路侧相机的标定方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及路侧设备标定技术领域，尤其涉及一种路侧相机的标定方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.在车路协同等应用场景中，路侧设备发挥着重要作用，路侧设备需要对道路交通参与者进行感知，因此路侧设备中的相机便是重要的传感器之一，可以获得丰富的目标信息，同时也可以通过路面信息计算目标的位置信息等。
3.由于路侧设备需要对道路上的交通参与者进行感知，并且多个路侧设备之间需要互通，同时相机坐标系和激光雷达坐标系往往需要统一到utm(universal transverse mercator grid system，通用横墨卡托网格系统)坐标系下，还要结合高精度地图使用，这时就需要将相机坐标系标定到utm坐标系，也即对路侧相机坐标系到utm坐标系的外参变换关系进行标定。
4.目前常用的标定方式是人工手持标定板采集图像数据，同时采集标定板的rtk(real-time kinematic，实时动态差分)点位，在采集的图像数据上根据标定板人工选取标定像素点，再将rtk点位和选取的像素点一一对应，形成标定点对，最后使用2d-3d点对求解算法进行外参求解，得到路侧相机坐标系到utm坐标系的转换矩阵。
5.然而，上述标定过程需要人工采集图像数据，人工选定标定点位，成本较高，效率低下，且在道路上人工操作也相对危险。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供了一种路侧相机的标定方法、装置及电子设备，以实现路侧相机的自动化标定。
7.本技术实施例采用下述技术方案：
8.第一方面，本技术实施例提供一种路侧相机的标定方法，其中，所述方法包括：
9.获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识；
10.基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；
11.根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据；
12.根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
13.可选地，所述根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据包括：
14.根据所述预设标定点位对应的图像数据确定所述标定板对应的图像像素标定坐
标点；
15.根据所述预设标定点位对应的组合导航定位数据确定所述标定板对应的utm标定坐标点；
16.根据所述标定板对应的图像像素标定坐标点和所述标定板对应的utm标定坐标点，确定所述标定板对应的标定点对数据。
17.可选地，所述根据所述预设标定点位对应的图像数据确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点包括：
18.对所述预设标定点位对应的图像数据中的预设标定标识进行检测，得到预设标定标识的检测结果；
19.利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果；
20.根据所述滤波处理后的预设标定标识的检测结果确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点。
21.可选地，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：
22.确定各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息；
23.基于预设面积阈值和各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第一滤波处理结果。
24.可选地，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：
25.基于标定板的先验矩形信息，确定各个所述预设标定标识的像素区域的对角线长度和对边长度；
26.根据各个所述预设标定标识的像素区域的对角线长度的比值和对应的第一预设比值阈值，以及各个所述预设标定标识的像素区域的对边长度的比值和对应的第二预设比值阈值，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第二滤波处理结果。
27.可选地，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：
28.根据各个预设标定标识的像素区域对应的角点信息确定各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息；
29.基于预设对角线夹角阈值和各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第三滤波处理结果。
30.可选地，所述标定板对应的标定点对数据包括标定板对应的图像像素标定坐标点和utm标定坐标点，所述根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参包括：
31.获取路侧相机的内参和畸变系数，对所述标定板对应的图像像素标定坐标点进行去畸变处理，得到去畸变处理后的图像像素标定坐标点；
32.根据所述去畸变处理后的图像像素标定坐标点和所述utm标定坐标点，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
