[发明专利]基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法

说明书

一种基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法，包括：雷达数据时空分布图初始化；初始化雷达坐标系与图像坐标系的匹配点对；初始化透视变换模型；多帧中满足条件的雷达坐标系对应点点对参与迭代优化；雷达数据时空分布图更新；判断雷达数据时空分布图是否满足阈值条件，如满足条件，则完成了雷达数据的标定，否则，不断重复多帧的迭代优化。本申请通过使用多帧的雷视信息对透视变换模型进行优化，并且巧妙地使用雷达数据时空分布图的中心点统计以及方差统计自适应停止标定，相对现有技术，在复杂的多场景应用中，其计算精度更高，并具有更好的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是一种基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法。

背景技术

随着科技的发展与社会的进步，我国轨道交通逐步智能化，并取得了优异的成果，在智能化落地的过程中，多种多样的传感器必不可少，多传感器使得系统能过获取到丰富的数据，多传感器数据融合也为观测值的精确度提供了保障。

近些年，计算机视觉领域飞速发展，但由于视频传感器采集故障或视觉算法的误差，往往为智能交通带来一些隐患，因此，雷达数据的引入十分有必要，视频信息配合雷达捕获的数据可以很大程度缓解数据错误、算法误差、数据丢失等问题，同时基于视觉的目标检测算法，可以大大缩减雷达数据标定的范围，如何更加高效地融合雷达数据与视频数据，成为了业内研究的重点，而融合雷达数据与视频数据的基础是雷达信息与视频信息的标定方法，即基于视频的雷达数据标定方法。

以往视频的雷达数据标定方法，主要通过单帧图像的人工或单帧图像的标定板进行标定，在简单场景下，这种方式是可行的，但在现实复杂的应用场景中，车辆的远近尺度不同、车辆的高度不同、雷达信号点的误差、雷达信号点的丢失，这些问题都成为了雷达数据标定的难点，也为后续进行雷视信息融合带来了困难，为此，在现实场景中，提升标定的精度是十分重要的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种能够具备高精准、高鲁棒的的基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法。

本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法，包括以下步骤：

(1)雷达数据时空分布图初始化；

(2)初始化雷达坐标系与图像坐标系的匹配点对；

(3)初始化透视变换模型；

(4)多帧中满足条件的雷达坐标系对应点点对参与迭代优化；

(5)雷达数据时空分布图更新；

(6)判断雷达数据时空分布图是否满足阈值条件，如满足条件，则完成了雷达数据的标定，否则，不断重复多帧的迭代优化。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法，在步骤(1)中，基于多帧图像的目标检测结果进行雷达数据标定的自适应优化。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法，在步骤(2)中，基于雷达数据时空分布图的统计结果以及人工干预，画出视频画面中的车道线以及雷达坐标系中的车道线，然后按车道区域统计，寻找到雷达坐标系与视频坐标系中的若干初始对应点对。

本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于视频多帧自适应优化的雷达数据标定方法，在步骤(3)中，通过RANSAC算法计算出雷达坐标系到图像坐标系的初始透视变换模型，并通过剔除局外点的方式减少计算初始透视变换模型的误差。