一種目標(biāo)物體確定方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種目標(biāo)物體確定方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，攝像技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，用于對特定場景進(jìn)行 監(jiān)控、對目標(biāo)物體進(jìn)行識別等。
[0003] 在對攝像頭所采集圖像進(jìn)行處理時(shí)，往往需要從采集圖像中確定目標(biāo)物體的位 置。參閱圖1所示，在對目標(biāo)物體（如某一建筑物）定位時(shí)，通常需要人工現(xiàn)場采集（如通 過街景采集車采集）目標(biāo)物體的街景圖像，并記錄采集點(diǎn)位置；W及，后續(xù)在確定目標(biāo)物體 的位置時(shí)，人工根據(jù)目標(biāo)物體在街景圖像中的相對位置及采集點(diǎn)位置估計(jì)該目標(biāo)物體的位 置。
[0004] 一般情況下，目標(biāo)物體并不設(shè)立在道路沿線上，而是距離道路有一定的距離，因此 通過采集車采集街景圖像的采集點(diǎn)實(shí)際上與目標(biāo)物體具有一定的距離，且采集車采集街景 圖像時(shí)若拍攝角度、方向不同，從視覺效果來看，目標(biāo)物體在街景圖像中的相對位置也會存 在一定的差異，因此，人工根據(jù)采集點(diǎn)的位置W及目標(biāo)物體在街景圖像中的相對位置估計(jì) 目標(biāo)物體的位置會存在較大的誤差，并且由于通過人工估計(jì)，很可能由于人為因素帶來額 外的誤差。另外，街景采集車采集到的街景圖像數(shù)據(jù)量較大，通過人工處理效率較低、速度 較慢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種目標(biāo)物體確定方法及裝置，用W解決現(xiàn)有技術(shù)中確定目標(biāo) 物體位置不準(zhǔn)確、效率較低的問題。
[0006] 本發(fā)明實(shí)施例提供的具體技術(shù)方案如下：
[0007] 一種目標(biāo)物體確定方法，包括：
[0008] 獲取街景采集車沿途采集到的每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像；
[0009] 分別從每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像中提取特征點(diǎn)，并根據(jù)特征點(diǎn)在全景街景 圖像的位置確定特征點(diǎn)在全景街景圖像中的相對經(jīng)締度坐標(biāo)；
[0010] 針對每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)，將兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行配 對，得到至少一個(gè)特征點(diǎn)對；
[0011] 針對每個(gè)特征點(diǎn)對，根據(jù)該特征點(diǎn)對中的特征點(diǎn)的相對經(jīng)締度坐標(biāo)、特征點(diǎn)所在 全景街景圖像的采集點(diǎn)的經(jīng)締度坐標(biāo)，確定該特征點(diǎn)對是否為有效特征點(diǎn)對，并在確定為 有效特征點(diǎn)對時(shí)，生成與所述有效特征點(diǎn)對對應(yīng)的=維坐標(biāo)點(diǎn)；
[0012] 對生成的=維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到至少一個(gè)聚類，其中每一個(gè)聚類包含的=維 坐標(biāo)點(diǎn)描述同一目標(biāo)物體；
[0013] 針對每一個(gè)聚類，根據(jù)該聚類包含的=維坐標(biāo)點(diǎn)確定出相應(yīng)目標(biāo)物體的位置。
[0014] 一種目標(biāo)物體確定裝置，包括：
[0015] 街景圖像獲取單元，用于獲取街景采集車沿途采集到的每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街 景圖像；
[0016] 特征點(diǎn)提取單元，用于分別從每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像中提取特征點(diǎn)；
[0017] 確定單元，用于根據(jù)由特征點(diǎn)提取單元提取的特征點(diǎn)在全景街景圖像的位置確定 特征點(diǎn)在全景街景圖像中的相對經(jīng)締度坐標(biāo)；
[0018] 特征點(diǎn)對獲取單元，用于針對每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)，將兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)對應(yīng)的全景 街景圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行配對，得到至少一個(gè)特征點(diǎn)對；
