一种图像关联方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像关联方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，图像在汽车领域被广泛应用，在很多汽车导航定位的应用场景中，需要将汽车拍摄的大量图像进行综合分析以获取大量的图像特征，常用方法是将图像关联，再提取关联后的图像的特征进行应用。但是，传统技术多是通过人工对图像进行标注，将具有相同标注的图像关联，然而对于海量的图像数据而言，需要投入巨大的人力成本和时间成本，且不便于实施。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本公开提供了一种图像关联方法、装置、电子设备和存储介质，能够快速准确的将图像进行自动关联，减少人力和物力的浪费。
4.第一方面，本公开实施例提供了一种图像关联方法，所述方法包括：
5.获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息；
6.若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息；
7.将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。
8.可选的，所述方法还包括：
9.若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像属于同一个行车数据，则判断所述多个待关联图像是否是所述行车数据中的相邻帧图像；
10.若是，则将所述多个待关联图像中互为相邻帧的图像关联；若否，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据。
11.可选的，所述空间数据包括距离数据和角度数据。
12.可选的，所述将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联，包括：
13.将所述至少一个空间数据中距离数据小于第一预设阈值且角度数据小于第二预设阈值的目标空间数据所对应的待关联图像关联，其中，一个空间数据存在两个对应的待关联图像。
14.可选的，将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联后，所述方法还包括：
15.根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果；
16.根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果；
17.若所述第一判断结果和所述第二判断结果中任一判断结果为所述关联后的两个图像为误关联，则解除所述关联后的两个图像的关联关系；
18.其中，所述判断结果为所述关联后的两个图像是误关联或者所述关联后的两个图像不是误关联。
19.可选的，所述关联后的两个图像包括第一图像和第二图像；所述根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果，包括：
20.确定所述第一图像对应的图像信息中生成所述第一图像的第一车辆的第一坐标后，根据所述第一坐标将所述第一车辆投影到所述第二图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果；
21.确定所述第二图像对应的图像信息中生成所述第二图像的第二车辆的第二坐标后，根据所述第二坐标将所述第二车辆投影到所述第一图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第一图像的像素坐标系生成第四判断结果；
22.根据所述第三判断结果和所述第四判断结果生成第一判断结果。
23.可选的，所述根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果，包括：
24.在投影后的所述第二图像的像素坐标系中，判断所述第一车辆是否在生成所述第二图像的第二车辆的可行驶区域；若是，则生成所述关联后的两个图像不是误关联的第三判断结果；若否，则生成所述关联后的两个图像是误关联的第三判断结果；
25.其中，所述第二车辆的可行驶区域是根据所述第二图像的分割图像确定的。
26.可选的，所述根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果，包括：
27.提取所述关联后的两个图像的特征信息，得到所述关联后的两个图像中第一图像的特征信息和所述关联后的两个图像中第二图像的特征信息；
28.将所述第一图像的特征信息和所述第二图像的特征信息中的特征点进行匹配，确定匹配成功的特征点的个数；
29.根据所述匹配成功的特征点的个数和第三预设阈值生成第二判断结果。
30.第二方面，本公开实施例提供了一种图像关联装置，装置包括：
31.获取单元，用于获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息；
32.确定单元，用于若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息；
33.关联单元，用于将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。
34.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：
35.存储器；
36.处理器；以及
37.计算机程序；
