基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法及系

本申请涉及机器视觉，尤其涉及基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法及系统。背景技术：1、首先，机器视觉技术通过模拟人类视觉系统的功能，使用计算机和图像处理设备来获取、处理并理解图像信息，为自动驾驶等任务提供了关键的信息获取方式。随着自动驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，车辆需要更加准确、实时地获取并处理周围环境的信息，以做出正确的决策和行动。目前，传统的环境感知方法，如激光雷达、超声波等，虽然能够提供一定的环境信息，但它们在成本、安装和维护方面可能存在挑战。2、综上所述，现有技术具有局限，无法全面获取各个角度和视野范围内的环境信息，同时缺乏对环境数据的有效处理，进一步导致了建模质量和效率的低下。技术实现思路1、本申请的目的是提供基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法及系统，用以解决现有技术的局限性，无法全面获取各个角度和视野范围内的环境信息，同时缺乏对环境数据的有效处理，进一步导致了建模质量和效率的低下。2、鉴于上述问题，本申请提供了基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法及系统。3、第一方面，本申请提供了基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法，所述方法通过基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模系统实现，其中，所述方法包括：读取双目相机的参数配置，分析确定双目位置关系，其中，所述参数配置包括第一摄像头与第二摄像头的内参与外参；基于所述双目位置关系，训练特征提取模型；基于所述双目相机，采集预定范围内的所述第一摄像头与第二摄像头的环境图片，暂存至行车文件，所述行车文件与所述特征提取模型建立有通信连接；将所述行车文件内的所述环境图片传输至所述特征提取模型，进行像素点匹配与深度计算，确定点云特征值；读取建模约束条件，所述建模约束条件基于建模质量阈值设定；基于所述点云特征值与所述建模约束条件，进行车辆行驶环境的三维重建，确定场景重建模型；确定基于所述预定范围的场景特征，对所述场景重建模型进行分区标识。4、第二方面，本申请还提供了基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模系统，用于执行如第一方面所述的基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法，其中，所述系统包括：位置关系分析模块，所述位置关系分析模块用于读取双目相机的参数配置，分析确定双目位置关系，其中，所述参数配置包括第一摄像头与第二摄像头的内参与外参；模型训练模块，所述模型训练模块用于基于所述双目位置关系，训练特征提取模型；图像采集模块，所述图像采集模块用于基于所述双目相机，采集预定范围内的所述第一摄像头与第二摄像头的环境图片，暂存至行车文件，所述行车文件与所述特征提取模型建立有通信连接；点云特征值确定模块，所述点云特征值确定模块用于将所述行车文件内的所述环境图片传输至所述特征提取模型，进行像素点匹配与深度计算，确定点云特征值；阈值设定模块，所述阈值设定模块用于读取建模约束条件，所述建模约束条件基于建模质量阈值设定；场景重建模型确定模块，所述场景重建模型确定模块用于基于所述点云特征值与所述建模约束条件，进行车辆行驶环境的三维重建，确定场景重建模型；分区标识模块，所述分区标识模块用于确定基于所述预定范围的场景特征，对所述场景重建模型进行分区标识。5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：6、通过读取双目相机的参数配置，分析确定双目位置关系，其中，所述参数配置包括第一摄像头与第二摄像头的内参与外参；基于所述双目位置关系，训练特征提取模型；基于所述双目相机，采集预定范围内的所述第一摄像头与第二摄像头的环境图片，暂存至行车文件，所述行车文件与所述特征提取模型建立有通信连接；将所述行车文件内的所述环境图片传输至所述特征提取模型，进行像素点匹配与深度计算，确定点云特征值；读取建模约束条件，所述建模约束条件基于建模质量阈值设定；基于所述点云特征值与所述建模约束条件，进行车辆行驶环境的三维重建，确定场景重建模型；确定基于所述预定范围的场景特征，对所述场景重建模型进行分区标识。有效解决了现有技术的局限性，无法全面获取各个角度和视野范围内的环境信息，同时缺乏对环境数据的有效处理，进一步导致了建模质量和效率的低下，提高了车辆行驶环境三维重建的准确性和实用性。7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。技术特征：1.基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法，其特征在于，所述方法包括：2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述双目位置关系，训练特征提取模型，所述方法还包括：3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集预定范围内的所述第一摄像头与第二摄像头的环境图片之后，所述方法还包括：4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，生成图片预处理指令之后，所述方法还包括：5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述进行像素点匹配与深度计算，所述方法还包括：6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述同源像素点进行视差计算与深度分析，所述方法还包括：7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，确定基于相机坐标系下的空间位置分布之后，所述方法还包括：8.基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模系统，其特征在于，用于实施权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤，所述系统包括：技术总结本申请提供了基于双目立体视觉的车辆行驶环境建模方法及系统，涉及机器视觉技术领域，该方法包括：读取双目相机的参数配置，分析确定双目位置关系，训练特征提取模型，采集环境照片，然后进行像素点匹配与深度计算，确定点云特征值，读取建模约束条件，基于点云特征值与建模约束条件进行车辆环境的三维重建，确定场景重建模型，然后确定基于预定范围的场景特征会那个，对场景重建模型进行分区标识。通过本申请可以解决现有技术的局限性，无法全面获取各个角度和视野范围内的环境信息，同时缺乏对环境数据的有效处理，进一步导致了建模质量和效率的低下，提高了车辆行驶环境三维重建的准确性和实用性。技术研发人员：闫军,王凤菊,王永飞受保护的技术使用者：智慧互通科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16