[0019] 立維坐標(biāo)點(diǎn)生成單元，用于針對特征點(diǎn)對獲取單元獲取的每個(gè)特征點(diǎn)對，根據(jù)確 定單元得到的該特征點(diǎn)對中的特征點(diǎn)的相對經(jīng)締度坐標(biāo)、特征點(diǎn)所在全景街景圖像的采集 點(diǎn)的經(jīng)締度坐標(biāo)，確定該特征點(diǎn)對是否為有效特征點(diǎn)對，并在確定為有效特征點(diǎn)對時(shí)，生成 與所述有效特征點(diǎn)對對應(yīng)的=維坐標(biāo)點(diǎn)；
[0020] 聚類單元，對=維坐標(biāo)點(diǎn)生成單元生成的=維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到至少一個(gè)聚 類，其中每一個(gè)聚類包含的=維坐標(biāo)點(diǎn)描述同一目標(biāo)物體；
[0021] 目標(biāo)物體確定單元，用于針對聚類單元獲取的每一個(gè)聚類，根據(jù)該聚類包含的= 維坐標(biāo)點(diǎn)確定出相應(yīng)目標(biāo)物體的位置。
[0022] 本發(fā)明實(shí)施例中，獲取街景采集車沿途采集到的每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖 像；分別從每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像中提取特征點(diǎn)，并根據(jù)特征點(diǎn)在全景街景圖像 的位置確定特征點(diǎn)在全景街景圖像中的經(jīng)締度坐標(biāo)；針對每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)，將兩個(gè)相鄰 采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行配對，得到至少一個(gè)特征點(diǎn)對；針對每個(gè)特征點(diǎn) 對，根據(jù)該特征點(diǎn)對中的特征點(diǎn)的經(jīng)締度坐標(biāo)、特征點(diǎn)所在全景街景圖像的采集點(diǎn)的經(jīng)締 度坐標(biāo)，確定該特征點(diǎn)對是否為有效特征點(diǎn)對，并在確定為有效特征點(diǎn)對時(shí)，生成與有效特 征點(diǎn)對對應(yīng)的=維坐標(biāo)點(diǎn)；對生成的=維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到至少一個(gè)聚類；針對每一 個(gè)聚類，根據(jù)該聚類包含的=維坐標(biāo)點(diǎn)確定出相應(yīng)目標(biāo)物體的位置。采用本發(fā)明技術(shù)方案， 由于街景采集車在采集過程中，采集點(diǎn)相對較為密集，同一目標(biāo)物體很可能會存在于相鄰 采集點(diǎn)采集到的全景街景圖像中（即相鄰采集點(diǎn)的街景全景圖像中會包含同一個(gè)目標(biāo)物 體），在對每一采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像提取特征點(diǎn)之后，將每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)對應(yīng)的全 景街景圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行配對得到的有效特征點(diǎn)對很可能就是同一個(gè)目標(biāo)物體上的同一 個(gè)特征點(diǎn)；因此，根據(jù)該有效特征點(diǎn)對生成的=維坐標(biāo)點(diǎn)在很大程度上就是構(gòu)成該目標(biāo)物 體的一個(gè)形狀點(diǎn)；而對=維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類后，聚在一起的=維坐標(biāo)點(diǎn)在很大程度上均是 構(gòu)成同一目標(biāo)物體的形狀點(diǎn)，因此根據(jù)構(gòu)建該目標(biāo)物體的形狀點(diǎn)得到目標(biāo)物體的位置較為 準(zhǔn)確。另外，本方案能夠自動化根據(jù)采集點(diǎn)的全景街景圖像確定目標(biāo)物體的位置，無需人工 對每一張全景街景圖像進(jìn)行處理，提高了處理效率和速度。
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例中目標(biāo)物體確定流程圖；
[0024] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例中采集得到的全景街景圖像示意圖；
[0025] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例中將全景街景圖像劃分為網(wǎng)格的示意圖；
