一种距离检测方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本技术涉及测距技术领域，涉及但不限于一种距离检测方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.相关技术中，在通过单目相机计算障碍物的距离时，可以通过相机的几何变换，来计算障碍物的距离。
3.然而这种方式需要增加一个约束：假定三维世界的一个维度与相机坐标系的z轴平行，因此在实际道路并不与相机z轴平行时将会造成测距的准确度大大降低，该测距方法的误差会随着距离的增加而增加。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供一种距离检测方法、装置、设备和存储介质。
5.第一方面，本技术实施例提供一种距离检测方法，所述方法包括：获取图像采集设备采集的包含待测对象的第一图像；确定所述待测对象的第一类别和所述第一图像中目标点的坐标信息；所述目标点用于表征所述待测对象在所述第一图像中的位置；基于所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第一深度信息；基于所述待测对象的第一类别，确定所述待测对象的第二深度信息；基于所述第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
6.第二方面，本技术实施例提供一种距离检测装置，包括：获取模块，用于获取图像采集设备采集的包含待测对象的第一图像；第一确定模块，用于确定所述待测对象的第一类别和所述第一图像中目标点的坐标信息；所述目标点用于表征所述待测对象在所述第一图像中的位置；第二确定模块，用于基于所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第一深度信息；基于所述待测对象的第一类别，确定所述待测对象的第二深度信息；第三确定模块，用于基于所述第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
7.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本技术实施例所述距离检测方法中的步骤。
8.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例所述距离检测方法中的步骤。
9.本技术实施例中通过两种不同的方式得到所述第一深度信息和所述第二深度信息，最终根据所述第一深度信息和所述第二深度信息确定所述距离，可以降低测距误差，提高测距准确度。
附图说明
10.图1为本技术实施例一种距离检测方法的流程示意图；
11.图2a为本技术实施例一种待测对象在第一图像中的位置示意图；
12.图2b为本技术实施例另一种待测对象在第一图像中的位置示意图；
13.图3为本技术实施例一种第一图像的示意图；
14.图4为本技术实施例另一种距离检测方法的流程示意图；
15.图5为本技术实施例一种距离检测装置的组成结构示意图；
16.图6为本技术实施例电子设备的一种硬件实体示意图。
具体实施方式
17.下面结合附图和实施例对本技术的技术方案进一步详细阐述。
18.图1为本技术实施例一种距离检测方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
19.步骤s102：获取图像采集设备采集的包含待测对象的第一图像；
20.其中，所述图像采集设备可以是摄像头、摄像机、单目相机、扫描仪，以及其他带有拍照功能的设备，如手机、平板电脑等；所述待测对象可以是所述图像采集设备拍摄的第一图像中的人、动物、景物、车辆、建筑物等对象。
21.在道路场景中，所述图像采集设备可以是电子眼，所述待测对象可以是道路中行驶的车辆；所述电子眼可以每隔预设时间对道路中行驶的车辆进行抓拍，生成所述第一图像。
22.步骤s104：确定所述待测对象的第一类别和所述第一图像中目标点的坐标信息；所述目标点用于表征所述待测对象在所述第一图像中的位置；
23.其中，在所述待测对象为车辆的情况下，所述第一类别可以以车辆的普通特征、使用目的和功能等区分，所述第一类别可以包括轿车，公共汽车、卡车、挂车、越野车、摩托车和自行车等；所述第一类别还可以涉及车辆的品牌和对应型号。
24.所述目标点的坐标信息为所述目标点在像素坐标系中的坐标信息，可以通过所述目标点的坐标信息确定所述待测对象在所述第一图像中的位置，如图2a所示，在车辆没有倾斜角的情况下，可以通过紧致包含车辆的二维边界框(boundingbox)的四个顶点(e、f、g、h)的坐标信息，确定所述车辆的位置；如图2b所示，在车辆有倾斜角的情况下，可以通过boundingbox的四个顶点的坐标信息以及车头(点b2)车尾处(点b1)的坐标信息，确定所述车辆的位置，因为此时b1、b2能更精确的反应车辆的位置。点b1的坐标可以表示为b1(x1，y1)，点b2的坐标可以表示为b2(x2，y2)。