33.第二方面，本技术实施例还提供一种路侧相机的标定装置，其中，所述装置包括：
34.获取单元，用于获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识；
35.第一确定单元，用于基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；
36.第二确定单元，用于根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据；
37.标定单元，用于根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
38.第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：
39.处理器；以及
40.被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述方法。
41.第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行前述之任一所述方法。
42.本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本技术实施例的路侧相机的标定方法，先获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，原始图像数据中包含有设置在标定车的标定板中的预设标定标识；然后基于预设标定点位以及原始图像数据和原始组合导航定位数据，确定预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；之后根据预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定标定板对应的标定点对数据；最后根据标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到路侧相机的外参。本技术实施例的路侧相机的标定方法通过装有包含预设标定标识的标定板和组合导航定位设备的自动化标定车实现路侧相机外参的自动化标定，无需人工标定，提高了路侧相机的标定效率，降低了标定成本。
附图说明
43.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
44.图1为本技术实施例中一种路侧相机的标定方法的流程示意图；
45.图2为本技术实施例中一种路侧相机的标定装置的结构示意图；
46.图3为本技术实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做
出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
48.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
49.本技术实施例提供了一种路侧相机的标定方法，如图1所示，提供了本技术实施例中一种路侧相机的标定方法的流程示意图，所述方法至少包括如下的步骤s110至步骤s140：
50.步骤s110，获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识。
51.本技术实施例在进行路侧相机的标定时，需要先获取路侧相机采集的原始图像数据以及标定车采集的原始组合导航定位数据，标定车上事先安装有标定板和组合导航定位设备，这里的标定板是指表面粘贴有预设标定标识的标定板，从而便于路侧相机对标定板上的预设标定标识进行感知检测，预设标定标识可以采用现有技术中可被识别的各种编码标识，如apriltag码等，在此不作具体限定。
52.上述标定板可以安装在标定车的车顶上方，由于装备于车顶，因此可以采用更大面积的标定板，粘贴更大尺寸的预设标定标识，从而便于后续提取标定板对应的图像像素区域。此外，考虑到路侧相机会拍摄到其感知范围内即环境中的所有物体，为了便于从中区分出标定板的图像像素，本技术实施例还可以将标定板倾斜一定角度安装，与道路中的其他标识如道路两侧的标志牌、路灯等区分开，具体倾斜角度可以根据实际需求灵活设置，为便于安装，倾斜角度例如可以设置为倾斜45度。
53.步骤s120，基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据。
54.随着标定车在路侧相机感知范围内的移动，会得到一系列的原始图像数据和一系列的原始组合导航定位数据，由于路侧相机的数据采集频率和组合导航定位设备的数据采集频率不同，需要事先确定标定点位，标定点位的作用主要是作为标定的基准点，进一步结合原始图像数据和原始组合导航定位数据确定出该基准点对应的图像数据和组合导航定位数据。
55.步骤s130，根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据。
56.由于标定点位对应的图像数据是路侧相机感知范围内的所有物体的图像数据，而标定点位对应的组合导航定位数据通常是指组合导航定位设备在车辆后轴中心位置处的定位数据，为了实现数据的对准，可以从标定点位对应的图像数据中确定出标定板的图像像素并将其转换到标定板的某一固定位置处，并将组合导航定位设备在车辆后轴中心位置处的定位数据也转换到标定板的同样位置处，从而得到标定板对应的标定点对数据。
57.为了实现外参标定，预设标定点位需要有多个，因此这里可以分别将每个预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据转换为标定板对应的标定点对数据，从而得到标定板对应的多个标定点对数据。