[00%] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例中采用SURF方法對采集到的全景街景圖像提取特征點(diǎn)并進(jìn) 行特征點(diǎn)配對后的示意圖；
[0027] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例中生成S維坐標(biāo)點(diǎn)的流程圖；
[0028] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例中獲取全景街景圖像中的=維坐標(biāo)點(diǎn)的數(shù)學(xué)模型圖；
[0029] 圖7為本發(fā)明實(shí)施例中根據(jù)對應(yīng)于相鄰兩個(gè)采集點(diǎn)的街景圖像得到的=維坐標(biāo) 點(diǎn)示意圖；
[0030] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例中得到的S維街景圖像；
[0031] 圖9為本發(fā)明實(shí)施例中目標(biāo)物體確定裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)中確定目標(biāo)物體位置不準(zhǔn)確、效率較低的問題。本發(fā)明實(shí)施例 中，針對街景采集車沿途采集的每一個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像，分別提取每一采集點(diǎn) 對應(yīng)的全景街景圖像特征點(diǎn)；當(dāng)采集點(diǎn)較為密集時(shí)，每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖 像中將包含同一個(gè)目標(biāo)物體，將每兩個(gè)相鄰采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行配 對，得到的所有有效特征點(diǎn)對中將存在表征同一個(gè)目標(biāo)物體上的同一個(gè)特征點(diǎn)的有效特征 點(diǎn)對；因此，根據(jù)該有效特征點(diǎn)對生成的=維坐標(biāo)點(diǎn)在很大程度上就是構(gòu)成該目標(biāo)物體的 一個(gè)形狀點(diǎn)；而對=維坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類后，聚在一起的=維坐標(biāo)點(diǎn)在很大程度上均是構(gòu)成 同一目標(biāo)物體的形狀點(diǎn)，因此根據(jù)構(gòu)建該目標(biāo)物體的形狀點(diǎn)得到目標(biāo)物體的位置較為準(zhǔn) 確。此外，本發(fā)明實(shí)施例能夠自動化根據(jù)采集點(diǎn)的全景街景圖像確定目標(biāo)物體的位置，無需 人工對每一張全景街景圖像進(jìn)行處理，提高了處理效率和速度。
[0033] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0034] 參閱圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例中，確定目標(biāo)物體的流程包括：
[0035] 步驟100 :獲取街景采集車沿途采集到的每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像。
[0036] 本發(fā)明實(shí)施例中，街景采集車按照預(yù)設(shè)路線依次采集全景街景圖像，采集頻率可 預(yù)先根據(jù)需求設(shè)定，如可W每5s采集一次。街景采集車保存每一個(gè)采集點(diǎn)采集得到的全景 街景圖像W及采集點(diǎn)的經(jīng)締度坐標(biāo)。
[0037] 步驟110 :分別從每個(gè)采集點(diǎn)對應(yīng)的全景街景圖像中提取特征點(diǎn)，并根據(jù)特征點(diǎn) 在全景街景圖像的位置確定特征點(diǎn)在全景街景圖像中的相對經(jīng)締度坐標(biāo)。
[0038] 本發(fā)明實(shí)施例中，從全景街景圖像中提取的特征點(diǎn)為灰度值變化較大的點(diǎn)，灰度 值變化較大的點(diǎn)一般是描述全景街景圖像中目標(biāo)物體的邊緣點(diǎn)。
[0039] 可選的，本發(fā)明實(shí)施例中，采集全景街景圖像的特征點(diǎn)，可采用但并不僅限于W下 幾種：SIFT(Scale-inva;riant fea1:ure transform;尺度不變特征轉(zhuǎn)換）、SURF(Speeded Up Robust Fea1:ures;加速魯棒性特征）、FAST (Fea1:ures from Accelerated Segment Test; 加速分割檢測特征）、BRIEF度inary Robust Independent Elementary Fea1:ures;二進(jìn) 制魯棒性不相關(guān)特征）或0