38.其中，计算机程序存储在存储器中，并被配置为由处理器执行以实现如上述的图像关联方法。
39.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的图像关联方法的步骤。
40.本公开实施例提供了一种图像关联方法、装置、电子设备和存储介质。图像关联方法包括：获取多个待关联图像，多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息，若根据多个待关联图像对应的图像信息确定多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，行车数据包括车辆生成的多帧图像以及多帧图像中每帧图像对应的图像信息，将至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。本公开提供的方法通过判断待关联图像所属的行车数据对待关联图像进行初步划分，能够加快图像关联的流程，减少计算量，对于不属于同一个行车数据的图像，也就是不属于同一辆车在同一时刻生成的图像，进一步计算两个图像之间的空间数据，空间数据可以理解为两个图像生成时的位置和姿态之间的数据，随后根据两个图像之间的空间数据确定两个图像是否关联，能够快速准确的将图像进行自动关联，进一步减少人力和物力的浪费，还便于后续根据关联的图像对车辆定位。
附图说明
41.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
42.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本公开实施例提供的一种图像关联方法的流程示意图；
44.图2为本公开实施例提供的一种图像关联方法的流程示意图；
45.图3为本公开实施例提供的一种图像关联方法的流程示意图；
46.图4为本公开实施例提供的一种待关联图像的示意图；
47.图5为本公开实施例提供的一种图像关联装置的结构示意图；
48.图6为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
49.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
50.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
51.针对上述技术问题，本公开提供了一种图像关联方法，具体的通过下述一个或多个实施例进行说明。
52.图1为本公开实施例提供的一种图像关联方法的流程示意图，本公开提供的图像
关联方法可以由终端或服务器执行，具体包括如图1所示的如下步骤s110至s130：
53.s110、获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息。
54.可理解的，获取多个待关联图像，待关联图像可以从行车数据中获取，行车数据是由车辆生成的具有唯一标识的数据，车辆处于行驶状态或者静止状态都会生成行车数据，本公开涉及到的行车数据包括车辆生成的带有时间戳的多帧图像以及每帧图像对应的图像信息，多帧图像是由车辆上配置的摄像装置生成的，每帧图像对应的图像信息是由车辆上配置的数据采集设备采集的，图像信息包括带有时间戳的空间坐标(gps坐标)、图像的分割图像和摄像装置的相关参数，每帧图像都存在一个对应的空间坐标，也就是带有时间戳的空间坐标和带有时间戳的图像的时间是对齐的，时间对齐是指在生成图像的时段获取一个和图像对应的空间坐标。摄像装置可以是相机，摄像装置的相关参数包括相机的内参、畸变系数以及相机与车辆之间的外参等标定结果；若相机和获取gps坐标的定位装置未安装在车辆的同一位置，已知相机和定位装置之间的距离是固定的，也可以将获取的定位装置的gps坐标理解为相机的gps坐标，进而将获取的gps坐标理解为图像的gps坐标。具体的，可以在划定区域内获取多个待关联图像，划定区域可以是划定的几条街道，划定区域可以包括主路和辅路、桥上和桥下等道路，也就是在划定区域的几条街道内获取车辆生成的多个待关联图像，该种情况下，多帧图像可以是至少一个车辆生成的。可理解的是，行车数据的标识可以由车辆的车辆标识和行车数据的时间组成，或者数据采集设备的设备标识和行车数据的生成时间组成，车辆标识可以采用该车辆的车辆识别码(vehicle identification number，vin)，行车数据采集设备的设备标识可以采用行车数据采集设备在出厂时的唯一识别码，数据采集设备的设备标识与车辆的车辆标识也可以是一一对应的关系，行车数据的标识的组成方式不作限定，可以根据用户需求自行设定。
55.下述实施例以获取同一个划定区域内的两个待关联图像为例进行详细说明。
56.s120、若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息。
57.可理解的，在上述s110的基础上，获取到两个待关联图像后，根据两个待关联图像对应的图像信息判断两个待关联图像是否属于同一个行车数据，对待关联图像进行初步的划分，提高计算效率，其中，每个行车数据都包括多帧图像，多帧图像可以和行车数据具有相同的标识，图像的标识也存储在图像信息中，例如车辆a生成了行车数据a1，行车数据a1中包括5帧图像，5帧图像分别记为a1-1至a1-5，若获取到的两个待关联图像为a1-1和a1-5，则确定两个待关联图像属于同一个行车数据，若获取到的两个待关联图像为a1-1和b1-5，则确定两个待关联图像不属于同一个行车数据。若根据两个待关联图像对应的图像信息确定两个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据两个待关联图像对应的图像信息确定一个空间数据，空间数据包括距离数据和角度数据，距离数据又包括水平距离和高度距离，角度数据可以是方向角或朝向角，具体的，根据两个图像各自对应的gps坐标计算一个空间数据，每两个待关联图像可以计算得到一个空间数据，相应的，若获取了3个待关联图像，可以计算得到至多3个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图
