[发明专利]图像融合方法、自动驾驶控制方法、装置和设备

权利要求书

1.一种图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：

从目标环境的2D图像中获取指定标志物对应的图标和所述图标的第一位置；

在所述目标环境的3D点云图像中，根据所述第一位置确定所述指定标志物的第二位置；

根据所述第二位置，从所述3D点云图像中提取所述指定标志物对应的平面区域；

将所述指定标志物对应的图标融合至所述3D点云图像的平面区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标环境的2D图像中获取指定标志物对应的图标和所述图标的第一位置的步骤之前，所述方法还包括：

通过摄像装置获取所述目标环境的2D图像；

通过激光雷达获取所述目标环境的3D点云图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标环境的2D图像中获取指定标志物对应的图标的步骤，包括：

从目标环境的2D图像中检测指定标志物对应的初始区域；

从所述初始区域中提取所述指定标志物的边缘线条，将所述边缘线条所包围的图像确定为所述指定标志物对应的图标。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从目标环境的2D图像中检测指定标志物对应的初始区域的步骤，包括：

采用深度学习的方式，从目标环境的2D图像中检测指定标志物对应的初始区域；或者，

采用深度学习和跟踪结合的方式，从目标环境的2D图像中检测指定标志物对应的初始区域。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述初始区域中提取所述指定标志物的边缘线条的步骤，包括：

如果所述指定标志物为三角形或矩形，对所述初始区域进行线段分割检测LSD，得到所述指定标志物的多个线段；根据所述线段间的顶点位置和连接关系，得到所述指定标志物的边缘线条；

如果所述指定标志物为圆形，在所述初始区域中进行椭圆拟合，得到所述指定标志物的边缘线条。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指定标志物对应的图标的第一位置的获取过程包括：

确定所述初始区域在所述目标环境的2D图像中的坐标；

根据所述2D图像的拍摄位置和所述初始区域的坐标，确定所述初始区域的地理位置；

将所述图像初始区域的地理位置作为所述指定标志物对应的图标的第一位置。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述初始区域中提取所述指定标志物的边缘线条，将所述边缘线条所包围的图像确定为所述指定标志物对应的图标包括：

从所述初始区域中提取所述指定标志物的边缘线条；

判断所述边缘线条组成的当前形状是否发生透视形变；

如果是，根据所述当前形状所属的图形类别调整所述边缘线条和所述边缘线条包围的图像；

将调整后所述边缘线条所包围的图像确定为所述指定标志物对应的图标。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，判断所述边缘线条组成的当前形状是否发生透视形变的步骤，包括：

识别所述指定标志物的边缘线条组成的当前形状所属的图形类别；

判断所述当前形状是否属于所述图形类别对应的标准形状；

如果否，确定所述当前形状发生透视形变。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述当前形状所属的图形类别调整所述边缘线条和所述边缘线条包围的图像的步骤，包括：

按照当前形状所属的图形类别，获取所述当前形状的变换基准数据；

根据预设的所述图形类别对应的变换方程以及所述变换基准数据，调整所述边缘线条和所述边缘线条包围的图像。