25.步骤s106：基于所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第一深度信息；基于所述待测对象的第一类别，确定所述待测对象的第二深度信息；
26.其中，深度信息可以表征所述待测对象和所述图像采集设备之间的距离，在所述图像采集设备为电子眼，所述待测对象为车辆的情况下，所述电子眼和所述车辆之间的距离可以是所述电子眼的安装位置对应的路面位置到所述车辆之间的距离，所述第一深度信息是基于目标点的坐标信息确定出的所述距离，所述第一深度信息可以表示为d1，所述第二深度信息是基于待测对象的第一类别确定出的所述距离，所述第二深度信息可以表示为
d2。
27.步骤s108：基于所述第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
28.其中，由于仅通过一种方式确定出的待测对象和图像采集设备之间的距离，可能存在误差大、不够准确等问题，因此，可以通过两种不同的方式得到所述第一深度信息和所述第二深度信息，最终根据所述第一深度信息和所述第二深度信息确定所述距离，可以降低测距误差，提高测距准确度。
29.在一些实施例中，步骤s104中“确定所述待测对象的第一类别和所述第一图像中目标点的坐标信息”可以通过以下步骤实现：
30.步骤141：将所述第一图像输入至目标检测神经网络中，确定所述目标检测神经网络输出的所述待测对象的第一类别，以及所述第一图像中目标点的坐标信息。
31.其中，所述目标检测神经网络可以是基于目标检测的二维神经网络模型，首先可以获取图像采集设备拍摄的原始图像，对所述原始图像去畸变得到所述第一图像，然后可以将该第一图像输入二维目标检测神经网络中，所述二维目标检测神经网络会输出在该第一图像上检测到的待测对象的第一类别以及目标点的坐标信息。
32.本技术实施例中，通过目标检测神经网络确定待测对象的第一类别和第一图像中目标点的坐标信息，从而可以更高效、准确地确定所述待测对象的第一类别和所述目标点的坐标信息。
33.在一些实施例中，步骤s106中“基于所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第一深度信息”可以通过以下步骤161a至步骤163a实现：
34.步骤161a：基于所述图像采集设备的内参矩阵，将所述目标点的坐标信息转换为相机坐标系中的相机坐标；
35.其中，内参矩阵k可以表示为相机坐标系和像素坐标系之间的转换关系可以表示为其中，相机坐标系中的坐标为[x，y，z]，像素坐标系中的坐标可以表示为[u，v]，cx表示原点在x轴的平移量，cy表示原点在y轴的平移量，f
x
用像素表示x轴方向焦距的长度，fy用像素表示y轴方向焦距的长度。
[0036]
步骤162a：基于所述图像采集设备的外参矩阵，将所述目标点的相机坐标转换至为世界坐标系中的三维坐标；
[0037]
其中，外参矩阵t可以表示为其中，r为旋转矩阵，t为平移向量，可以通过外参矩阵将目标点的坐标由相机坐标系转换为世界坐标系。
[0038]
步骤163a：基于所述世界坐标系中的第三方向坐标，确定所述待测对象的第一深度信息。
[0039]
其中，所述第三方向坐标可以是z轴坐标z1，可以将z轴坐标确定为第一深度信息，
即第一深度信息d1可以表示为：d1＝z1。
[0040]
本技术实施例中，先通过图像采集设备的内参矩阵，将目标点在像素坐标系中的坐标信息转换为相机坐标系中的相机坐标，再通过图像采集设备的外参矩阵，将目标点在相机坐标系中的相机坐标转换为世界坐标系中的三维坐标，并根据三维坐标中的第三方向坐标确定待测对象的第一深度信息，从而可以提高待测对象的深度信息的确定效率和准确度。
[0041]
在一些实施例中，步骤s106中“基于所述待测对象的第一类别，确定所述待测对象的第二深度信息”可以通过以下步骤161b和步骤162b实现：
[0042]
步骤161b：基于所述待测对象的第一类别，通过查表法确定所述待测对象的第三三维尺寸信息；
[0043]
其中，在所述待测对象为车辆的情况下，可以预先从不同类别的车辆的官方信息中获取对应车辆的所属类别和对应的三维尺寸信息，将所述车辆类别和三维尺寸信息对应存储在表格中；在确定出车辆的第一类别后，可以通过查表法确定出与第一类别对应的第三三维尺寸信息。
[0044]
例如所述第一类别是某品牌型号的小汽车，则可以通过查表法获取该品牌型号车辆的真实尺寸信息(第三三维尺寸信息)，如长为4米，宽为2米，高为1.5米。
[0045]
步骤162b：基于所述第三三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0046]