像中每帧图像对应的图像信息。
58.可选的，本公开提供的图像关联方法还包括如下步骤：
59.若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像属于同一个行车数据，则判断所述多个待关联图像是否是所述行车数据中的相邻帧图像；若是，则将所述多个待关联图像中互为相邻帧的图像关联；若否，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据。
60.可理解的，若根据两个待关联图像对应的图像信息确定两个待关联图像属于同一个行车数据，则继续判断两个待关联图像是否是行车数据中的相邻帧图像，例如上述示例中行车数据a1包括的图像a1-1和图像a1-2为相邻帧图像，确定两个待关联图像是行车数据中的相邻帧图像后，将互为相邻帧的两个待关联图像关联；若确定两个待关联图像不是行车数据中的相邻帧图像，则需要计算两个待关联图像的空间数据，例如上述示例中行车数据a1中包括的图像a1-1和图像a1-5不是相邻帧图像。
61.s130、将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。
62.可理解的，在上述s120的基础上，根据获取的多个待关联图像对应的图像信息计算得到至少一个空间数据后，在至少一个空间数据中确定满足预设条件的空间数据，并将满足预设条件的空间数据记为目标空间数据，两个待关联图像可以计算得到一个空间数据，判断该空间数据是否满足预设条件，若该空间数据满足预设条件，则将两个待关联图像关联，若该空间数据不满足预设条件，则确定两个待关联图像之间不存在关联关系。
63.可选的，上述s130具体包括如下步骤：将所述至少一个空间数据中距离数据小于第一预设阈值且角度数据小于第二预设阈值的目标空间数据所对应的待关联图像关联，其中，一个空间数据存在两个对应的待关联图像。
64.可理解的，在计算得到的至少一个空间数据中，将距离数据小于第一预设阈值且角度小于第二预设阈值的空间数据确定为目标空间数据，其中，距离数据包括水平距离和高度距离，第一预设阈值包括水平阈值和高度阈值，例如，水平阈值可以是20米，高度阈值可以是5米，第二预设阈值为角度阈值，角度阈值可以是30度，若根据两个待关联图像的gps坐标确定水平距离小于20米、高度距离小于5米且方向角小于5度，则说明两个待关联图像存在关联关系，将两个待关联图像关联。
65.可理解的，本公开提供的图像关联方法还可以应用在导航时判断车辆当前位置的场景中，进一步判断车辆处于主路还是辅路，桥上还是桥下。在定位易出错的路段预先储存参考图像，将参考图像作为其中一个待关联图像，当车辆行驶至该路段时，将车辆生成的车载图像和参考图像进行图像关联判断，若确定车载图像和参考图像存在关联关系，则可以确定参考图像所对应的道路为当前车辆所处的道路，以提高车辆定位的准确度。
66.本公开提供的一种图像关联方法，获取多个待关联图像，多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息，若根据多个待关联图像对应的图像信息确定多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，行车数据包括车辆生成的多帧图像以及多帧图像中每帧图像对应的图像信息，将至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的两个待关联图像关联。本公开提供的方法通过判断待关联图像所属的行车数据对待关联图像进行初步划分，能够
减少计算量，加快确定图像关联的速度，对于不属于同一个行车数据的两个图像，也就是不属于同一辆车在同一时段生成的两个图像，进一步计算两个图像之间的空间数据，空间数据可以理解为根据两个图像生成时的位置和姿态得到的数据，随后根据两个图像之间的空间数据确定两个图像是否关联，能够快速准确的将图像进行自动关联，进一步减少人力和物力的浪费，还便于后续根据关联的图像对车辆定位。
67.在上述实施例的基础上，图2为本公开实施例提供的一种图像关联方法，可选的，将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联后，还包括如图2所示的如下步骤s210至s230：
68.可理解的，将两个待关联图像关联后，进一步判断两个待关联图像之间是否存在误关联的情况，具体可以在每确定两个待关联图像关联后就进行误关联判断，还可以一次确定多个待关联图像的关联关系之后，再检测多个待关联图像之间是否存误关联的情况，以提高确定图像关联关系的准确性。
69.可选的，所述判断结果为所述关联后的两个图像是误关联或者所述关联后的两个图像不是误关联。
70.s210、根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果。
71.可理解的，关联后的两个图像记为第一图像和第二图像，根据第一图像对应的图像信息以及第二图像对应的图像信息生成第一判断结果，判断结果可以是关联后的两个图像是误关联或者关联后的两个图像不是误关联的判断结果。
72.s220、根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果。
