[发明专利]一种单目摄像头在线标定方法

说明书

本发明提供了一种单目摄像头在线标定方法，能够实时的对摄像头外参进行标定，弥补由于安装位置偏差导致的目标识别定位不准确，包括以下步骤：步骤一、采集实时图像；步骤二、对采集到的图像进行车道线识别，将车道线识别的结果作为输入用于进行摄像头在线标定；步骤三、根据车道线的识别结果采用随机梯度下降算法计算并更新灭点位置；步骤四、判断步骤三中计算得到的灭点是否收敛；步骤五、若灭点收敛，则结束灭点的计算，根据坐标变换关系以及灭点的位置，计算摄像头的俯仰角，采用摄像头的俯仰角作为标定的摄像头外参；否则，重复步骤一至步骤四。

技术领域

本发明涉及摄像头标定技术领域，特别涉及一种单目摄像头在线标定方法。

背景技术

随着辅助驾驶系统和自动驾驶系统的广泛应用，单目摄像头的目标识别技术和定位技术有着长足的发展。单目摄像头可在上述系统中提供车辆周围环境要素的识别和定位，以实现辅助驾驶甚至自动驾驶。其中，定位是通过对摄像头外参的标定，将识别的目标通过坐标变换以车辆为坐标系进行精确定位，因此，摄像头的标定在定位中起着关键的作用。

现有的单目摄像头标定方法一般是通过整车的下线标定实现的，即在整车下线时，利用scara或张正友标定方法，实现对摄像头外参的标定。然而，摄像头的安装位置随着车辆的长期使用，会由于振动，老化等出现偏差，导致目标识别定位不准确。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种单目摄像头在线标定方法，能够实时的对摄像头外参记性标定，弥补由于安装位置偏差导致的目标识别定位不准确。

其技术方案是这样的：一种单目摄像头在线标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、采集实时图像；

步骤二、对采集到的图像进行车道线识别，将车道线识别的结果作为输入用于进行摄像头在线标定；

步骤三、根据车道线的识别结果采用随机梯度下降算法计算并更新灭点位置；

步骤四、判断步骤三中计算得到的灭点是否收敛；

步骤五、若灭点收敛，则结束灭点的计算，根据坐标变换关系以及灭点的位置，计算摄像头的俯仰角，采用摄像头的俯仰角作为标定的摄像头外参；否则，重复步骤一至步骤四。

进一步的，在步骤二中，将采集到的图像进行车道线识别具体包括以下步骤：将步骤一所采集的图像转换成灰度图，对灰度图进行局部阈值化，将一个区域内灰度值较高的像素点挑选出来然后利用灰度的分布梯度值提取特征点，再将特征点聚类，使得属于一条车道线的特征点的聚齐，然后利用特征点拟合出车道线，并挑选出平行车道线作为最终的车道线。

进一步的，在步骤三中，据步骤二中的车道线的识别结果采用随机梯度下降算法计算并更新灭点位置，具体如下：

灭点为车道线延长线与地平线的交点，灭点在车道线上，满足车道线方程:

J(x_v,y_v)＝x_v-Ky_v-B

其中，K为车道线直线方程的斜率，B为车道线直线方程的截距，(x_v,y_v)为灭点在图像坐标系下的横坐标，纵坐标。

对于每帧图像的检测结果，利用梯度下降法可以更新灭点数据，直到灭点收敛，具体公式如下：

其中，为上一帧图像迭代后的灭点位置，为当前帧迭代的灭点位置，α_x，α_y为逼近因子。