[发明专利]障碍物识别方法和装置、电子设备和自动驾驶车辆

说明书

本公开提供一种数据库构建方法和装置、障碍物识别方法、装置和系统。数据库构建装置接收图像采集设备在预设路线上采集的多个第一图像帧；去除多个第一图像帧中的动态障碍物，以得到包括静态障碍物的多个第二图像帧；提取每个第二图像帧的特征向量；从每个第二图像帧中提取关键点和对应描述向量；将每个第二图像帧及对应定位信息、特征向量、关键点和对应描述向量存入数据库中。在数据库中搜索与实时图像帧相匹配的匹配图像帧；提取出实时图像帧中障碍物区域的关键点和关键点描述向量；将实时图像帧的关键点描述向量与匹配图像帧的关键点描述向量进行匹配以得到匹配关键点；若匹配关键点数量大于门限，则将障碍物区域标记为静态障碍物。

技术领域

本公开涉及信息处理领域，特别涉及一种数据库构建方法和装置、障碍物识别方法、装置和系统。

背景技术

在自动驾驶领域中，通过感知车辆周边的障碍物，在相关技术中，自动驾驶车辆在获取图像之后，使用深度卷积神经网络进行障碍物检测和类型识别，估计出障碍物的位置，大小，方向和类别，以便自动驾驶车辆实现路径和速度的规划。

发明内容

发明人通过研究发现，在相关技术中，通常会将行驶路线两侧固定不同的物体(例如绿化带、花坛、树桩等)识别成具有运动能力的车辆。此外，对于图像中存在的虚假物体，例如广告宣传画中的车辆、人体等也极容易出现误识别，从而影响自动驾驶车辆的路径和速度规划。

为了能够在自动驾驶领域中有效识别出静态障碍物而提出本公开的内容，能够有效识别出不具有运动能力的静态障碍物。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据库构建方法，包括：接收图像采集设备在预设路线上采集的多个第一图像帧；去除所述多个第一图像帧中的动态障碍物，以得到包括静态障碍物的多个第二图像帧；提取每个第二图像帧的特征向量；从所述每个第二图像帧中提取关键点和与所述关键点相对应的描述向量；将所述每个第二图像帧、与所述每个第二图像帧相对应的所述图像采集设备的定位信息、所述特征向量，所述关键点和与所述关键点相对应的描述向量存入数据库中。

在一些实施例中，提取每个第二图像帧的特征向量包括：从所述多个第二图像帧中依次提取出多个关键帧，其中任意两个相邻的第一关键帧与第二关键帧的图像重叠率小于预设门限值；提取每个关键帧的特征向量。

在一些实施例中，与所述第一关键帧对应的所述图像采集设备的位置信息和与所述第二关键帧对应的所述图像采集设备的位置信息之间的偏差大于预设距离门限；或者与所述第一关键帧对应的所述图像采集设备的姿态信息和与所述第二关键帧对应的所述图像采集设备的姿态信息之间的偏差大于预设角度门限。

在一些实施例中，从所述每个第二图像帧中提取关键点和与所述关键点相关联的描述向量包括：从所述每个关键帧中提取关键点和与所述关键点相关联的描述向量。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据库构建装置，包括：第一接收模块，被配置为接收图像采集设备在预设路线上采集的多个第一图像帧；图像帧处理模块，被配置为去除所述多个第一图像帧中的动态障碍物，以得到包括静态障碍物的多个第二图像帧；第一提取模块，被配置为提取每个第二图像帧的特征向量；第二提取模块，被配置为从所述每个第二图像帧中提取关键点和与所述关键点相对应的描述向量；构建模块，被配置为将所述每个第二图像帧、与所述每个第二图像帧相对应的所述图像采集设备的定位信息、所述特征向量，所述关键点和与所述关键点相对应的描述向量存入数据库中。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种障碍物识别方法，包括：接收图像采集设备采集的实时图像帧；在利用上述任一实施例所述的数据库构建方法所得到的数据库中搜索与所述实时图像帧相匹配的预定数量个匹配图像帧；在所述实时图像帧中进行障碍物检测，以确定障碍物区域；提取出所述障碍物区域中关键点和相应的关键点描述向量；将所述实时图像帧的关键点描述向量与所述预定数量个匹配图像帧的关键点描述向量进行匹配，以得到匹配关键点；若所述匹配关键点的数量大于预设的关键点门限，则将所述障碍物区域标记为静态障碍物。