73.可理解的，分别提取第一图像和第二图像的特征信息，根据两个特征信息生成第二判断结果。可理解的是，s210和s220的执行顺序不作限定，可以同时执行也可以按照顺序依次执行。
74.可选的，上述s220中根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果，具体包括如下步骤s221至s223：
75.s221、提取所述关联后的两个图像的特征信息，得到所述关联后的两个图像中第一图像的特征信息和所述关联后的两个图像中第二图像的特征信息。
76.s222、将所述第一图像的特征信息和所述第二图像的特征信息中的特征点进行匹配，确定匹配成功的特征点的个数。
77.s223、根据所述匹配成功的特征点的个数和第三预设阈值生成第二判断结果。
78.可理解的，分别提取第一图像和第二图像的特征信息，得到第一图像的特征信息和第二图像的特征信息，可以去除两个特征信息中的动态信息保留静态信息，以减少需要匹配的特征点的数据，加快计算过程，其中，动态信息是指车辆本身的信息，例如车体，静态信息是指道路信息、路牌和栅栏等信息；随后将去除动态信息的第一图像的特征信息和第二图像的特征信息中剩余的特征点进行匹配，确定匹配成功的特征点的个数，每个特征点都存在对应的描述符，特征点匹配成功是指特征点对应的描述符的相似度大于预设值，预设值可以是90％，也就是如果两个特征点对应的描述符之间的相似度在90％以上，则确定两个特征点匹配成功；统计特征点匹配成功的个数，并根据匹配成功的特征点的个数和第三预设阈值生成第二判断结果，第三预设阈值可以是20％或者30％，具体数值可以根据用户需求自行确定，若匹配成功的特征点的个数小于或等于第三预设阈值，则说明第一图像
和第二图像是误关联，若匹配成功的特征点的个数大于第三预设阈值，则说明第一图像和第二图像不是误关联。
79.s230、若所述第一判断结果和所述第二判断结果中任一判断结果为所述关联后的两个图像为误关联，则解除所述关联后的两个图像的关联关系。
80.可理解的，在上述s210和s220的基础上，通过两种方法得到第一判断结果和第二判断结果，若第一判断结果和第二判断结果中任一判断结果为关联后的两个图像为误关联，则解除关联后的两个图像的关联关系，也就是通过两种方法得到的判断结果中有一个判断结果表明两个图像是误关联的，就解除两个图像的关联关系，只有两个判断结果都表明两个图像不是误关联的，将两个图像的关联。
81.本公开提供了一种图像关联方法，在确定两个图像的关联关系后，继续检测两个图像是否是误关联，具体的，根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果，根据提取的关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果，若第一判断结果和第二判断结果中任一判断结果为关联后的两个图像为误关联，则解除关联后的两个图像的关联关系，通过是否误关联的检测确定存在关联关系的两个图像是否是误关联，能够有效提高将图像进行关联的准确率，且可实施性比较强。
82.在上述实施例的基础上，图3为本公开实施例提供的一种图像关联方法的流程示意图，可选的，所述根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果，具体包括如图3所示的如下步骤s310至s330：
83.可选的，所述关联后的两个图像包括第一图像和第二图像。
84.s310、确定所述第一图像对应的图像信息中生成所述第一图像的第一车辆的第一坐标后，根据所述第一坐标将所述第一车辆投影到所述第二图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果。
85.可理解的，确定第一图像对应的图像信息中生成第一图像的第一车辆的第一坐标，具体可以根据第一图像对应的图像信息中gps坐标确定第一车辆的车体位置，车体位置具体可以是第一车辆后轮连线中点，第一车辆后轮连线中点的坐标也是图像的gps坐标；随后根据第一坐标将第一车辆后轮连线中点投影到第二图像的像素坐标系中，第一车辆后轮连线中点投影到第二图像的像素坐标系中为一个像素点，具体的，可以根据第二图像对应的图像信息中相机的相关参数，将第一车辆后轮连线中点的gps坐标转换为第二图像的像素坐标系中像素点的坐标，完成投影后，根据投影后的第二图像的像素坐标系生成第三判断结果。
86.可选的，根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果，包括：在投影后的所述第二图像的像素坐标系中，判断所述第一车辆是否在生成所述第二图像的第二车辆的可行驶区域；若是，则生成所述关联后的两个图像不是误关联的第三判断结果；若否，则生成所述关联后的两个图像是误关联的第三判断结果；其中，所述第二车辆的可行驶区域是根据所述第二图像的分割图像确定的。
87.可理解的，在投影后的第二图像的像素坐标系中，判断第一车辆是否在生成第二图像的第二车辆的可行驶区域，也就判断第一车辆后轮连线中点投影到第二图像的像素坐标系中的像素点是否在第二车辆的可行驶区域，可行驶区域是指第二图像的像素坐标系中由多个像素点组成的区域，第二车辆的可行驶区域是根据第二图像的分割图像确定的，分
割图像中分割出的道路可以看作第二车辆的可行使区域，例如第二图像的可行驶区域由100个像素点组成，第一车辆后轮连线中点投影到第二图像的像素坐标系中的像素点是100个像素点的其中一个像素点，则可以确定第一车辆在生成第二图像的第二车辆的可行驶区域，同时生成关联后的两个图像不是误关联的第三判断结果；若否，则生成关联后的两个图像是误关联的第三判断结果。