其中，可以先基于所述待测对象的真实的第三三维尺寸信息和在像素坐标系中目标点的坐标信息，确定像素比例，再基于所述像素比例和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第二深度信息；所述像素比例可以表征每一像素代表的实际距离。
[0047]
本技术实施例中，先通过查表法确定第一类别的待测对象的三维尺度信息，再根据所述三维尺度信息和目标点的坐标信息，确定待测对象的第二深度信息，从而可以提高待测对象的深度信息的确定效率和准确度，并提高待测对象的深度信息的确定方式的多样性。
[0048]
在一些实施例中，所述目标点包括第一目标点和第二目标点，步骤162b“基于所述第三三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第二深度信息”可以通过以下步骤1621a至步骤1624a实现：
[0049]
步骤1621a：基于所述第一目标点的第一方向坐标和所述第二目标点的第一方向坐标，确定所述待测对象的第一尺寸信息；
[0050]
其中，所述第一方向可以是所述像素坐标系的横轴方向或纵轴方向，则第一方向坐标为横坐标或纵坐标；在所述第一方向坐标为横坐标的情况下，所述第一目标点和所述第二目标点可以是车辆左后轮和右后轮的坐标点，所述第一尺寸信息为所述车辆在第一图像中的宽度；如图2a所示，所述第一目标点可以为点g，所述第二目标点可以为点h，所述第一尺寸信息可以为没有倾斜角情况下的车辆的宽度|hg|，即boundingbox的下边缘的宽度；如图2b所示，所述第一目标点可以为点g，所述第二目标点可以为点b1，所述第一尺寸信息可以为有倾斜角情况下的车辆的宽度|b1g|。
[0051]
步骤1622a：基于所述第三三维尺寸信息，确定所述待测对象的第二尺寸信息；
[0052]
其中，所述第二尺寸信息可以是所述车辆的真实宽度，可以表示为w2，可以从真实
的第三三维尺寸信息中获知所述车辆的第二尺寸信息可以是2米。
[0053]
步骤1623a：基于所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息，确定第一像素比例；
[0054]
其中，所述第一像素比例可以是待测对象的真实宽度和在图像中的宽度的比值，即所述第二尺寸信息和所述第一尺寸信息的比值，所述第一像素比例可以表示第一图像中每个像素代表的实际距离，如图2b所示，在有倾斜角的情况下，所述第一像素比例可以表示为w2/|b1g|。
[0055]
步骤1624a：基于所述第一目标点的第二方向坐标和所述第一像素比例，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0056]
其中，在所述第一方向为像素坐标系的横轴方向的情况下，所述第一方向坐标为横坐标，所述第二方向坐标可以为所述像素坐标系中的纵坐标，所述第二方向坐标可以表示为y1，则第二深度信息d2可以表示为：d2＝w2/|b1g|*y1。
[0057]
本技术实施例中，可以根据待测对象在图像中的第一尺寸信息和真实的第二尺寸信息，确定用于表征实际距离和像素距离之间关系的第一像素比例，根据第一像素比例和目标点的第二方向坐标，确定待测对象的第二深度信息，从而可以提高确定出的待测对象的深度信息的准确度。
[0058]
在一些实施例中，所述目标点包括第一目标点和第二目标点，步骤162b“基于所述第三三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第二深度信息”可以通过以下步骤1621b至步骤1623b实现：
[0059]
步骤1621b：基于所述第一目标点的第一方向坐标和所述第二目标点的第二方向坐标，确定所述待测对象的第一尺寸信息；
[0060]
步骤1622b：基于所述第三三维尺寸信息，确定所述待测对象的第二尺寸信息；获取所述第一尺寸信息对应的第一像素数量；基于所述第一像素数量和所述第二尺寸信息，确定第二像素比例；
[0061]
其中，所述第二像素比例可以是待测对象的真实宽度和在图像中的宽度范围内的像素数的比值，即所述第二尺寸信息和所述第一像素数量的比值，所述第二像素比例可以表示第一图像中待测对象处的像素每个像素代表的横向距离；所述待测对象第二尺寸信息可以表示为w2，所述第一像素数量可以表示为p
w2
，所述第二像素比例可以表示为d
x2
，如图2b所示，可以获取第一尺寸信息|b1g|对应的像素数p
w2
，所述第二像素比例可以表示为d
x2
＝w2/p
w2
。
[0062]
步骤1623b：基于所述第二像素比例、第三像素比例、所述图像采集设备的内参、所述待测对象和参考对象之间的像素行数，确定所述待测对象的第二深度信息；
[0063]
所述方法还包括：
[0064]
步骤1620b：获取所述参考对象的第三尺寸信息；获取所述参考对象在第二图像中的第四尺寸信息对应的第二像素数量；所述第一图像和所述第二图像的拍摄参数一致；所述参考对象位于所述第二图像的第一位置；基于所述第二像素数量和所述第三尺寸信息，确定所述第三像素比例。
[0065]
其中，如图3所示，可以在正式对车辆进行测距之前，由所述图像采集设备采集包含参考对象301的第二图像，所述参考对象可以是实际尺寸已知的障碍物；所述参考对象可以位于所述图像采集设备刚出盲区的第一行位置，所述第一位置可以是所述第二图像的最
下面几行，所述第三尺寸信息可以表示所述参考对象的实际尺寸，所述参考对象的实际宽度可以表示为w1，实际长度可以表示为l1；可以获取参考对象301在第二图像中的第四尺寸信息对应的像素数p
w1
，所述第三像素比例可以表示为d
x1
＝w1/p
w1
。
[0066]
在对车辆测距生成第一图像后，可以将所述第一图像和所述第二图像进行合成，以确定所述待测对象302和所述参考对象301之间的像素行数。
[0067]
所述图像采集设备的两个焦距内参分别可以表示为f
x
和fy，所述像素行数可以表示为n，所述像素坐标系的原点可以在所述第一图像的左上角位置，则所述n可以通过第一图像的高度和b1点的纵坐标y1之间的差值得到。
[0068]
本技术实施例中，在计算深度信息时，考虑到相机透视成像，每行像素中每个像素代表的实际纵向距离会随着该行像素的实际纵向距离的增大而增大，引入图像底部的参考对象，根据所述参考对象和所述待测对象之间的像素行数，和每个像素代表的纵向距离，确定待测对象的深度信息，从而可以进一步提高深度信息确定的准确度。
[0069]
在一些实施例中，步骤1623b“基于所述第二像素比例、第三像素比例、所述图像采集设备的内参、所述待测对象和所述参考对象之间的像素行数，确定所述待测对象的第二深度信息”可以通过以下步骤16231至步骤16234实现：
[0070]
步骤16231：基于所述第二像素比例和所述图像采集设备的内参，确定所述待测对象所处位置每行像素对应的第一实际距离；
[0071]
其中，所述待测对象处的像素每个像素代表的纵向距离(第一实际距离dy2)可以表示为：dy2＝dx2/fx*fy。
[0072]
步骤16232：基于所述第三像素比例和所述图像采集设备的内参，确定所述参考对象所处位置每行像素对应的第二实际距离；
[0073]
其中，所述参考对象处的像素每个像素代表的纵向距离(第一实际距离dy1)可以表示为：dy1＝dx1/fx*fy。
[0074]
步骤16233：基于所述第一实际距离和所述第二实际距离的平均值，确定每行像素对应的目标实际距离；
[0075]
其中，所述目标实际距离可以表示为dy3，由于相机透视成像，每行像素中每个像素代表的实际纵向距离会随着该行像素的实际纵向距离的增大而增大，由于参考对象在合成图像的最下方，参考对象与图像采集设备之间的距离小于待测对象与图像采集设备之间的距离，在待测对象所在位置每行像素对应的实际纵向距离会大于在参考对象所在位置每行像素对应的实际纵向距离；因此，可以在参考对象的标定行到待测对象之间取dy3＝(dy1 dy2)/2作为每行像素代表的目标实际纵向距离。
[0076]
需要说明的是，一个像素代表的实际横向距离也会随实际横向距离的增大而增大(中间大，左右两边小)，但误差远远小于纵向误差。
[0077]
步骤16234：基于所述目标实际距离，以及所述待测对象和所述参考对象之间的像素行数，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0078]
其中，可以根据每行像素对应的目标实际距离和所述像素行数确定所述待测对象和所述参考对象之间的距离，由于所述参考对象可以位于所述图像采集设备刚出盲区的第一行位置，而所述盲区到所述图像采集设备的距离m已知，即所述第二深度信息d2可以表示为：d2＝dy3*n m。
[0079]
本技术实施例中，在计算深度信息时，考虑到相机透视成像，每行像素中每个像素代表的实际纵向距离会随着该行像素的实际纵向距离的增大而增大，引入图像底部的参考对象，根据所述参考对象和所述待测对象之间的像素行数，和每个像素代表的纵向距离，确定待测对象的深度信息，从而可以进一步提高深度信息确定的准确度。
[0080]
在一些实施例中，步骤s108“基于所述第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离”可以通过以下步骤181和步骤182实现：
[0081]
步骤181：确定所述第一深度信息和所述第二深度信息之间的相似度；
[0082]
步骤182：在所述相似度在第一阈值范围内的情况下，将所述第二深度信息确定为所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
[0083]
其中，在所述相似度大于预设阈值的情况下，可以认为第一深度信息和第二深度信息的相似度在第一阈值范围内，则可以说明待测对象的类别判断正确，此时可以将查表法算出的第二深度信息d2作为所述待测对象的最终深度信息，即所述待测对象与所述图像采集设备之间的最终距离。
[0084]
本技术中，可以在通过两种不同的方法确定出的第一深度信息和第二深度信息的相似度较大时，确定待测对象类别判断正确，并将根据类别确定出的第二深度信息作为最终深度信息，可以提升深度信息确定的准确性和可靠性。
[0085]
在一些实施例中，所述方法还包括步骤183至步骤187：
[0086]
步骤183：在所述相似度在所述第一阈值范围外的情况下，基于所述第一深度信息和所述目标点的坐标信息确定所述待测对象的第一三维尺寸信息；
[0087]
其中，在所述相似度小于或等于预设阈值的情况下，可以认为第一深度信息d1和第二深度信息d2的相似度不在第一阈值范围内，则可以说明待测对象的类别判断错误，此时可以通过计算出的第一深度信息和目标点的坐标信息确定像素比例，反推出待测对象的大致尺寸信息(即第一三维尺寸信息)。所述第一三维尺寸信息可以包括第五尺寸信息，即车辆的大概宽度w3。
[0088]
在一个实施例中，y1为b1的纵坐标，每个像素代表的实际距离可以由d1/y1得到，然后可以计算车辆的大概宽度w3＝|b1g|*d1/y1。
[0089]
步骤184：基于所述第一三维尺寸信息，通过查表法确定所述待测对象的第二类别；
[0090]
其中，可以通过所述第五尺寸信息，通过查表法查找与所述第五尺寸信息最接近的车辆的类别。
[0091]
步骤185：基于所述第二类别，通过所述查表法确定所述待测对象的第二三维尺寸信息；
[0092]
其中，所述第二三维尺寸信息可以包括第六尺寸信息，即车辆的实际宽度w4，可以通过更新后的车辆的第二类别通过查表法确定所述车辆的真实实际宽度w4。
[0093]
步骤186：基于所述第二三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第三深度信息；
[0094]
其中，此时可以将第一像素比例更新为w4/|b1g|，则所述待测对象的第三深度信息可以表示为d3＝w4/|b1g|*y1。
[0095]
步骤187：将所述第三深度信息确定为所述待测对象与所述图像采集设备之间的
距离。
[0096]
其中，可以将w4/|b1g|*y1作为该待测对象的最终深度值，并将所述待测对象由第一类别更新为第二类别。
[0097]
在另一个实施例中，在计算得到第一深度信息后，可以由公式d1＝dy3*n m，dy3＝(dy1 dy2)/2，dy1＝dx1/fx*fy，dy2＝dx2/fx*fy，d
x1
＝w1/p
w1
，d
x2
＝w5/p
w2
，反推出待测对象的大概宽度w5，然后通过查表法查找与w5最接近的第三类别的车辆，可以通过更新后的车辆的第三类别通过查表法确定所述车辆的真实实际宽度w6。此时可以通过公式d
x1
＝w1/p
w1
，d
x2
＝w6/p
w2
，dy1＝dx1/fx*fy，dy2＝dx2/fx*fy，dy3＝(dy1 dy2)/2，d4＝dy3*n m，确定该待测对象的最终深度值为d4。并将所述待测对象由第一类别更新为第三类别。
[0098]
本技术实施例中，可以在通过两种不同的方法确定出的第一深度信息和第二深度信息的相似度较小时，确定待测对象类别判断错误，并基于矩阵变换得到的第一深度信息，利用查表法反推出待测对象的类别，进而更新待测对象的深度信息和类别，可以提升深度信息和类别确定的准确性和可靠性。
[0099]
图4为本技术实施例另一种距离检测方法的流程示意图，如图4所示，所述方法包括以下步骤：
[0100]
步骤s401：输入第一图像；
[0101]
其中，可以向目标检测神经网络中输入已经经过去畸变等预处理的第一图像。
[0102]
步骤s402：目标检测；
[0103]
其中，所述目标检测神经网络可以根据所述第一图像，输出第一图像中待测对象如车辆的第一类别和目标点在像素坐标系中的坐标信息。
[0104]
步骤s403：相机矩阵转换求第一深度信息；
[0105]
其中，可以基于所述相机的内参矩阵、外参矩阵，将所述目标点的坐标信息转换为世界坐标系中的坐标信息，并将世界坐标系中的z轴坐标，确定为待测对象的第一深度信息。
[0106]
步骤s404：查表法计算第二深度信息；
[0107]
其中，可以通过所述第一类别，通过查表法确定待测对象的三维尺寸信息，通过像素比例计算，得到所述待测对象的第二深度信息。
[0108]
步骤s405：第一深度信息和第二深度信息的相似度计算；
[0109]
步骤s406：判断相似度是否大于预设阈值，若是，则执行步骤s407，若否，则执行步骤s408；
[0110]
步骤s407：将所述第二深度信息确定为最终的深度信息；
[0111]
其中，所述预设阈值可以表示为threshold，在第一深度信息和第二深度信息的相似度大于预设阈值的情况下，可以认为待测对象的类别判断正确，此时可以将通过查表法得到的第二深度信息作为最终的距离值。
[0112]
步骤s408：根据第一深度信息反向推算待测对象的三维尺寸信息并反向查表更新所述待测对象的类别。
[0113]
在所述相似度小于所述预设阈值的情况下，可以认为待测对象的类别判断错误，此时可以通过相机矩阵转换法得到的第一深度信息，反向推算待测对象的三维尺寸信息，并根据三维尺寸信息和像素比例，确定第三深度信息。
[0114]
需要说明的是，本技术实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的距离检测方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备(可以是手机、平板电脑、台式机、个人数字助理、导航仪、数字电话、视频电话、电视机、传感设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本技术实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0115]
图5为本技术实施例一种距离检测装置的组成结构示意图，如图5所示，所述装置500包括：获取模块501、第一确定模块502、第二确定模块503和第三确定模块504，其中：
[0116]
获取模块501，用于获取图像采集设备采集的包含待测对象的第一图像；
[0117]
第一确定模块502，用于确定所述待测对象的第一类别和所述第一图像中目标点的坐标信息；所述目标点用于表征所述待测对象在所述第一图像中的位置；
[0118]
第二确定模块503，用于基于所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第一深度信息；基于所述待测对象的第一类别，确定所述待测对象的第二深度信息；
[0119]
第三确定模块504，用于基于所述第一深度信息和所述第二深度信息，确定所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
[0120]
在一些实施例中，所述第三确定模块504，包括：第一确定子模块，用于确定所述第一深度信息和所述第二深度信息之间的相似度；第二确定子模块，用于在所述相似度在第一阈值范围内的情况下，将所述第二深度信息确定为所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
[0121]
在一些实施例中，所述装置还包括：
[0122]
第四确定模块，用于在所述相似度在所述第一阈值范围外的情况下，基于所述第一深度信息和所述目标点的坐标信息确定所述待测对象的第一三维尺寸信息；第五确定模块，用于基于所述第一三维尺寸信息，通过查表法确定所述待测对象的第二类别；第六确定模块，用于基于所述第二类别，通过所述查表法确定所述待测对象的第二三维尺寸信息；第七确定模块，用于基于所述第二三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第三深度信息；第八确定模块，用于将所述第三深度信息确定为所述待测对象与所述图像采集设备之间的距离。
[0123]
在一些实施例中，所述第二确定模块503，包括：第一转换子模块，用于基于所述图像采集设备的内参矩阵，将所述目标点的坐标信息转换为相机坐标系中的相机坐标；第二转换子模块，用于基于所述图像采集设备的外参矩阵，将所述目标点的相机坐标转换至为世界坐标系中的三维坐标；第三确定子模块，用于基于所述世界坐标系中的第三方向坐标，确定所述待测对象的第一深度信息。
[0124]
在一些实施例中，所述第二确定模块503，包括：第四确定子模块，用于基于所述待测对象的第一类别，通过查表法确定所述待测对象的第三三维尺寸信息；第五确定子模块，用于基于所述第三三维尺寸信息和所述目标点的坐标信息，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0125]
在一些实施例中，所述目标点包括第一目标点和第二目标点，所述第五确定子模
块，包括：
[0126]
第一确定单元，用于基于所述第一目标点的第一方向坐标和所述第二目标点的第一方向坐标，确定所述待测对象的第一尺寸信息；
[0127]
第二确定单元，用于基于所述第三三维尺寸信息，确定所述待测对象的第二尺寸信息；
[0128]
第三确定单元，用于基于所述第一尺寸信息和所述第二尺寸信息，确定第一像素比例；
[0129]
第四确定单元，用于基于所述第一目标点的第二方向坐标和所述第一像素比例，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0130]
