[发明专利]深度图获取方法、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种深度图获取方法、设备及存储介质。方法包括：利用双目图像样本和双目图像样本的深度图作为训练数据训练处理模型，再用训练后的处理模型对双目图像进行处理，生成双目图像的深度图。相较于现有技术中由双目图像获得视差图后，再由视差图获得深度图的方法，由于本申请中无需获得视差图，可避免视差图误差以深度值二次方传递至深度图，减少误差传递环节，提高所获得的深度图的准确度。

技术领域

本申请涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种深度图获取方法、设备及存储介质。

背景技术

在高精地图的制作过程中，为了生成道路的矢量化数据，会在采集车上配置两台参数相同的摄像机，用于拍摄道路的双目图像。

道路的双目图像是指两台相对位置固定的摄像机同时触发，对同一个道路拍摄的图像，其中，左侧摄像机拍摄的图像称为左目图像，右侧摄像机拍摄的图像称为右目图像。在获得双目图像后，需要根据双目图像提取双目图像的深度图，双目图像的深度图进一步用于生成道路的矢量化数据。现有的提取道路元素的深度图方法一般为：对采集车采集的图像进行降分辨率处理，以降低运算量，再使用训练后的双目匹配模型对双目图像进行匹配处理获得视差图。再根据转换公式将视差图转化为深度图，以获得实物深度图。其中，Z为深度，f为焦距，d为基线长度，D为视差。

然而，上述基于视差图转深度图的方法，会将视差图误差传递至深度图。误差传递公式为上述误差传递公式可以简化为ΔZ∝Z²ΔD，深度图误差为Z²倍数的视差图误差，也就是视差图误差会以深度值的二次方倍数传递至深度图，对于深度信息较大的实物尤其明显，导致获得深度信息不准确。

发明内容

本申请提供一种深度图获取方法、设备及存储介质。以解决现有方法采用视差图转换深度图的方式导致获得的深度图存在误差的技术问题。

第一方面，本申请提供一种深度图获取方法，包括：

获取摄像机组同步拍摄的道路的双目图像；

对双目图像使用训练后的处理模型进行处理，生成双目图像的深度图，其中，训练后的处理模型是使用训练数据训练获得的，训练数据包括：用于作为处理模型输入数据的双目图像样本及用于作为处理模型输出数据的深度图样本。

可选地，在对双目图像使用训练后的处理模型进行处理，生成双目图像的深度图之前，还包括：

获取训练场景的点云和训练场景的拍摄图像，其中，拍摄图像包括双目图像样本中的左目图像样本和右目图像样本；

根据点云和拍摄图像，确定深度图样本。

可选地，根据点云和拍摄图像，确定深度图样本，具体包括：

对拍摄图像进行语义分割，获得至少一个训练对象的像素区域，其中，训练场景包括至少一个训练对象；

根据每个训练对象的类型和点云，确定每个训练对象的像素区域的深度值；

根据每个训练对象的像素区域的深度值，确定深度图样本。

可选地，根据每个训练对象的类型和点云，确定每个训练对象的像素区域的深度值，具体包括：

判断训练对象是否为天空；

若是，则将训练对象的像素区域的深度值设置为最大深度值；

若否，根据点云，确定训练对象的像素区域的深度值。

可选地，根据点云，确定训练对象的像素区域的深度值，具体包括：

从点云中，确定与训练对象的像素区域匹配的关联点云；

根据关联点云，确定训练对象的像素区域的深度值。