88.示例性的，参见图4，图4为本公开提供的一种关联图像的示意图，图4包括第一车辆生成的第一图像410，第一图像410中包括第二辆车的车体411和道路412的多条白线，图4还包括第二车辆生成的第二图像420，第二图像420中包括道路412，其中，第一图像410中第一车辆的可行驶区域为前方的道路412，由第一图像410可知第一车辆的可行驶区域行驶着第二车辆，第二图像420中包括第二车辆的可行驶区域道路412，由第一图像410和第二图像420可知，第一车辆和第二车辆同时在道路412上行驶，且第二车辆在第一车辆的正前方，将第一车辆后轮中点投影到第二图像的像素坐标系中后，根据投影后的第二图像的像素坐标系可以确定第一车辆后轮中点不在第二车辆的可行驶区域，也就是不在第二图像420中展示的道路412的部分区域，第一车辆在第二车辆的后方，第二车辆的后方道路不属于第二车辆的可行使区域，该种情况下，可以生成第一图像和第二图像是误关联的第三判断结果。
89.s320、确定所述第二图像对应的图像信息中生成所述第二图像的第二车辆的第二坐标后，根据所述第二坐标将所述第二车辆投影到所述第一图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第一图像的像素坐标系生成第四判断结果。
90.可理解的，将第二图像后轮中心投影到第一图像的像素坐标系中的方法参见将第一图像后轮中心投影到第二图像的像素坐标系中的方法，在此不作赘述。其中，s310和s320的执行顺序不作限定。
91.可选的，根据投影后的所述第一图像的像素坐标系生成第四判断结果，包括：在投影后的所述第一图像的像素坐标系中，判断所述第二车辆是否在生成所述第一图像的第一车辆的可行驶区域；若是，则生成所述关联后的两个图像不是误关联的第四判断结果；若否，则生成所述关联后的两个图像是误关联的第四判断结果。
92.示例性的，参见图4，由第一图像410和第二图像420可知第一车辆的可行驶区域行驶着第二车辆，将第二车辆后轮中心投影到第一图像的像素坐标系后，第二车辆后轮中心对应的像素点在第一图像的像素坐标系中第一车辆的可行驶区域内，该种情况况下，可以生成第一图像410和第二图像420不是误关联的第四判断结果。
93.s330、根据所述第三判断结果和所述第四判断结果生成第一判断结果。
94.可理解的，在上述s310和s320的基础上，若第三判断结果和第四判断结果中，有一个判断结果表明关联的两个图像不是误关联，则生成关联后的两个图像不是误关联的第一判断结果，参见图4所示的第一图像410和第二图像420，可以生成第一图像410和第二图像420不是误关联的第一判断结果。
95.本公开实施例提供了一种图像关联方法，根据第一图像对应的图像信息中gps坐标将第一车辆后轴中心投影到第二图像的像素坐标系中，根据第二图像对应的图像信息中gps坐标将第二车辆后轴中心投影到第一图像的像素坐标系中，通过两张图像相互投影后得到的像素坐标系生成是否误关联的判断结果，进一步提高了确定图像关联的准确率。
96.图5为本公开实施例提供的图像关联装置的结构示意图。本公开实施例提供的图
像关联装置可以执行上述图像关联方法实施例提供的处理流程，如图5所示，图像关联装置500包括：
97.获取单元510，用于获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息；
98.确定单元520，用于若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息；
99.关联单元530，用于将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。
100.可选的，装置500还包括第一判断单元，第一判断单元具体用于：
101.若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像属于同一个行车数据，则判断所述多个待关联图像是否是所述行车数据中的相邻帧图像；
102.若是，则将所述多个待关联图像中互为相邻帧的图像关联；若否，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据。
103.可选的，装置500中所述空间数据包括距离数据和角度数据。
104.可选的，关联单元530中将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联，具体用于：
105.将所述至少一个空间数据中距离数据小于第一预设阈值且角度数据小于第二预设阈值的目标空间数据所对应的待关联图像关联，其中，一个空间数据存在两个对应的待关联图像。
106.可选的，装置500还包括第二判断单元，第二判断单元用于将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联后，具体用于：
107.根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果；
108.根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果；
109.若所述第一判断结果和所述第二判断结果中任一判断结果为所述关联后的两个图像为误关联，则解除所述关联后的两个图像的关联关系；
110.其中，所述判断结果为所述关联后的两个图像是误关联或者所述关联后的两个图像不是误关联。
111.可选的，第二判断单元中所述关联后的两个图像包括第一图像和第二图像；所述根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果，具体用于：
