申请/专利权人：苏州魔视智能科技有限公司

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117853682B

主分类号：G06T17/20

分类号：G06T17/20;G06T19/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及辅助驾驶技术领域，公开了一种基于隐式特征的路面三维重建方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据目标车辆在目标路面上行驶的目标轨迹，确定待三维重建的路面重建范围；将路面重建范围按照预设网格分辨率进行网格化，获得路面重建范围对应的多个路面网格；确定交点一一对应的交点高度以及隐式特征；获取路面图像上每个像素对应的真实颜色值；基于每个交点一一对应的交点高度、隐式特征、真实颜色值训练预设预测模型，获得目标预测模型，其用于根据待重建网格点的隐式特征，输出目标颜色和目标高度，以用于路面三维重建。本发明采用稀疏的网格，学习路面局部的隐式特征，即可以实现任意精度的重建，且对计算机设备显存的要求不高。

主权项：1.一种基于隐式特征的路面三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标车辆在目标路面上行驶的目标轨迹，确定待三维重建的路面重建范围；其中，所述目标轨迹由目标车辆在目标路面行驶过程中拍摄的路面图像确定，所述目标轨迹包括多个轨迹点以及与所述轨迹点一一对应的路面高度；将所述路面重建范围按照预设网格分辨率进行网格化，获得所述路面重建范围对应的多个路面网格；基于所述目标轨迹，确定交点一一对应的交点高度，其中，所述交点为所述路面图像中的像素点映射到所述路面网格上的点；确定所述交点一一对应的隐式特征，所述隐式特征为所述交点包括的属性或特征；获取所述路面图像上每个像素对应的真实颜色值；基于每个所述交点一一对应的所述交点高度、所述隐式特征、所述真实颜色值训练预设预测模型，获得训练完成后的目标预测模型，所述目标预测模型用于根据采集的待重建网格点对应的所述隐式特征，输出对应的目标颜色和目标高度，所述目标颜色与目标高度用于路面三维重建；所述目标轨迹还包括与所述轨迹点一一对应的轨迹坐标，所述根据目标车辆在目标路面上行驶的目标轨迹，确定待三维重建的路面重建范围，包括：获取目标路面的预设路面宽度；基于所述预设路面宽度和所述目标轨迹中每个轨迹点的所述轨迹坐标，得到所述目标路面对应的轨迹点云，以及所述轨迹点云中每个轨迹点的所述轨迹坐标；基于所述轨迹点云中每个轨迹点的所述轨迹坐标，确定所述路面重建范围；所述基于所述目标轨迹，确定交点一一对应的交点高度，包括：根据所述轨迹点云中每个轨迹点的所述轨迹坐标，确定所述路面重建范围对应的多个路面网格一一对应的路面网格顶点坐标；基于所述目标轨迹中每个轨迹点对应的所述轨迹坐标，确定相邻的两个所述轨迹点之间的局部路面范围；在所述路面重建范围对应的多个路面网格中选取所述局部路面范围所涵盖的多个局部网格；将相邻的两个所述轨迹点中的目标轨迹点对应的路面高度，确定为该相邻的两个所述轨迹点对应的多个局部网格的网格高度；其中，所述目标轨迹点为相邻的两个所述轨迹点中的第一个轨迹点；获取所述交点在所述路面网格上的交点坐标；根据所述交点坐标，确定多个用于三角插值算法的待计算网格顶点坐标，所述待计算网格顶点坐标从所述路面网格顶点坐标中选取；基于所述待计算网格顶点坐标以及与待计算网格顶点坐标一一对应的网格高度，确定所述交点的高度；所述基于每个所述交点一一对应的所述交点高度、所述隐式特征、所述真实颜色值训练预设预测模型，包括：确定当前训练交点，以及与所述当前训练交点对应的所述隐式特征、所述交点高度以及所述真实颜色值；将所述当前训练交点对应的所述隐式特征输入所述预设预测模型，获得所述当前训练交点对应的预测高度以及预测颜色值；基于所述当前训练交点对应的预测颜色值以及所述真实颜色值，计算颜色损失误差值；基于所述当前训练交点对应的所述预测高度以及所述交点高度，计算高度损失误差值；基于所述颜色损失误差值、所述高度损失误差值、预设损失函数，调整损失权重以计算损失函数值；当所述损失函数值未满足预设损失值时，重新确定下一个交点，将所述下一个交点作为所述当前训练交点，继续计算所述损失函数值；当所述损失函数值满足预设损失值时，停止迭代；所述交点通过以下步骤确定：获取所述路面图像对应的相机位姿和相机配置信息；基于所述相机位姿、所述相机配置信息，确定所述路面图像中每个像素在相机坐标系下的第一方位向量；将在相机坐标系下的所述第一方位向量转换至在参考坐标系下的第二方位向量，所述参考坐标系为所述目标轨迹对应的坐标系；基于所述路面图像中每个像素在参考坐标系下的所述第二方位向量，计算每个所述第二方位向量与所述路面网格的交点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州魔视智能科技有限公司 基于隐式特征的路面三维重建方法、装置、设备及介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD