一种基于空间分割的障碍物检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108230403A(43)申请公布日2018.06.29(21)申请号201810063300.2(22)申请日2018.01.23(71)申请人北京易智能科技有限公司地址100020北京市朝阳区阜通东大街1号院3号楼15层2单元121807室(72)发明人徐枫陈建武肖谋(74)专利代理机构成都弘毅天承知识产权代理有限公司51230代理人徐金琼刘东(51)Int.Cl.G06T7/80(2017.01)G06T7/55(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于空间分割的障碍物检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于空间分割的障碍物检测方法，包括步骤为：对双目视觉系统进行离线的校正，获取相机的内外参数；应用双目视觉系统获取场景的左右视图；基于获取的双目系统的内外参数，对获取的左右视图进行图像校正；对左右视图进行空间分割，得到关键区域和非关键区域；对关键区域和非关键区域进行视差计算，获取不同深度值；基于获取的深度值进行分割处理，然后利用轮廓检测的方法，获取深度值对应深度图中的障碍物，并基于相机的内外参数，计算障碍物相关信息。通过对双目系统进行校正、对视图区域进行的合理分割匹配计算，改善了图像检测的质量和速度，使检测资源合理分配，解决现有障碍物检测方法速度慢，难以满足实时性要求的问题。CN108230403ACN108230403A权利要求书1/1页1.一种基于空间分割的障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤,S1:对双目视觉系统进行离线的校正，获取相机的内外参数；S2:应用双目视觉系统获取场景的左右视图；S3:基于S1获取的双目系统的内外参数，对S2获取的左右视图进行图像校正；S4:对左右视图进行空间分割，得到关键区域和非关键区域；S5:对关键区域和非关键区域进行视差计算，获取不同深度值；S6:基于S5获取的深度值进行分割处理，然后利用轮廓检测的方法，获取深度值对应深度图中的障碍物，并基于相机的内外参数，计算障碍物相关信息。2.根据权利要求1所述的一种基于空间分割的障碍物检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体步骤如下,S401:将左右视图同时分割为有效区域和无效区域,分别记为P区域和N区域；S402:将P区域视图分割为关键区域和非关键区域；S403:将关键区域标注为1，非关键区域标注为0；S404:将关键区域分割为n*n的等大区域，将非关键区域分割为m*m的等大区域。3.根据权利要求1或2所述的一种基于空间分割的障碍物检测方法，其特征在于，所述步骤S5具体步骤为：分别对步骤S404分割的每个n*n等大区域和每个m*m的等大区域进行深度值计算，并将深度值赋值于对应区域的每个像素值。4.根据权利要求2所述的一种基于空间分割的障碍物检测方法，其特征在于：所述n<m。2CN108230403A说明书1/4页一种基于空间分割的障碍物检测方法技术领域[0001]本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，尤其涉及一种基于空间分割的障碍物检测方法。背景技术[0002]智能机器人和无人驾驶车辆在未知自主导航环境中，需要自主检测环境中障碍物和道路情况等信息。[0003]目前，常用障碍物检测方法分为两大类：(1)基于雷达原理的障碍物检测方法，(2)基于视觉传感器的障碍物检测方法。然而，超声波反射性极强，定向性较差，在复杂环境中性能不佳；2D激光测距雷达或3D激光测距雷达，基本都是依赖一个旋转的发射镜将激光发射出去，且大多数包括用于扫描激光的驱动机构，成本过高且安装复杂。[0004]近年来，随着计算机图像处理技术的飞速发展，视觉传感器在障碍物检测中应用越来越受多，其中，双目视觉系统由于其成本低、可获场景或物体的深度信息等优点，被广泛应用到目标检测、跟踪和障碍物识别等领域。所述双目立体视觉系统通过位置关系已知的相机组成立体视觉系统，根据空间同一物体在两个相机上成像的视差来获取其三维信息，然后根据图像中像点的高度判断该像点是否位于地面上，进而达到障碍物检测的目的。[0005]基于双目视觉系统的障碍物检测方法所面临的难点是视差计算的实时性差，对于高速运动的机器人或无人驾驶车辆，障碍物检测方法速度较慢，难以满足实时性要求。发明内容[0006]本发明的目的在于：提供一种基于空间分割的障碍物检测方法，解决现有障碍物检测方法速度慢，难以满足实时性要求的问题。[0007]本发明采用的技术方案如下：[0008]一种基于空间分割的障碍物检测方法，包括以下步骤,[0009]S1:对双目视觉系统进行离线的校正，获取相机的内外参数；[0010]S2:应用双目视觉系统获取场景的左右视图；[0011]S3: