申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司

申请日：2019-07-17

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112241662B

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06V20/56;G06V20/40;G06V10/82;G06T7/55

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.02.05#实质审查的生效;2021.01.19#公开

摘要：本申请是关于一种检测可行驶区域的方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取安装在设备上的单目摄像头采集的视频图像；将所述视频图像输入到深度检测模型，所述深度检测模型用于检测所述视频图像中的每个像素点的深度信息，获取所述深度检测模型输出的所述视频图像中的每个像素点的深度信息；根据所述每个像素点的深度信息和所述单目摄像头的标定安装参数，确定所述每个像素点对应的物理点的位置信息；根据每个物理点的位置信息确定可行驶区域。本申请能够提高检测可行驶区域的精度。

主权项：1.一种检测可行驶区域的方法，其特征在于，所述方法包括：获取设备在移动时单目摄像头采集的M帧视频图像，M为大于或等于2的整数；根据所述M帧视频图像训练第一深度学习网络得到深度检测模型；获取安装在所述设备上的单目摄像头采集的视频图像；将所述视频图像输入到深度检测模型，所述深度检测模型用于检测所述视频图像中的每个像素点的深度信息，获取所述深度检测模型输出的所述视频图像中的每个像素点的深度信息；根据所述每个像素点的深度信息和所述单目摄像头的标定安装参数，确定所述每个像素点对应的物理点的位置信息；根据每个物理点的位置信息确定可行驶区域；其中，所述根据所述M帧视频图像训练第一深度学习网络得到所述深度检测模型，包括：将第一视频图像输入到第一深度学习网络，所述第一深度学习网络用于确定所述第一视频图像中的每个像素点的深度信息，获取所述第一深度学习网络输出的所述第一视频图像中的每个像素点的深度信息，所述第一视频图像是所述M帧视频图像中的任一帧视频图像；获取所述第一视频图像和第二视频图像之间的位姿关系，所述第二视频图像是所述M帧视频图像中除所述第一视频图像之间的一帧视频图像；根据所述第一视频图像中的每个像素点的深度信息、所述单目摄像头的标定安装参数和所述位姿关系生成合成图像；根据所述合成图像和所述第二视频图像调整所述第一深度学习网络的网络参数，以得到所述深度检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种检测可行驶区域的方法及装置

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