112.确定所述第一图像对应的图像信息中生成所述第一图像的第一车辆的第一坐标后，根据所述第一坐标将所述第一车辆投影到所述第二图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果；
113.确定所述第二图像对应的图像信息中生成所述第二图像的第二车辆的第二坐标后，根据所述第二坐标将所述第二车辆投影到所述第一图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第一图像的像素坐标系生成第四判断结果；
114.根据所述第三判断结果和所述第四判断结果生成第一判断结果。
115.可选的，第二判断单元中所述根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三
判断结果，具体用于：
116.在投影后的所述第二图像的像素坐标系中，判断所述第一车辆是否在生成所述第二图像的第二车辆的可行驶区域；若是，则生成所述关联后的两个图像不是误关联的第三判断结果；若否，则生成所述关联后的两个图像是误关联的第三判断结果；
117.其中，所述第二车辆的可行驶区域是根据所述第二图像的分割图像确定的。
118.可选的，第二判断单元中所述根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果，具体用于：
119.提取所述关联后的两个图像的特征信息，得到所述关联后的两个图像中第一图像的特征信息和所述关联后的两个图像中第二图像的特征信息；
120.将所述第一图像的特征信息和所述第二图像的特征信息中的特征点进行匹配，确定匹配成功的特征点的个数；
121.根据所述匹配成功的特征点的个数和第三预设阈值生成第二判断结果。
122.图5所示实施例的图像关联装置可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
123.图6为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。下面具体参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例中的电子设备600的结构示意图。本公开实施例中的电子设备600可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)、可穿戴电子设备等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机、智能家居设备等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
124.如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理以实现如本公开所述的实施例的多媒体信息处理方法。在ram 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
125.通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
126.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，从而实现如上所述的多媒体信息处理方法。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
127.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计
算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
128.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
129.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
130.可选的，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，该电子设备还可以执行上述实施例所述的其他步骤。
131.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
132.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令
的组合来实现。
133.描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
134.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
135.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
136.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者网关不仅包括那些要素，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、物品或者网关所固有的要素。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、物品或者网关中还存在另外的相同要素。