58.步骤s140，根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
59.基于上述步骤得到的多个标定点对数据，即可利用预设相机外参标定算法如pnp(perspective-n-point)算法等3d到2d点对运动的求解算法求解相机坐标系到utm坐标系
的外参变换矩阵。
60.本技术实施例的路侧相机的标定方法通过装有包含预设标定标识的标定板和组合导航定位设备的自动化标定车实现路侧相机外参的自动化标定，无需人工标定，提高了路侧相机的标定效率，降低了标定成本。
61.在本技术的一些实施例中，所述获取路侧相机采集的图像数据和标定车采集的组合导航定位数据包括：在所述标定车位于所述路侧相机的感知范围内且与所述路侧相机处于预设距离范围内的情况下，分别获取最左侧车道对应的图像数据和组合导航定位数据，以及最右侧车道对应的图像数据和组合导航定位数据。
62.本技术实施例在采集原始图像数据和原始组合导航定位数据时，一方面，需要保证标定车已经进入路侧相机的感知范围，也即路侧相机能够感知到标定车。另一方面，可以获取标定车在与路侧相机处于一定距离范围的情况下的图像数据和组合导航定位数据，例如在标定车距离路侧相机10m～70m左右的距离时开始获取，因为如果距离过远或者过近都可能会影响路侧相机对标定车上的标定板的感知效果。当然，具体如何设置上述距离范围，本领域技术人员可以根据实际需求灵活调整，在此不作具体限定。
63.再一方面，考虑到路侧相机的外参标定对于标定点位的要求，多个预设标定点位不能处于一条直线上，也即多个标定点位需要能够构成一个平面，例如可以在最右侧车道按照一定点位间隔如5m，在10m～70m的范围内取7个或者8个点位。在最左侧车道按照一定点位间隔如8m，在10m～70m的范围内取6个或者4个点位。最终选取的标定点位的数量需要不低于一定数值，如最低不低于4个点位。通过此种标定点位的选择方式，可以在后续使用pnp等外参标定算法进行外参求解时，不会因为左右两侧点位对称或者多个标定点位均位于一条直线上而造成外参求解失败。
64.基于上述预设标定点位，可以控制标定车在不同车道上行驶分别采集不同车道的原始图像数据和原始组合导航定位数据，例如可以分别获取标定车在最左侧车道和最右侧车道的原始图像数据和原始组合导航定位数据。
65.在本技术的一些实施例中，所述基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据包括：基于预设标定点位和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的组合导航定位数据；基于所述预设标定点位对应的组合导航定位数据的时间戳和所述原始图像数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据。
66.由于路侧相机和组合导航定位设备的数据采集频率不同，可以基于预设标定点位对图像数据和组合导航定位数据进行时间同步处理，以保证数据处理的准确性。这里可以先确定每个预设标定点位对应的组合导航定位数据，然后根据每个预设标定点位对应的组合导航定位数据的时间戳，找到该时间戳对应的图像数据，作为该预设标定点位对应的图像数据，由此完成每个预设标定点位的图像数据与组合导航定位数据的时间同步处理。
67.在本技术的一些实施例中，所述根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据包括：根据所述预设标定点位对应的图像数据确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点；根据所述预设标定点位对应的组合导航定位数据确定所述标定板对应的utm标定坐标点；根据所述标定板对应的图像像素标定坐标点和所述标定板对应的utm标定坐标点，确定所述标定板对应的标定点对数据。
68.在根据预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定标定板对应的标定点对数据时，根据预设标定点位对应的图像数据可以确定出标定板对应的图像像素标定坐标点，该图像像素标定坐标点可以理解为是基于图像数据计算出的标定板在某一固定位置处的图像像素位姿信息。根据预设标定点位对应的组合导航定位数据可以确定出标定板对应的utm标定坐标点，该utm标定坐标点可以理解为是基于组合导航定位数据计算出的标定板在同一固定位置处的utm位姿信息。
69.上述标定板对应的图像像素标定坐标点和标定板对应的utm标定坐标点即可构成标定板对应的标定点对数据，每一个预设标定点位均可以进行上述处理，从而得到标定板对应的多个标定点对数据。
70.在本技术的一些实施例中，所述根据所述预设标定点位对应的图像数据确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点包括：对所述预设标定点位对应的图像数据中的预设标定标识进行检测，得到预设标定标识的检测结果；利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果；根据所述滤波处理后的预设标定标识的检测结果确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点。