在一些实施例中，所述目标点包括第一目标点和第二目标点，所述第五确定子模块，包括：
[0131]
第五确定单元，用于基于所述第一目标点的第一方向坐标和所述第二目标点的第二方向坐标，确定所述待测对象的第一尺寸信息；
[0132]
第六确定单元，用于基于所述第三三维尺寸信息，确定所述待测对象的第二尺寸信息；获取所述第一尺寸信息对应的第一像素数量；基于所述第一像素数量和所述第二尺寸信息，确定第二像素比例；
[0133]
第七确定单元，用于基于所述第二像素比例、第三像素比例、所述图像采集设备的内参、所述待测对象和参考对象之间的像素行数，确定所述待测对象的第二深度信息；
[0134]
所述装置还包括：
[0135]
第八确定单元，用于获取所述参考对象的第三尺寸信息；获取所述参考对象在第二图像中的第四尺寸信息对应的第二像素数量；所述第一图像和所述第二图像的拍摄参数一致；所述参考对象位于所述第二图像的第一位置；基于所述第二像素数量和所述第三尺寸信息，确定所述第三像素比例。
[0136]
在一些实施例中，所述第七确定单元，包括：第一确定子单元，用于基于所述第二像素比例和所述图像采集设备的内参，确定所述待测对象所处位置每行像素对应的第一实际距离；第二确定子单元，用于基于所述第三像素比例和所述图像采集设备的内参，确定所述参考对象所处位置每行像素对应的第二实际距离；第三确定子单元，用于基于所述第一实际距离和所述第二实际距离的平均值，确定每行像素对应的目标实际距离；第四确定子单元，用于基于所述目标实际距离，以及所述待测对象和所述参考对象之间的像素行数，确定所述待测对象的第二深度信息。
[0137]
对应地，本技术实施例提供一种电子设备，图6为本技术实施例电子设备的一种硬件实体示意图，如图6所示，该电子设备600的硬件实体包括：包括存储器601和处理器602，所述存储器601存储有可在处理器602上运行的计算机程序，所述处理器602执行所述程序时实现上述实施例距离检测方法中的步骤。
[0138]
存储器601配置为存储由处理器602可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器602以及设备600中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(flash)或随机访问存储器(random access memory，ram)实现。
[0139]
对应地，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该
计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的距离检测方法中的步骤。
[0140]
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同设备实施例相似的有益效果。对于本技术存储介质和方法实施例中未披露的技术细节，请参照本技术设备实施例的描述而理解。
[0141]
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0142]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0143]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0144]
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0145]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(read only memory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。或者，本技术上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得计算机设备(可以是手机、平板电脑、台式机、个人数字助理、导航仪、数字电话、视频电话、电视机、传感设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0146]
本技术所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。本技术所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。本技术所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
[0147]
以上所述，仅为本技术的实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。