车辆图像获取装置及方法、车辆尺寸测量装置及方法、车辆尺寸测量系统与流程

技术特征：
1.一种车辆图像获取装置，其特征在于，包括：经过融合标定的多个结构光模组，所述结构光模组用于获取目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像；相邻两个结构光模组之间的视场角具有第一重叠区域，每组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域。2.根据权利要求1所述的车辆图像获取装置，其特征在于，所述第一重叠区域占单个结构光模组获取的单幅图像的三分之一以上；所述第二重叠区域占单帧图像的二分之一以上。3.一种车辆图像获取方法，其特征在于，包括：对多个结构光模组进行融合标定；通过所述多个结构光模组获取所述目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像，且同一时间戳内的相邻两组图像包括第一重叠区域，以及同组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域。4.根据权利要求3所述的车辆图像获取方法，其特征在于，所述第一重叠区域占单个结构光模组获取的单幅图像的三分之一以上；所述第二重叠区域占单帧图像的二分之一以上。5.根据权利要求3所述的车辆图像获取方法，其特征在于，所述对多个结构光模组进行融合标定的步骤包括：分别通过所述多个结构光模组获取标定物体的图像数据，所述图像数据包括二维数字图像和三维点云图像；根据所述图像数据中的二维数字图像获取标定物体的角点信息；当所述角点信息满足预设条件时，根据所述角点信息获取图像数据的外参矩阵，以对所述多个结构光模组进行融合标定。6.根据权利要求5所述的车辆图像获取方法，其特征在于，当所述角点信息不满足预设条件时，根据所述图像数据中的三维点云图像获取标定物体的三维点云数据；根据所述三维点云数据获取所述结构光模组的对应关系，以完成融合标定。7.根据权利要求3所述的车辆图像获取方法，其特征在于，所述对多个结构光模组进行融合标定的步骤包括：分别通过所述多个结构光模组获取标定物体的图像数据，所述图像数据包括二维数字图像和三维点云图像；根据所述图像数据中的三维点云图像获取标定物体的三维点云数据；根据所述三维点云数据获取所述结构光模组的对应关系，以完成融合标定。8.根据权利要求3至7任一项所述的车辆图像获取方法，其特征在于，在分别通过所述多个结构光模组获取标定物体的图像数据之前，分别对所述多个结构光模组进行内参标定。9.一种车辆尺寸测量方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像，且同一时间戳内的相邻两组图像包括第一重叠区域，以及同组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域；根据所述多组图像数据中的二维数字图像获取目标车辆的完整图像，并根据所述二维
数字图像和三维点云图像获取目标车辆的完整点云；根据目标车辆的完整图像获取目标车辆的基准信息；根据所述基准信息从所述完整点云中获取目标车辆的尺寸信息。10.根据权利要求9所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，根据所述多组图像数据中的二维数字图像获取目标车辆的完整图像的步骤包括：对同一时间戳内的每组图像数据中二维数字图像进行拼接以获取目标车辆的完整图像。11.根据权利要求10所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，对同一时间戳内的每组图像数据中的二维数字图像进行拼接之后，利用icp算法进行配准以获取目标车辆的完整图像。12.根据权利要求9所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，根据所述二维数字图像和三维点云图像获取目标车辆的完整点云的步骤包括：基于光流法获取各组内多帧二维数字图像的点云变换关系；基于所述点云变换关系对所述三维点云图像进行拼接以获取目标车辆的完整点云。13.根据权利要求9所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，所述根据目标车辆的完整图像获取目标车辆的基准信息的步骤包括：利用神经网络算法对所述完整图像进行组件分割；基于所述分割结果获取目标车辆的基准信息，并根据分割结果对点云进行类别标记。14.根据权利要求13所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，利用神经网络算法对所述完整图像进行组件分割的步骤包括：利用神经网络算法对所述完整图像进行实时地、离线地、或者实时加离线相结合的方式进行组件分割。15.