71.本技术实施例在基于图像数据确定标定板对应的图像像素标定坐标点时，可以先利用图像检测算法对图像中的预设标定标识进行检测，这里的预设标定标识例如可以是apriltag码，apriltag可以看作是一种视觉基准系统(visual fiducial system)，其应用领域包括ar、机器人、相机校正等，通过对apriltag码的识别，可以确定相机的位姿。本技术实施例通过路侧相机对标定车上的apriltag码进行检测，作为确定路侧相机外参的基础。apriltag码的检测算法可以结合现有技术灵活确定，在此不作具体限定。
72.为了便于上述实施例的理解，提供了一种apriltag码的检测流程，主要包含三个步骤：
73.1)根据梯度检测出图像中的各种边缘；
74.2)在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选，apriltag尽可能的对检测出的边缘检测，首先剔除非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，最终若形成闭环则为检测到一个四边形；
75.3)进行二维码编码和二维码解码，编码方式分为三种，其黑边色块长度分别为8，7，6三个色块长度，对于解码内容，要在检测到的四边形内生成点阵列用于计算每色块的值，再根据局部二值模式(local binary patterns)构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，将正例色块编码为1，将负例色块编码为0，就可以得到该二维码的编码，得到编码以后再与已知库内的编码进行匹配，确定解码出的二维码是否为正确，如果正确即可进一步求解出该二维码的位姿。
76.由于上述检测算法可能存在误检，因此上述步骤得到的预设标定标识的检测结果可能会在图像上检测出多个apriltag码的像素区域，本技术实施例可以进一步对预设标定标识的检测结果进行滤波处理，过滤掉不属于apriltag码的像素区域，从而得到最终的apriltag码的像素区域，最后再根据该apriltag码的像素区域确定标定板对应的图像像素标定坐标点，例如可以根据apriltag码的像素区域的四个角点信息计算像素区域的中心点的位姿信息，作为标定板的中心点的位姿信息，也即标定板对应的图像像素标定坐标点。
77.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识
的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：确定各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息；基于预设面积阈值和各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第一滤波处理结果。
78.一方面，考虑到标定车与路侧相机之间的距离远近会影响路侧相机实际检测出的预设标定标识的像素区域的面积大小，也即存在“近大远小”的问题，但在一定距离范围内，且标定板尺寸固定且已知的情况下，预设标定标识对应的像素区域面积的大致范围是可以确定的。另一方面。考虑到相机对于近处物体的检测通常具有较高的准确性，而对于远处物体误检的可能相对较高。
79.基于此，本技术实施例可以设定一个最小的面积阈值作为面积约束条件对多个预设标定标识的像素区域进行过滤，如果检测出的预设标定标识的像素区域的面积小于该面积阈值，则可以直接将其过滤掉，无需在进行后续其他维度的判断，认为其不可能属于标定板对应的像素区域。
80.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：基于标定板的先验矩形信息，确定各个所述预设标定标识的像素区域的对角线长度和对边长度；根据各个所述预设标定标识的像素区域的对角线长度的比值和对应的第一预设比值阈值，以及各个所述预设标定标识的像素区域的对边长度的比值和对应的第二预设比值阈值，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第二滤波处理结果。
81.为便于外参标定，提高标定的准确性，本技术实施例的标定板可以采取正方形或者长方形等相对方正、规整的矩形形状。对于图像中检测出的多个预设标定标识的像素区域中只有一个像素区域是真正的标定板上的预设标定标识对应的像素区域，该像素区域才能用于后续的外参标定，由于标定板固定且具有先验矩形信息，因此可以进一步结合标定板的上述先验矩形信息对多个预设标定标识的像素区域进行筛选，从而得到标定板上的预设标定标识对应的像素区域。
82.基于此，可以先根据各个预设标定标识的像素区域的检测结果如四个角点信息计算各个预设标定标识的像素区域的两个对角线长度和两组对边长度。基于矩形的先验信息，两个对角线的长度应该相等，且两组对边也应该分别相等，因此可以进一步通过计算两个对角线长度的比值以及两组对边长度的比值来确定预设标定标识的像素区域是否满足先验矩形信息的要求。
83.具体可以将两个对角线长度的比值与对应的第一预设比值阈值进行比较，将两组对边长度的比值与对应的第二预设比值阈值进行比较，如果均小于相应的阈值，则可以认为该预设标定标识的像素区域满足先验矩形信息的要求。
84.对于不满足上述先验矩形信息的要求的预设标定标识的像素区域可以直接过滤掉，从而得到第二滤波处理结果。
85.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果包括：根据各个预设标定标识的像素区域对应的角
点信息确定各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息；基于预设对角线夹角阈值和各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第三滤波处理结果。
