[发明专利]一种障碍物的检测方法及相关装置

权利要求书

1.一种障碍物的检测方法，其特征在于，应用于车辆或机器人，所述车辆或机器人安装有位置存在差异的第一摄像头、第二摄像头，所述方法包括：

分别调用所述第一摄像头向地面采集多帧第一原始图像数据、调用所述第二摄像头向地面采集多帧第二原始图像数据；

分别从多帧所述第一原始图像数据中选定第一目标图像数据、从多帧所述第二原始图像数据中选定第二目标图像数据，所述第一目标图像数据与所述第二目标图像数据在时间上同步；

将所述第一目标图像数据与所述第二目标图像数据对齐；

若完成对齐，则计算所述第一目标图像数据与所述第二目标图像数据之间在垂直方向上的感知差异，获得感知差异图像数据；

根据所述感知差异图像数据检测障碍物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一摄像头位于所述第二摄像头的上方，所述第一摄像头与所述第二摄像头之间间隔预设的距离，所述第一摄像头的拍摄角度相对于水平面向下倾斜指定的角度，所述第二摄像头的拍摄角度与水平面平齐。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多帧所述第一原始图像数据存储在第一缓冲队列中、多帧所述第二原始图像数据存储在第二缓冲队列中，所述分别从多帧所述第一原始图像数据中选定第一目标图像数据、从多帧所述第二原始图像数据中选定第二目标图像数据，包括：

从所述第一缓冲队列中提取一帧所述第一原始图像数据，所述第一原始图像数据携带有第一时间戳；

从所述第二缓冲队列中提取一帧所述第二原始图像数据，所述第二原始图像数据携带有第二时间戳；

查找是否存在所述第一时间戳与所述第二时间戳之间的差值小于预设的第一阈值的所述第一原始图像数据与所述第二原始图像数据；

若存在则确定所述第一原始图像数据与所述第二原始图像数据在时间上同步，分别标记所述第一原始图像数据为第一目标图像数据、标记所述第二原始图像数据为第二目标图像数据；

若不存在，则重启所述第一摄像头、所述第二摄像头，并执行所述查找是否存在所述第一时间戳与所述第二时间戳之间的差值小于预设的第一阈值的所述第一原始图像数据与所述第二原始图像数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标图像数据与所述第二目标图像数据对齐，包括：

分别查询对所述第一摄像头标定的第一摄像头内参、对所述第二摄像头标定的第二摄像头内参；

分别使用所述第一摄像头内参计算所述第一摄像头的第一畸变参数、使用所述第二摄像头内参计算所述第二摄像头的第二畸变参数；

分别使用所述第一畸变参数校正所述第一目标图像数据、使用所述第二畸变参数校正所述第二目标图像数据；

若完成校正，则分别从所述第一目标图像数据中提取多个第一特征点、从所述第二目标图像数据中提取多个第二特征点，所述第一特征点与所述第二特征点匹配；

计算所述第一特征点与所述第二特征点之间的单应矩阵；

将所述第一目标图像数据乘以所述单应矩阵，以仿射至所述第二目标图像数据所在的坐标系中；

将完成仿射的所述第一目标图像数据作为对齐至所述第二目标图像数据后的所述第一目标图像数据。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一目标图像数据与所述第二目标图像数据之间在垂直方向上的感知差异，获得感知差异图像数据，包括：

确定图像感知模型，所述图像感知模型中具有多层特征提取网络；

将所述第一目标图像数据输入所述图像感知模型中进行处理，并提取指定的多层所述特征提取网络输出的多帧第一特征图像数据；

将所述第二目标图像数据输入所述图像感知模型中进行处理，并提取指定的多层所述特征提取网络输出的多帧第二特征图像数据；

若所述第一特征图像数据与所述第二特征图像数据处于相同的层，则计算所述第一特征图像数据与所述第二特征图像数据之间的差异，作为特征差异图像数据；

将多帧所述特征差异图像数据合并为感知差异图像数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像感知模型包括VGG11卷积神经网络模型指定的层包括第3层、第6层、第11层、第16层。