根据权利要求9所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，根据所述基准信息从所述完整点云中获取目标车辆的尺寸信息的步骤包括：基于所述基准信息对所述完整点云进行连通域判断和滤波以获取各个组件点云数据；基于所获取的各个组件的点云数据获取轴对齐点云包围盒，并根据所述包围盒获取目标车辆的尺寸信息。16.根据权利要求9所述的车辆尺寸测量方法，其特征在于，还包括：获取目标车辆所在的环境点云；在获取到目标车辆的完整点云之后，根据所述环境点云对所述完整点云进行滤波。17.一种车辆尺寸测量装置，其特征在于，包括：图像数据获取模块，用于获取目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像，且同一时间戳内的相邻两组图像包括第一重叠区域，以及同组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域；完整图像获取模块，用于根据所述多组图像数据中的二维数字图像获取目标车辆的完整图像；完整点云获取模块，用于根据所述二维数字图像和三维点云图像获取目标车辆的完整点云；基准信息获取模块，用于根据目标车辆的完整图像获取目标车辆的基准信息；尺寸信息获取模块，用于根据所述基准信息从所述完整点云中获取目标车辆的尺寸信息。18.根据权利要求17所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，所述完整图像获取模块包括图像拼接单元，所述图像拼接单元用于对同一时间戳内的每组图像数据中二维数字图像
进行拼接以获取目标车辆的完整图像。19.根据权利要求18所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，所述完整图像获取模块还包括配准单元，所述配准单元用于在图像拼接单元完成二维数字图像的拼接之后，利用icp算法进行配准以获取目标车辆的完整图像。20.根据权利要求17所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，所述完整点云获取模块包括：变换关系获取单元和点云拼接单元，所述变换关系获取单元用于基于光流法获取各组内多帧二维数字图像的点云变换关系，所述点云拼接单元用于基于所述点云变换关系对所述三维点云图像进行拼接以获取目标车辆的完整点云。21.根据权利要求17所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，基准信息获取模块包括组件分割单元和类别标记单元，所述组件分割单元用于利用神经网络算法对所述完整图像进行组件分割，并基于所述分割结果获取目标车辆的基准信息，所述类别标记单元用于根据分割结果对点云进行类别标记。22.根据权利要求17所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，尺寸信息获取模块包括组件滤波单元和尺寸信息获取单元，所述组件滤波单元用于基于所述基准信息对所述完整点云进行连通域判断和滤波以获取各个组件点云数据；所述尺寸信息获取单元用于基于所获取的各个组件的点云数据获取轴对齐点云包围盒，并根据所述包围盒获取目标车辆的尺寸信息。23.根据权利要求17所述的车辆尺寸测量装置，其特征在于，还包括环境点云获取模块和点云滤波模块：所述环境点云获取模块用于获取目标车辆所在的环境点云；所述点云滤波模块用于在获取到目标车辆的完整点云之后，根据所述环境点云对完整点云进行滤波。24.一种车辆尺寸测量系统，其特征在于，包括：车辆图像获取装置、如权利要求17至23任一项所述的车辆尺寸测量装置，所述车辆图像获取装置包括：经过融合标定的多个结构光模组，所述结构光模组用于获取目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像；相邻两个结构光模组之间的视场角具有第一重叠区域，每组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域；所述车辆尺寸测量装置用于根据所述车辆图像获取装置获取到的图像数据完成车辆尺寸的测量。

技术总结
本申请提供一种车辆图像获取装置及方法、车辆尺寸测量装置及方法、车辆尺寸测量系统。所述车辆尺寸测量系统包括：车辆图像获取装置和车辆尺寸测量装置，所述车辆图像获取装置包括：经过融合标定的多个结构光模组，所述结构光模组用于获取目标车辆的多组图像数据，每组图像数据分别包括多帧的二维数字图像和三维点云图像；相邻两个结构光模组之间的视场角具有第一重叠区域，每组图像中相邻两帧图像之间具有第二重叠区域；所述车辆尺寸测量装置用于根据所述车辆图像获取装置获取到的图像数据完成车辆尺寸的测量。本申请的装置及方法不仅可以降低对车辆测量的成本，还可以提高车辆测量的精度和效率。量的精度和效率。量的精度和效率。


技术研发人员：赵鹏伦 周晓辉 赵龙贺
受保护的技术使用者：重庆一极科技有限公司
技术研发日：2020.12.09
技术公布日：2022/6/10