86.对于正方形或者长方形的标定板来说，其在图像中的对角线夹角应该是在一定范围内的，因此本技术实施例还可以利用对角线夹角信息对多个预设标定标识的像素区域进行过滤，可以先基于检测出的各个预设标定标识的像素区域对应的角点信息计算对角线夹角，然后将各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角与上述预设对角线夹角阈值进行比较，这里的预设对角线夹角阈值可以是一个角度范围，如果计算出的对角线夹角位于该角度范围内，则可以认为该像素区域符合对角线夹角的要求，否则，则舍弃该像素区域。
87.需要说明的是，上述实施例中的几种滤波处理策略可以根据实际需求结合使用，由于基于面积信息实现的滤波策略是通过最小的面积阈值实现的，因此其可以作为最基础的判断条件，即在基于面积信息得到第一滤波处理结果的基础上，进一步进行对角线长度和对边长度以及对角线夹角的判断。当然，上述滤波策略也可以单独使用，只要最终能够准确确定出标定板对应的像素区域即可。
88.在本技术的一些实施例中，所述根据所述预设标定点位对应的组合导航定位数据确定所述标定板对应的utm标定坐标点包括：根据标定板在标定车上的安装位置，将所述预设标定点位对应的组合导航定位数据转换到所述标定板的中心点位置，作为所述标定板对应的utm标定坐标点。
89.本技术实施例的标定板对应的utm标定坐标点来源于组合导航定位设备采集的组合导航定位数据，由于组合导航定位设备通常安装在车辆后轴中心的位置，因此其反映的是车辆后轴中心位置处的定位信息，在前述实施例中已经将预设标定标识的像素区域转换到标定板的中心位置处的情况下，与之对应地，本技术实施例也可以将车辆后轴中心位置处的组合导航定位数据转换到标定板的中心位置处，从而实现数据对齐。
90.由于标定板的安装位置和组合导航定位设备的安装位置均已知，因此可以根据标定板与组合导航定位设备之间的相对位置关系，将组合导航定位设备的安装位置处的组合导航定位数据转换到标定板的中心位置处，并将转换后的组合导航定位数据变换到utm坐标系下，从而得到标定板的中心点对应的utm坐标，即utm标定坐标点。
91.在本技术的一些实施例中，所述标定板对应的标定点对数据包括标定板对应的图像像素标定坐标点和utm标定坐标点，所述根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参包括：获取路侧相机的内参和畸变系数，对所述标定板对应的图像像素标定坐标点进行去畸变处理，得到去畸变处理后的图像像素标定坐标点；根据所述去畸变处理后的图像像素标定坐标点和所述utm标定坐标点，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
92.通过前述实施例可以得到标定板的中心点对应的图像像素标定坐标点以及utm标定坐标点，在预设标定点位有多个的情况下，可以得到标定板的中心点对应的多个标定点对数据。
93.由于路侧相机采集的图像可能存在一定程度的畸变，因此可以先根据已知的路侧相机的内参和畸变系数，对标定板对应的图像像素标定坐标点进行去畸变处理，然后根据去畸变处理后的图像像素标定坐标点和utm标定坐标点构成的标定点对，利用pnp等3d到2d
点对运动求解算法求解出路侧相机坐标系到utm坐标系的外参变换矩阵，pnp的具体求解方式有多种，本技术实施例可以选取其中的epnp(efficient perspective-n-point)算法来实现，可以得到足够准确的外参变换矩阵，当然本领域技术人员也可以根据实际需求灵活选择其它求解算法，在此不作具体限定。
94.本技术实施例还提供了一种路侧相机的标定装置200，如图2所示，提供了本技术实施例中一种路侧相机的标定装置的结构示意图，所述装置200包括：获取单元210、第一确定单元220、第二确定单元230以及标定单元240，其中：
95.获取单元210，用于获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识；
96.第一确定单元220，用于基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；
97.第二确定单元230，用于根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据；
98.标定单元240，用于根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
99.在本技术的一些实施例中，所述第二确定单元230具体用于：根据所述预设标定点位对应的图像数据确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点；根据所述预设标定点位对应的组合导航定位数据确定所述标定板对应的utm标定坐标点；根据所述标定板对应的图像像素标定坐标点和所述标定板对应的utm标定坐标点，确定所述标定板对应的标定点对数据。
100.在本技术的一些实施例中，所述第二确定单元230具体用于：对所述预设标定点位对应的图像数据中的预设标定标识进行检测，得到预设标定标识的检测结果；利用预设滤波策略对所述预设标定标识的检测结果进行滤波处理，得到滤波处理后的预设标定标识的检测结果；根据所述滤波处理后的预设标定标识的检测结果确定所述标定板对应的图像像素标定坐标点。
101.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述第二确定单元230具体用于：确定各个所述预设标定标识的像素区域的尺寸信息；基于标定板的尺寸信息和各个所述预设标定标识的像素区域的尺寸信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第一滤波处理结果。
