运动信息的获取方法和装置与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种运动信息的获取方法和装置。

背景技术：

1、随着科技的发展，目前很多车辆上都安装有各种传感器，以实现自动驾驶、辅助驾驶等功能。由于gps(global positioning system，全球定位系统)定位等方式存在一定的误差，由此，为了提升驾驶的安全性，经常通过传感器来获取车辆的运动信息。由于运动过程中的车辆的每一时刻的周围环境是变化的，由此，通过对不同时刻车辆传感器采集到的图像进行匹配以确定车辆的运动信息是常用的方式之一。但是，现有技术通过图像匹配的方式准确性较低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种运动信息的获取方法和装置，以提高运动信息的准确性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种运动信息的获取方法，所述方法包括：

3、获取第一图像和第二图像；

4、确定所述第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云；

5、通过变换矩阵根据所述第一点云获取第三点云；

6、根据所述第二点云和所述第三点云对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵；

7、确定匹配分数，所述匹配分数用于表征所述目标变换矩阵的置信度；以及

8、响应于所述匹配分数大于或等于预定分数阈值，根据所述目标变换矩阵确定目标物体的运动信息。

9、在一些实施例中，所述获取第一图像和第二图像包括：

10、通过传感器采集图像数据并生成视频流；以及

11、从所述视频流中截取不同时刻的两帧图像作为所述第一图像和第二图像；

12、其中，所述第一图像的时刻在所述第二图像的时刻之前，所述第一图像和所述第二图像为鸟瞰图。

13、在一些实施例中，所述确定所述第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云包括：

14、对所述第一图像和第二图像进行预处理；以及

15、根据预处理的第一图像和第二图像确定所述第一点云和第二点云。

16、在一些实施例中，所述对所述第一图像和第二图像进行预处理包括：

17、通过图像识别获取所述第一图像对应的至少一个第一子图像和第二图像对应的至少一个第二子图像；

18、为各所述第一子图像和第二子图像添加语义标签；以及

19、确定各所述子图像和第二子图像中的角点，其中，所述角点为线条转折的点。

20、在一些实施例中，所述各所述子图像和第二子图像中的角点包括：

21、确定目标子图像，所述目标子图像为所述第一子图像或第二子图像；

22、提取所述目标子图像中地面标线的边缘线条；

23、根据所述边缘线条确定轮廓组；以及

24、根据所述轮廓组确定所述角点。

25、在一些实施例中，所述根据所述轮廓组确定所述角点包括：

26、确定所述轮廓组中每个点的方向；

27、根据所述每个点的方向对轮廓组中的点进行分类以获取点的方向类别；以及

28、根据所述点的方向类别确定所述目标子图像的角点，并为所述角点添加方向标签以获取所述目标子图像对应的角点标签图。

29、在一些实施例中，所述对所述第一图像和第二图像进行预处理还包括：

30、通过开运算对所述第一图像和第二图像进行降噪。

31、在一些实施例中，所述确定所述第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云包括：

32、将所述角点标签图中的各个角点转换为三维坐标点；以及

33、对所述三维坐标点进行稠密化以分别获取所述第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云；

34、其中，所述第一点云包括各个点对应的第一坐标和语义标签，所述第二点云包括各个点对应的第二坐标和语义标签。

35、在一些实施例中，所述通过变换矩阵根据所述第一点云获取第三点云包括：

36、根据所述第一点云中各个点的坐标确定所述第一点云对应的第一点矩阵；

37、将所述变换矩阵与所述第一点矩阵相乘以获取所述第三点云对应的第三点矩阵；以及

38、根据所述第三点矩阵确定所述第三点云中各个点对应的第三坐标。

39、在一些实施例中，所述根据所述第二点云和所述第三点云对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵包括：

40、根据所述第二点云中各个点的第二坐标和语义标签对所述第二点云中各个点进行聚类以获取聚类类别，各所述聚类类别中的各个点之间的距离小于预定距离阈值且语义标签相同；

41、根据所述第三点云中各个点的第三坐标和语义标签对所述第三点云中各个点进行聚类以获取聚类类别，各所述聚类类别中的各个点之间的距离小于预定距离阈值且语义标签相同；以及

42、根据所述第二点云和所述第三点云的聚类类别对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵。

43、在一些实施例中，所述根据所述第二点云和所述第三点云的聚类类别对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵包括：

