[发明专利]目标障碍物位置的获取方法和系统

权利要求书

1.一种目标障碍物位置的获取方法，该获取方法包括以下步骤：

获取双目相机的第一图像和第二图像；

根据第一图像获取目标障碍物信息；

根据目标障碍物信息确认目标障碍物在第二图像中的搜索区域；

在所述搜索区域中搜索目标障碍物，并确定目标障碍物的精确视差值；

根据所述目标障碍物的精确视差值及第二图像中的矩行框中心点的坐标值获取目标障碍物的位置信息；

根据当前目标障碍物的位置信息和精确视差值更新所述目标障碍物的位置信息；

其中，所述根据目标障碍物信息确认目标障碍物在第二图像中的搜索区域包括以下子步骤：

根据目标障碍物信息获取跟踪列表中目标障碍物的最大视差值；

根据所述最大视差值以及目标障碍物在第一图像中的矩形框尺寸，以确认该目标障碍物在第二图像中的搜索区域；

所述确定目标障碍物的精确视差值包括以下子步骤：

对第一图像中的检测区域和目标障碍物在第二图像中的搜索区域进行采样，以构建图像金字塔；

对所述图像金字塔逐层计算第一图像在第二图像上每个候选位置的相似度，以生成相似度响应图像；

根据图像金字塔的第0层的相似度响应图像分别获得目标障碍物在第一图像和第二图像中的匹配点位置信息；

根据第一图像和第二图像中的匹配点位置信息确定目标障碍物的精确视差值。

2.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述获取方法还包括以下步骤：对更新后的目标障碍物的位置信息进行平滑处理。

3.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述根据第一图像获取目标障碍物信息包括以下子步骤：

计算跟踪列表中的目标障碍物与检测到的目标障碍物的相似度；

利用匈牙利匹配算法关联目标障碍物，获取相关联的目标障碍物并跟踪所述相关联的目标障碍物的图像域信息。

4.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述根据所述最大视差值以及目标障碍物在第一图像中的矩形框尺寸，以确认该目标障碍物在第二图像中的搜索区域的公式为：

RIO_R＝(X_L-disparity,Y_L-disparity,W_L+disparity,H_L)

其中，(X_L,Y_L,)是目标障碍物在第一图像中的矩形框坐标；W_L,H_L目标障碍物在第一图像中的矩形框中的尺寸；RIO_R是目标障碍物在第二图像中的搜索区域；disparity是目标障碍物的最大视差值。

5.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，设目标障碍物的精确视差值为disparity_c，确定该目标障碍物的精确视差值disparity_c包括以下子步骤：

所述图像金字塔共包括P层图像，其中第0层图像可表示为其中，是第一图像，是第二图像，i是障碍物；

第0层的相似度响应图像为R₀，选取第0层的相似度响应图像上的最大响应值所对应的点p_t,若点p_t的响应值小于预设的响应阈值Tselect，则设置目标障碍物的视差值为-1；若点p_t的响应值不小于所述预设的响应阈值Tselect，则对点p_t进行拟合以获得最大值点，将该最大值点作为目标障碍物在第一图像中的匹配点位置信息(x_L,y_L)；

将该目标障碍物在第一图像中的匹配点位置信息(x_L,y_L)转换到第二图像上获得目标障碍物在第二图像中的匹配点位置信息(x_R,y_R)；

通过公式：disparity_c＝x_L-x_R生成目标障碍物的精确视差值。