[发明专利]检测障碍物的方法、装置及运动设备

说明书

本发明公开了一种检测障碍物的方法、装置及运动设备，该方法包括：获取摄像装置同时采集的可见光图像和深度图像；识别所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域，并获得所述障碍区域在所述可见光图像中的位置坐标；根据所述位置坐标，以及所述可见光图像与所述深度图像间的位置映射关系，获取所述障碍区域在所述深度图像中的映射位置；根据所述映射位置，计算所述障碍区域在所述深度图像中的深度值；根据所述障碍区域在所述深度图像中的深度值，获得所述障碍物的距离检测结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种检测障碍物的方法、一种检测障碍物的装置、及一种运动设备。

背景技术

在运动控制领域，需要通过障碍物检测进行被控运动物体的路径规划，例如，具有自动驾驶功能的车辆需要在行驶过程中进行障碍物的检测，以保证车辆能够正常行驶，避免发生行驶事故。

现有的障碍物检测方法大多是基于雷达等距离感应装置来获取被控运动物体与障碍物间的距离，进而实现避障控制，该种检测方法存在硬件成本高及检测精度受外界环境影响较大的问题，因此，有必要提供一种用于检测障碍物的新的技术方案。

发明内容

本发明实施例的一个目的是提供一种利用可见光图像和深度图像进行障碍物检测的新技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种检测障碍物的方法，其包括：

获取摄像装置同时采集的可见光图像和深度图像；

识别所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域，并获得所述障碍区域在所述可见光图像中的位置坐标；

根据所述位置坐标，以及所述可见光图像与所述深度图像间的位置映射关系，获取所述障碍区域在所述深度图像中的映射位置；

根据所述映射位置，计算所述障碍区域在所述深度图像中的深度值；

根据所述障碍区域在所述深度图像中的深度值，获得所述障碍物的距离检测结果。

可选地，所述识别所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域的步骤，包括：

提取所述可见光图像中的障碍物特征，生成图像特征图；

基于所述图像特征图，获得所述可见光图像中存在障碍物特征的至少一个预测区域，形成预测区域集合；

计算每一所述预测区域对应每一预训练障碍物类别的类别概率；

根据所述类别概率，得到所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域。

可选地，所述根据所述类别概率，得到所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域的步骤，包括：

在所述预测区域集合中，筛选出最大类别概率对应的第一预测区域为第一障碍区域；

获得所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域至少包括所述第一障碍区域。

可选地，所述根据所述类别概率，得到所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域的步骤，还包括：

在获得所述第一预测区域为第一障碍区域之后，遍历所述预测区域集合中除所述第一预测区域之外的其余预测区域，计算每一其余预测区域与所述第一预测区域之间的重叠面积占所述第一预测区域的面积的比例；

对所述预测区域集合进行过滤，去除所述第一预测区域以及去除所述其余预测区域中使得所述比例大于设定阈值的预测区域，得到过滤后的预测区域集合；

在过滤后的预测区域集合中，筛选出最大类别概率对应的第二预测区域为第二障碍区域；

获得所述可见光图像中存在障碍物的障碍区域还包括所述第二障碍区域。

可选地，所述方法还包括：