目標(biāo)的距離估算。借助車輛的相機位姿（例如車輛的電子后視鏡的相機位姿）與目標(biāo)的位置關(guān)系，系統(tǒng)可以對目標(biāo)的橫向和縱向距離進行精確的計算，從而為車輛的駕駛輔助和安全防護提供可靠的測距結(jié)果。

2、目前，車輛的相機位姿的確定，依賴于相機標(biāo)定過程中標(biāo)定板上特征點的精確檢測。這種檢測過程對外部環(huán)境條件極為敏感，尤其是在光照變化劇烈、反射干擾或復(fù)雜背景的情況下，特征點檢測的穩(wěn)定性以及準(zhǔn)確性會顯著下降，從而影響車輛的相機位姿的標(biāo)定精度。為此，標(biāo)定人員不得不多次調(diào)整標(biāo)定板的放置位置、調(diào)整光照情況，導(dǎo)致標(biāo)定效率低下。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種車輛的相機位姿確定方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，能夠在外部環(huán)境條件比較惡劣導(dǎo)致圖像質(zhì)量較差的情況下，同時提高車輛的相機位姿的標(biāo)定精度和標(biāo)定效率。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種車輛的相機位姿確定方法，包括：

3、獲取標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定圖像是所述車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時所述標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置；

4、根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；

5、對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；

6、根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；

7、對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，所述位置映射矩陣表征所述世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；

8、從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿。

9、在其中一個實施例中，所述獲取標(biāo)定圖像，包括：通過所述車輛的相機對放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置處的標(biāo)定板進行圖像采集，得到采集圖像；獲取標(biāo)定板檢測模型，調(diào)用所述標(biāo)定板檢測模型對所述采集圖像進行標(biāo)定板檢測，識別出所述標(biāo)定板所在區(qū)域；根據(jù)所述標(biāo)定板所在區(qū)域，從所述采集圖像中截取出標(biāo)定圖像。

10、在其中一個實施例中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像，包括：根據(jù)多個不同的預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)，分別對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到多個調(diào)整后圖像；其中，所述多個不同的預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)用于對所述標(biāo)定圖像中圖像屬性進行調(diào)整，所述圖像屬性包括曝光度、色度和對比度中的至少一種。

11、在其中一個實施例中，所述對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)，包括：獲取特征點檢測模型，調(diào)用所述特征點檢測模型對所述調(diào)整后圖像進行特征點檢測，識別出所述調(diào)整后圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)。

12、在其中一個實施例中，所述根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點，包括：獲取所述標(biāo)定板的陣列尺寸，根據(jù)所述陣列尺寸獲得第一數(shù)量；按照所述第一數(shù)量，根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得所述第一數(shù)量的聚類簇，其中，每個所述聚類簇包括一個具有圖像坐標(biāo)的聚類中心以及屬于每個聚類簇的標(biāo)定特征點；對于每個聚類簇，根據(jù)圖像坐標(biāo)計算標(biāo)定特征點到聚類中心的距離；將距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點作為異常特征點，將異常特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點。

13、在其中一個實施例中，所述從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿，包括：基于對剩余的標(biāo)定特征點所計算出的多個位置映射矩陣，計算多個位置映射矩陣兩兩之間的相似度；根據(jù)所述相似度選出篩選出第二數(shù)量的標(biāo)定特征點；根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，計算相機位姿。

14、在其中一個實施例中，所述根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，計算相機位姿包括：對于篩選出的標(biāo)定特征點，從中確定對應(yīng)相同的世界坐標(biāo)的標(biāo)定特征點；對于對應(yīng)相同的世界坐標(biāo)的標(biāo)定特征點，根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)計算均值，將均值作為對應(yīng)所述相同的世界坐標(biāo)的融合圖像坐標(biāo)；根據(jù)所述標(biāo)定特征點的融合圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，計算相機位姿。

15、第二方面，本技術(shù)還提供了一種車輛的相機位姿確定裝置，包括：

16、獲取模塊，用于獲取標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定圖像是所述車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時所述標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置；

17、圖像調(diào)整模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；

18、特征點檢測模塊，用于對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；

19、異常點過濾模塊，用于根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；

20、特征點篩選模塊，對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，所述位置映射矩陣表征所述世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點；

21、相機位姿計算模塊，用于根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿。

22、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)以下步驟：

23、獲取標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定圖像是所述車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時所述標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置；

24、根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；

25、對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；

26、根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；

27、對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，所述位置映射矩陣表征所述世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；

28、從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿。

29、第四方面，本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：

30、獲取標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定圖像是所述車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時所述標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置；

31、根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；

32、對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；

33、根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；

34、對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，所述位置映射矩陣表征所述世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；

35、從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿。

36、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：

37、獲取標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定圖像是所述車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時所述標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置；

38、根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對所述標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；

39、對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到所述標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；

40、根據(jù)各所述標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對所述標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個聚類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；

41、對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，所述位置映射矩陣表征所述世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；

42、從所述剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算所述相機的相機位姿。

43、上述車輛的相機位姿確定方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，標(biāo)定圖像是車輛的相機對標(biāo)定板進行圖像采集得到的，進行圖像采集時標(biāo)定板放置于世界坐標(biāo)系中的設(shè)定位置，在獲取標(biāo)定圖像后，根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對標(biāo)定圖像進行圖像調(diào)整，得到調(diào)整后圖像；對調(diào)整后圖像進行圖像檢測，得到標(biāo)定圖像中標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)；根據(jù)各標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對標(biāo)定特征點進行聚類，獲得多個類中心以及屬于每個聚類中心的標(biāo)定特征點，將到相應(yīng)聚類中心的距離大于預(yù)設(shè)閾值的標(biāo)定特征點剔除，獲得剩余的標(biāo)定特征點；對剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，位置映射矩陣表征世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的位置映射關(guān)系；從剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算相機的相機位姿。

44、一方面，結(jié)合預(yù)設(shè)的圖像調(diào)整參數(shù)對標(biāo)定圖像進行處理后再進行特征點檢測，調(diào)整后圖像中原本過曝區(qū)域或過暗區(qū)域的標(biāo)定特征點變得更加清晰，可顯著提升特征點檢測的完整性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，對環(huán)境變化更具有魯棒性，增強確定相機位姿的整體性能。另一方面，通過根據(jù)各標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)對標(biāo)定特征點進行聚類，根據(jù)聚類結(jié)果可對異常特征點進行剔除，有助于進一步提高特征點檢測的準(zhǔn)確性。再一方面，對于剩余的標(biāo)定特征點，根據(jù)相應(yīng)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)獲得位置映射矩陣，從剩余的標(biāo)定特征點中篩選出相應(yīng)的位置映射矩陣相似的標(biāo)定特征點，進一步過濾掉了檢測不合理的標(biāo)定特征點，最后根據(jù)篩選出的標(biāo)定特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)計算相機的相機位姿，可以大幅度提高確定的相機位姿的準(zhǔn)確性。