[发明专利]一种车辆目标测距方法、装置、介质及车辆

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种车辆目标测距方法、装置、介质及车辆。该方法包括：获取基于自车的采集设备采集的待测图像；基于待测图像确定两目标车道线，并确定在待测图像中两目标车道线的预设部分对应的目标轨迹点以及目标障碍物的位置信息；将目标轨迹点和位置信息分别转换到归一化坐标系下，得到对应的归一化轨迹点坐标和归一化目标坐标，并进行直线拟合，得到归一化虚拟车道线；基于归一化虚拟车道线和采集设备的安装高度，预测世界车道宽度；基于归一化目标坐标，确定目标障碍物对应的图像目标车道宽度；基于世界车道宽度与图像目标车道宽度的比值，确定自车与目标障碍物的目标距离。可以提高目标测距的准确性和稳定性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种车辆目标测距方法、装置、介质及车辆。

背景技术

随着技术进步和科技发展，感知设备越来越智能化，而测距是感知设备重要的技术支撑。例如，自动驾驶成为现阶段交通运输工具领域的研究热点，自动驾驶包含许多的感知系统，如基于计算机图像处理的视觉感知系统在自动驾驶领域中广泛应用，可以用于车辆障碍物的识别和测距。

由于单目摄像头成本低廉，在自动驾驶领域中，常采用单目摄像头获取图像数据，并基于图像数据对目标进行测距。

目前行业内常用的基于图像对目标进行测距的方法(以自动驾驶为例)包括：基于目标车辆(目标障碍物)底边中点像素位置的消失点法，即根据消失点和目标车辆下边缘使用相似三角形法对目标车辆距离进行测量；基于车辆宽高估计的相似三角形法，即目标车辆的图像高度和实际高度使用相似三角形法对目标车辆距离进行测量。然而，消失点法是假设车道线为平面进行的，针对具有上下坡、转弯的车道处的目标测距结果不准确。车辆宽高估计受车辆类型检测结果的影响。由于车辆的外形多样，在距离等环境影响的条件下，使得车辆类型检测结果的错误率较高，进而造成目标测距结果不准确。

针对上述目标测距不准确、易受车辆类型检测结果影响的问题，提供一种车辆目标测距方法、装置、介质及车辆。

发明内容

本申请实施例提供了车辆目标测距方法、装置、介质及车辆。可以提高目标测距的准确性，避免目标测距结果受车辆类型检测结果影响，提高目标测距结果稳定性。

第一方面，本申请实施例提供了一种车辆目标测距方法，所述方法包括：

获取基于自车的采集设备采集的待测图像；所述待测图像中包括所述自车相关的目标障碍物；

基于所述待测图像两目标车道线，并确定所述两目标车道线的预设部分在所述待测图像中对应的目标轨迹点以及确定所述目标障碍物在所述待测图像中的位置信息；

将所述目标轨迹点和位置信息分别转换到归一化坐标系下，得到对应的归一化轨迹点坐标和归一化目标坐标，并对所述归一化轨迹点坐标进行直线拟合，得到归一化虚拟车道线；

基于所述归一化虚拟车道线和所述采集设备的安装高度，预测在世界坐标系下的世界车道宽度；

基于所述归一化目标坐标，确定所述目标障碍物对应的图像目标车道宽度；

基于所述世界车道宽度与所述图像目标车道宽度的比值，确定所述自车与所述目标障碍物在所述世界坐标系下的目标距离。

本实施例中的图像目标车道宽度是指归一化目标坐标处所述两目标车道线之间的宽度。

一些可选的实施例中，基于所述归一化虚拟车道线和所述采集设备的安装高度，预测在世界坐标系下的世界车道宽度，包括：

基于所述归一化虚拟车道线和所述采集设备的安装高度，预测在所述世界坐标系下的世界虚拟车道线；所述世界虚拟车道线呈现水平趋势；

基于所述世界虚拟车道线，确定所述世界车道宽度。