[发明专利]校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、存储介质

说明书

本申请提供一种校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、存储介质，该方法包括：获取采集待识别图像时的光度参数；根据对应于所述待识别图像的光度特征函数对所述光度参数进行计算，获得位置精度标准差；基于所述位置精度标准差校正从所述待识别图像识别出的位置信息，获得标准位置信息。本申请实施例，通过采集拍摄待识别图像时的光度参数计算出位置精度标准差后，可以据此校正位置信息，从而获得更为准确的标准位置信息。

技术领域

本申请涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

自动驾驶或自动车辆控制是汽车行业的主要发展趋势之一。基于车载摄像机的目标检测（包括分类和定位）是实现自动驾驶或自动车辆控制的必要技术。由于车载摄像机拍摄的待识别图像中存在噪点，依据待识别图像确定出的目标位置通常存在误差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种校正目标检测结果的方法及装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质，用于对摄像机采集的待识别图像确定出的位置进行校正，实现准确的目标定位。

一方面，本申请提供了一种校正目标检测结果的方法，包括：

获取采集待识别图像时的光度参数；

根据对应于所述待识别图像的光度特征函数对所述光度参数进行计算，获得位置精度标准差；

基于所述位置精度标准差校正从所述待识别图像识别出的位置信息，获得标准位置信息。

在一实施例中，所述待识别图像包括至少两个同时采集的待处理图像；

所述基于所述位置精度标准差校正从所述待识别图像识别出的位置信息，获得标准位置信息，包括：

根据与每一待处理图像对应的所述位置精度标准差，确定权值因子；

根据与每一待处理图像对应的权值因子，对从每一待处理图像识别出的位置信息进行加权求和，获得所述标准位置信息。

在一实施例中，所述基于所述位置精度标准差校正从所述待识别图像识别出的位置信息，获得标准位置信息，包括：

依据所述位置精度标准差构建测量噪声协方差矩阵；

依据所述位置信息构建测量向量；

根据扩展卡尔曼滤波算法对所述测量噪声协方差矩阵和所述测量向量进行计算，获得当前状态向量；其中，所述当前状态向量包括所述标准位置信息。

在一实施例中，所述待识别图像包括至少两个同时采集的待处理图像；

所述基于所述位置精度标准差校正从所述待识别图像识别出的位置信息，获得标准位置信息，包括：

依据与每一待处理图像对应的位置精度标准差，分别构建与每一待处理图像对应的测量噪声协方差矩阵；

依据与每一待处理图像对应的位置信息，分别构建与每一待处理图像对应的测量向量；

根据扩展卡尔曼滤波算法依次对与每一待处理图像对应的测量噪声协方差矩阵和测量向量进行计算，获得当前状态向量；其中，所述当前状态向量包括所述标准位置信息。

在一实施例中，在根据所述扩展卡尔曼滤波算法进行计算之前，所述方法还包括：

根据至少两个时刻的历史图像，确定初始位置信息和初始速度信息；

依据所述初始位置信息和所述初始速度信息，构建所述扩展卡尔曼滤波算法的初始状态向量。

在一实施例中，在对所述光度参数进行计算之前，所述方法还包括：