102.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述第二确定单元230具体用于：确定各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息；基于预设面积阈值和各个所述预设标定标识的像素区域的面积信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第二滤波处理结果。
103.在本技术的一些实施例中，所述预设标定标识的检测结果包括多个预设标定标识的像素区域，所述第二确定单元230具体用于：根据各个预设标定标识的像素区域对应的角点信息确定各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息；基于预设对角线夹角阈值和各个预设标定标识的像素区域对应的对角线夹角信息，对多个预设标定标识的像素区域进行滤波处理，得到第三滤波处理结果。
104.在本技术的一些实施例中，所述标定板对应的标定点对数据包括标定板对应的图像像素标定坐标点和utm标定坐标点，所述标定单元240具体用于：获取路侧相机的内参和畸变系数，对所述标定板对应的图像像素标定坐标点进行去畸变处理，得到去畸变处理后的图像像素标定坐标点；根据所述去畸变处理后的图像像素标定坐标点和所述utm标定坐标点，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
105.能够理解，上述路侧相机的标定装置，能够实现前述实施例中提供的路侧相机的标定方法的各个步骤，关于路侧相机的标定方法的相关阐释均适用于路侧相机的标定装置，此处不再赘述。
106.图3是本技术的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
107.处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
108.存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
109.处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成路侧相机的标定装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
110.获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识；
111.基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；
112.根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据；
113.根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
114.上述如本技术图1所示实施例揭示的路侧相机的标定装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分
立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
115.该电子设备还可执行图1中路侧相机的标定装置执行的方法，并实现路侧相机的标定装置在图1所示实施例的功能，本技术实施例在此不再赘述。
116.本技术实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中路侧相机的标定装置执行的方法，并具体用于执行：
117.获取路侧相机采集的原始图像数据和标定车采集的原始组合导航定位数据，所述原始图像数据中包含有设置在所述标定车的标定板中的预设标定标识；
118.基于预设标定点位以及所述原始图像数据和所述原始组合导航定位数据，确定所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据；
119.根据所述预设标定点位对应的图像数据和组合导航定位数据确定所述标定板对应的标定点对数据；
120.根据所述标定板对应的标定点对数据，利用预设相机外参标定算法进行外参标定，得到所述路侧相机的外参。
121.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
122.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
123.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
124.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
125.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
126.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
127.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
128.还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
129.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
130.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。