137.以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种图像关联方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息；若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息；将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像属于同一个行车数据，则判断所述多个待关联图像是否是所述行车数据中的相邻帧图像；若是，则将所述多个待关联图像中互为相邻帧的图像关联；若否，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间数据包括距离数据和角度数据；所述将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联，包括：将所述至少一个空间数据中距离数据小于第一预设阈值且角度数据小于第二预设阈值的目标空间数据所对应的待关联图像关联，其中，一个空间数据存在两个对应的待关联图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联后，所述方法还包括：根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果；根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果；若所述第一判断结果和所述第二判断结果中任一判断结果为所述关联后的两个图像为误关联，则解除所述关联后的两个图像的关联关系；其中，所述判断结果为所述关联后的两个图像是误关联或者所述关联后的两个图像不是误关联。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述关联后的两个图像包括第一图像和第二图像；所述根据关联后的两个图像对应的图像信息生成第一判断结果，包括：确定所述第一图像对应的图像信息中生成所述第一图像的第一车辆的第一坐标后，根据所述第一坐标将所述第一车辆投影到所述第二图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果；确定所述第二图像对应的图像信息中生成所述第二图像的第二车辆的第二坐标后，根据所述第二坐标将所述第二车辆投影到所述第一图像的像素坐标系中，并根据投影后的所述第一图像的像素坐标系生成第四判断结果；根据所述第三判断结果和所述第四判断结果生成第一判断结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据投影后的所述第二图像的像素坐标系生成第三判断结果，包括：在投影后的所述第二图像的像素坐标系中，判断所述第一车辆是否在生成所述第二图像的第二车辆的可行驶区域；若是，则生成所述关联后的两个图像不是误关联的第三判断
结果；若否，则生成所述关联后的两个图像是误关联的第三判断结果；其中，所述第二车辆的可行驶区域是根据所述第二图像的分割图像确定的。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据提取的所述关联后的两个图像的特征信息生成第二判断结果，包括：提取所述关联后的两个图像的特征信息，得到所述关联后的两个图像中第一图像的特征信息和所述关联后的两个图像中第二图像的特征信息；将所述第一图像的特征信息和所述第二图像的特征信息中的特征点进行匹配，确定匹配成功的特征点的个数；根据所述匹配成功的特征点的个数和第三预设阈值生成第二判断结果。8.一种图像关联装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取多个待关联图像，所述多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息；确定单元，用于若根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定所述多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据所述多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，所述行车数据包括车辆生成的多帧图像以及所述多帧图像中每帧图像对应的图像信息；关联单元，用于将所述至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的待关联图像关联。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至7中任一所述的图像关联方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的图像关联方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种图像关联方法、装置、电子设备和存储介质。图像关联方法包括：获取多个待关联图像，多个待关联图像中的每个待关联图像都存在对应的图像信息，若根据多个待关联图像对应的图像信息确定多个待关联图像不属于同一个行车数据，则根据多个待关联图像对应的图像信息确定至少一个空间数据，其中，行车数据包括车辆生成的多帧图像以及多帧图像中每帧图像对应的图像信息，将至少一个空间数据中满足预设条件的目标空间数据所对应的两个待关联图像关联。本公开提供的方法能够快速准确的将图像进行自动关联，进一步减少人力和物力的浪费。的浪费。的浪费。


技术研发人员：刘坤
受保护的技术使用者：北京罗克维尔斯科技有限公司
技术研发日：2022.03.18
技术公布日：2023/9/23