[发明专利]车辆三维信息检测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆三维信息检测方法，其特征在于，包括：

获取单目相机采集的实际场景图像；

将所述实际场景图像作为预先训练好的深度学习模型的输入数据，得到所述深度学习模型的输出信息，所述输出信息包括分别表示四个车辆侧棱是否可见的四个二分类值和四个车辆侧棱与路面交点的图像坐标；

根据所述四个二分类值确定车辆朝向；

在所述确定的车辆朝向为复合朝向时，根据可见车辆侧棱与路面交点的图像坐标、车辆的实际长度和宽度以及单目相机的内参矩阵和外参矩阵，计算得到车辆航向角；

所述根据可见车辆侧棱与路面交点的图像坐标、车辆的实际长度和宽度以及单目相机的内参矩阵和外参矩阵，计算得到车辆航向角，具体包括：采用车辆航向角计算公式进行车辆航向角计算，车辆航向角计算公式为：

其中，为车辆航向角；车辆朝向为左前和右后其中一个时，S取值1；车辆朝向为左后和右前其中一个时，S取值为-1；v_w为车辆的实际宽度；v_l为车辆的实际长度；x_m为距离单目相机最近的车辆侧棱的横坐标；x_l为车辆可见侧面的另一条侧棱的横坐标；x_w为车辆可见前面或后面的另一条侧棱的横坐标，A_ij为矩阵A中第i行第j列的元素，A为单目相机的外参矩阵和内参矩阵相乘得到的相机矩阵。

2.根据权利要求1所述的车辆三维信息检测方法，其特征在于，所述深度学习模型的训练过程，包括：

根据训练图像中用户标注的车辆朝向，生成分别表示四条车辆侧棱是否可见的四个二分类值；

确定不可见车辆侧棱与路面的交点的图像坐标均为零；

根据训练图像上标注的矩形框和侧边，得到可见车辆侧棱与路面交点的图像坐标，所述矩形框的边与所述训练图像的边平行，所述侧边与侧面的两个车轮相切于两个车轮的接地点；

将所述训练图像和对应的所述四个二分类值以及四个车辆侧棱与路面的交点的图像坐标作为一个训练样本，对深度学习模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的车辆三维信息检测方法，其特征在于，所述根据训练图像上标注的矩形框和侧边，得到可见车辆侧棱与路面交点的图像坐标，具体包括：

计算得到所述矩形框的两个竖直线在图像坐标系的直线方程；

根据所述侧边的两端点的图像坐标确定所述侧边的直线方程；

在可见车辆侧棱为两个时，确定两个可见车辆侧棱与路面的交点的图像坐标，分别为所述矩形框的左竖线与所述侧边的交点的图像坐标和所述矩形框的右竖线与所述侧边的交点的图像坐标；

在可见车辆侧棱为三个时，确定与所述侧边处于相同面的两个可见车辆侧棱与路面的交点的图像坐标，分别为与所述侧边处于相同面的两个可见车辆侧棱与所述侧边的交点的图像坐标，以及根据用户标注的所述训练图像中车辆的朝向，确定与所述侧边不处于相同面的可见车辆侧棱与路面的交点的图像坐标，为所述矩形框的左下顶点的图像坐标和所述矩形框的右下顶点的图像坐标中的一个。

4.根据权利要求2所述的车辆三维信息检测方法，其特征在于，在可见车辆侧棱为两个时，若所述训练图像不包括用户标注的侧边，则确定两个可见车辆侧棱与路面的交点的图像坐标分别为所述矩形框的左下顶点的图像坐标和所述矩形框的右下顶点的图像坐标。