輪擋器識別方法、裝置、車輛及存儲介質制造方法及圖紙

本公開涉及一種輪擋器識別方法、裝置、車輛及存儲介質，涉及自動駕駛領域。所述方法包括：確定第一圖像中目標輪擋器的標識信息和用于表征所述目標輪擋器所在庫位的庫位信息，所述第一圖像為通過圖像采集所獲得的圖像序列中的一幀圖像，所述標識信息通過對所述目標輪擋器進行跟蹤而得到；獲取用于指示每一庫位各自所關聯的輪擋器標識的關聯信息；確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息；若不符合所述關聯信息，對所述目標輪擋器的標識信息進行修正處理。由此，通過將庫位與輪擋器的關聯信息作為輔助信息，對經初始跟蹤而得到的標識信息進行校驗，以驗證其準確性，并及時修正，以此提升輪擋跟蹤的準確性。以此提升輪擋跟蹤的準確性。以此提升輪擋跟蹤的準確性。

【技術實現步驟摘要】
輪擋器識別方法、裝置、車輛及存儲介質


[0001]本公開涉及自動駕駛
，尤其涉及輪擋器識別方法、裝置、車輛及存儲介質。

技術介紹

[0002]多目標跟蹤是指針對一個給定的圖像序列，找到圖像序列中運動的物體，并將不同幀中的運動物體一一對應，以確定不同運動物體的運動軌跡。在自動駕駛領域，多目標跟蹤是實現自動駕駛的重要組成部分，例如，對于輪擋器的跟蹤。相關技術中，對于輪擋器的跟蹤，一般采用基于光流或卡爾曼的跟蹤方法，然而，受到光照變化、車輛非線性運動等因素的影響，存在識別不準確、識別效果較差的問題。