44、根据所述第二点云和所述第三点云的聚类类别确定匹配点对；以及

45、根据所述匹配点对对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵。

46、在一些实施例中，所述根据所述第二点云和所述第三点云的聚类类别确定匹配点对包括：

47、获取点的数量大于预定数量阈值的聚类类别确定为有效聚类类别；

48、根据所述有效聚类类别确定候选匹配点对，所述候选匹配点对包括第二点标识、第三点标识和距离，其中，所述第二点标识用于表征所述第二点云中唯一的点，所述第三点标识用于表征所述第三点云中唯一的点，所述第二点标识和第三点标识对应的点的有效聚类类别的语义标签相同，所述距离用于表征所述第二点标识和第三点标识对应的点的距离；

49、确定各个有效聚类类别对应的候选匹配点对集合；以及

50、根据所述候选匹配点对集合获取所述匹配点对。

51、在一些实施例中，所述根据所述候选匹配点对集合获取所述匹配点对包括：

52、在各所述候选匹配点对集合中获取第二点标识和/或第三点标识相同的候选匹配点对，删除距离较大的候选匹配点对；

53、将各所述候选匹配点对集合中的候选匹配点对的数量缩减至预定数量；以及

54、根据各所述候选匹配点对集合中的候选匹配点对生成匹配点对集合，所述匹配点对集合包括多个匹配点对。

55、在一些实施例中，所述根据所述匹配点对对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵包括：

56、响应于所述匹配点对集合中匹配点对的数量小于或等于第一阈值，将上一次执行步骤中的变换矩阵确定为所述目标变换矩阵；

57、响应于所述匹配点对集合中匹配点对的数量大于第一阈值，且与上一次执行步骤中匹配点对的数量的差值小于第二阈值，将上一次执行步骤中的变换矩阵确定为所述目标变换矩阵；以及

58、响应于所述匹配点对集合中匹配点对的数量大于第一阈值，且与上一次执行步骤中匹配点对的数量的差值大于或等于第二阈值，更新所述变换矩阵。

59、在一些实施例中，所述更新所述变换矩阵包括：

60、分别获取所述匹配点对中第二点云对应的第二中心点和第三点云对应的第三中心点；

61、根据所述第二中心点确定第二矩阵，所述第二矩阵的各列的元素为所述匹配点对中第二点云中的各点与所述第二中心点的坐标差值；

62、根据所述第三中心点确定第三矩阵，所述第三矩阵的各列的元素为所述匹配点对中第三点云中的各点与所述第三中心点的坐标差值；以及

63、根据所述第二矩阵和所述第三矩阵获取第四矩阵；

64、根据所述第四矩阵获取候选变换矩阵；以及

65、响应于满足迭代条件，将所述变换矩阵更新为所述候选变换矩阵。

66、在一些实施例中，响应于所述匹配分数大于或等于预定分数阈值，根据所述目标变换矩阵确定目标物体的运动信息包括：

67、根据所述目标变换矩阵确定旋转矩阵和平移矩阵；以及

68、根据所述旋转矩阵和平移矩阵确定目标物体的运动信息。

69、第二方面，本发明实施例提供了一种运动信息的获取装置，所述装置包括：

70、图像获取单元，用于获取第一图像和第二图像；

71、点云确定单元，用于确定所述第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云；

72、点云变换单元，用于通过变换矩阵根据所述第一点云获取第三点云；

73、变换矩阵更新单元，用于根据所述第二点云和所述第三点云对所述变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵；

74、匹配分数确定单元，确定匹配分数，所述匹配分数用于表征所述目标变换矩阵的置信度；以及

75、运动信息确定单元，用于响应于所述匹配分数大于或等于预定分数阈值，根据所述目标变换矩阵确定目标物体的运动信息。

76、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

77、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

78、本发明实施例的技术方案通过获取第一图像和第二图像，确定第一图像对应的第一点云和第二图像对应的第二点云，通过变换矩阵根据第一点云获取第三点云，根据第二点云和第三点云对变换矩阵进行更新以获取目标变换矩阵，响应于更新满足预定条件，确定匹配分数，响应于匹配分数大于或等于预定分数阈值，根据目标变换矩阵确定目标物体的运动信息。由此，可以提高运动信息的准确性。