[发明专利]一种数据处理方法、设备以及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、设备以及可读存储介质，方法包括：获取与交通工具相关联的行驶图像；行驶图像包含交通工具所行驶的道路地面中的车道线；根据行驶图像中包括的车道线，确定交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线；根据传感器在第二时间区间内所检测到的针对交通工具的角速度集合，确定交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线；根据交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线，与交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线之间的曲线关联度，对摄像头设备与传感器进行时间标定。采用本申请，可以在时间标定场景中，减少标定成本，提高标定准确率。本申请可以应用于交通领域。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、设备以及可读存储介质。

背景技术

视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry，VIO)作为一种空间定位方法，被广泛应用于虚拟现实技术(Virtual Reality，VR)领域/增强现实技术(Augmented Reality，AR)领域、无人驾驶领域和移动机器人领域。通常情况下，视觉惯性里程计(VIO)系统包含两个传感器，一个视觉传感器(称为相机或摄像头)和一个惯性传感器(InertialMeasurement Unit，IMU)，VIO系统的工作离不开这两个传感器的作用。

一般情况下，在VIO系统工作时会认为IMU和相机时间是同步和对齐的，然而，由于硬件系统会存在触发延时、传输延时和没有准确同步时钟等问题，IMU和相机之间通常会存在时间偏差，那么错误的认为IMU和相机时间是同步和对齐的，会影响VIO系统的性能。而为了估计并纠正相机与IMU之间的时间偏差，从而有效提升VIO系统的性能，现有技术通常采用标定板测量相机的旋转，提取出角点从而计算角速度，再将相机的角速度与IMU的读数作对比，从而可以求出相机与IMU之间的时间差。但是，这种方式十分依赖于标定板与特定的标定场景，需要花费较大的人力物力来部署标定场景，成本较大；同时，对于硬件质量(如相机成像质量)的要求也较高，对于相机成像质量较差的场景，相机所拍摄的图像质量清晰度不够高，通过标定板根本无法准确地提取出角点，导致无法准确地计算出角速度，所对比出来的时间差的准确率也很低。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、设备以及可读存储介质，可以在时间标定场景中，减少标定成本，提高标定准确率。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，包括：

获取与交通工具相关联的行驶图像；行驶图像由配置在交通工具上的摄像头设备所拍摄得到；行驶图像包含交通工具所行驶的道路地面中的车道线；

根据行驶图像中包括的车道线，确定交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线；

根据传感器在第二时间区间内所检测到的针对交通工具的角速度集合，确定交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线；

根据交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线，与交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线之间的曲线关联度，对摄像头设备与传感器进行时间标定。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理装置，包括：

图像获取模块，用于获取与交通工具相关联的行驶图像；行驶图像由配置在交通工具上的摄像头设备所拍摄得到；行驶图像包含交通工具所行驶的道路地面中的车道线；

曲线确定模块，用于根据行驶图像中包括的车道线，确定交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线；

曲线确定模块，还用于根据传感器在第二时间区间内所检测到的针对交通工具的角速度集合，确定交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线；

时间标定模块，用于根据交通工具在第一时间区间内的第一角速度变化曲线，与交通工具在第二时间区间内的第二角速度变化曲线之间的曲线关联度，对摄像头设备与传感器进行时间标定。