技術實現思路

[0003]為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種輪擋器識別方法、裝置、車輛及存儲介質。
[0004]根據本公開實施例的第一方面，提供一種輪擋器識別方法，所述方法包括：
[0005]確定第一圖像中目標輪擋器的標識信息和用于表征所述目標輪擋器所在庫位的庫位信息，所述第一圖像為通過圖像采集所獲得的圖像序列中的一幀圖像，所述標識信息通過對所述目標輪擋器進行跟蹤而得到；
[0006]獲取用于指示每一庫位各自所關聯的輪擋器標識的關聯信息；
[0007]確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息；
[0008]若不符合所述關聯信息，對所述目標輪擋器的標識信息進行修正處理。
[0009]可選地，所述目標輪擋器的標識信息通過以下方式得到：
[0010]確定所述第一圖像中各輪擋器的檢測位置信息；
[0011]獲取基于第二圖像生成的各輪擋器的預測位置信息，所述第二圖像為所述圖像序列中所述第一圖像的前一幀圖像；
[0012]確定與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息；
[0013]將所述目標預測位置信息所對應的輪擋器標識確定為所述目標輪擋器的標識信息。
[0014]可選地，所述預測位置信息通過以下方式得到：
[0015]對所述第二圖像進行輪擋器檢測，得到檢測結果，所述檢測結果用于指示第二圖像中各輪擋器所處的位置；
[0016]利用卡爾曼濾波算法，對所述第二圖像中每一輪擋器在所述第二圖像的下一幀圖像中所處的位置進行預測，得到所述預測位置信息。
[0017]可選地，所述確定與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息，包括：
[0018]針對每一所述預測位置信息，根據所述目標輪擋器的檢測位置信息確定所述目標
輪擋器與所述預測位置信息所對應的輪擋器之間的相對距離；
[0019]將最小的相對距離所對應的預測位置信息確定為與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息。
[0020]可選地，所述確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息，包括：
[0021]確定所述目標輪擋器的庫位信息所指示的目標庫位在所述關聯信息中所關聯的目標輪擋器標識；
[0022]確定所述目標輪擋器的標識信息是否與所述目標輪擋器標識相匹配；
[0023]若所述目標輪擋器的標識信息與所述目標輪擋器標識相匹配，確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息符合所述關聯信息；
[0024]若所述目標輪擋器的標識信息與所述目標輪擋器標識不匹配，確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息不符合所述關聯信息。
[0025]可選地，所述確定所述目標輪擋器的庫位信息所指示的目標庫位在所述關聯信息中所關聯的目標輪擋器標識，包括：
[0026]確定所述目標庫位所包含的輪擋器的數量；
[0027]若所述目標庫位所包含的輪擋器的數量多于一個，確定所述目標輪擋器在所述目標庫位中的分布位置；
[0028]在所述目標庫位在所述關聯信息中所關聯的輪擋器標識中，將符合所述分布位置的輪擋器對應的輪擋器標識確定為所述目標輪擋器標識。
[0029]可選地，所述對所述目標輪擋器的標識信息進行修正處理，包括：
[0030]將所述目標輪擋器的標識信息修正為所述目標輪擋器標識。
[0031]根據本公開實施例的第二方面，提供一種輪擋器識別裝置，所述裝置包括：
[0032]第一確定模塊，被配置為確定第一圖像中目標輪擋器的標識信息和用于表征所述目標輪擋器所在庫位的庫位信息，所述第一圖像為通過圖像采集所獲得的圖像序列中的一幀圖像，所述標識信息通過對所述目標輪擋器進行跟蹤而得到；
[0033]第一獲取模塊，被配置為獲取用于指示每一庫位各自所關聯的輪擋器標識的關聯信息；
[0034]第二確定模塊，被配置為確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息；
[0035]修正模塊，被配置為若不符合所述關聯信息，對所述目標輪擋器的標識信息進行修正處理。
[0036]根據本公開實施例的第三方面，提供一種車輛，包括：
[0037]第一處理器；
[0038]用于存儲第一處理器可執行指令的第一存儲器；
[0039]其中，所述第一處理器被配置為運行所述第一存儲器中的指令以實現本公開第一方面所提供的輪擋器識別方法的步驟。
[0040]根據本公開實施例的第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，所述程序指令被第二處理器執行時實現本公開第一方面所提供的輪擋器識別方法的步驟。
[0041]本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
[0042]確定第一圖像中目標輪擋器的標識信息和用于表征目標輪擋器所在庫位的庫位信息，并獲取用于指示每一庫位各自所關聯的輪擋器標識的關聯信息，再確定目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合關聯信息，若不符合關聯信息，對目標輪擋器的標識信息進行修正處理。其中，第一圖像為通過圖像采集所獲得的圖像序列中的一幀圖像，標識信息通過對目標輪擋器進行跟蹤而得到。由此，在對輪擋器進行跟蹤的同時，獲取庫位與輪擋器的關聯信息作為輔助信息，對經初始跟蹤而得到的標識信息進行校驗，以驗證其準確性，并在初始跟蹤的結果存在問題時及時進行修正處理，從而提升輪擋跟蹤的準確性。這樣，在自動駕駛場景中，以此為基礎，能夠提升下游建圖的準確性，進而提升自動泊車等功能的實現效果。
[0043]應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
附圖說明
[0044]此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0045]圖1是根據一示例性實施例示出的輪擋器識別方法的流程圖。
[0046]圖2是根據一示例性實施例示出的輪擋器識別裝置的框圖。
[0047]圖3是一示例性實施例示出的一種車輛的功能框圖示意圖。
具體實施方式
[0048]這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種輪擋器識別方法，其特征在于，所述方法包括：確定第一圖像中目標輪擋器的標識信息和用于表征所述目標輪擋器所在庫位的庫位信息，所述第一圖像為通過圖像采集所獲得的圖像序列中的一幀圖像，所述標識信息通過對所述目標輪擋器進行跟蹤而得到；獲取用于指示每一庫位各自所關聯的輪擋器標識的關聯信息；確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息；若不符合所述關聯信息，對所述目標輪擋器的標識信息進行修正處理。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標輪擋器的標識信息通過以下方式得到：確定所述第一圖像中各輪擋器的檢測位置信息；獲取基于第二圖像生成的各輪擋器的預測位置信息，所述第二圖像為所述圖像序列中所述第一圖像的前一幀圖像；確定與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息；將所述目標預測位置信息所對應的輪擋器標識確定為所述目標輪擋器的標識信息。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預測位置信息通過以下方式得到：對所述第二圖像進行輪擋器檢測，得到檢測結果，所述檢測結果用于指示第二圖像中各輪擋器所處的位置；利用卡爾曼濾波算法，對所述第二圖像中每一輪擋器在所述第二圖像的下一幀圖像中所處的位置進行預測，得到所述預測位置信息。4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息，包括：針對每一所述預測位置信息，根據所述目標輪擋器的檢測位置信息確定所述目標輪擋器與所述預測位置信息所對應的輪擋器之間的相對距離；將最小的相對距離所對應的預測位置信息確定為與所述目標輪擋器的檢測位置信息相匹配的目標預測位置信息。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標輪擋器的標識信息和庫位信息是否符合所述關聯信息，包括：確定所述目標輪擋器的庫位信息所指示的目標庫位在所述關聯信息中所關聯的目標輪擋器標識；確定所述目標輪擋器的標識信息是否與所...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉洋，馬雅楠，
申請(專利權)人：小米汽車科技有限公司，
類型：發明
國別省市：