本發(fā)明涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)：

基于立體視覺的障礙物檢測(cè)技術(shù)需要通過塊匹配方法計(jì)算圖像中目標(biāo)深度。具體檢測(cè)方法是，給出左圖像中的像素塊，在右圖像中沿極線方向搜索匹配像素塊。右圖中匹配的像素塊與左圖中對(duì)應(yīng)像素塊的相對(duì)位置，即視差，用于計(jì)算像素塊中目標(biāo)的三維坐標(biāo)。現(xiàn)有的算法在右圖像中搜索目標(biāo)像素塊時(shí)，通常搜索較大甚至全極限長(zhǎng)的視差范圍。視差的大小，對(duì)應(yīng)于障礙物與相機(jī)距離的遠(yuǎn)近。但是，當(dāng)視差為零時(shí)，立體相機(jī)的分辨率不足以計(jì)算目標(biāo)深度。

一般來說，這些匹配技術(shù)不僅計(jì)算量大，并且要求長(zhǎng)基線以提供足夠的深度分辨率。因此，這類常規(guī)的障礙物檢測(cè)方法很難直接應(yīng)用于小型無人機(jī)或無人車上。

為了實(shí)現(xiàn)小型機(jī)器人的避障功能，有必要提出一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法及裝置，可以在有限的計(jì)算能力下有效地檢測(cè)障礙物。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提出一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法及裝置，能夠在有限的計(jì)算能力下有效地檢測(cè)障礙物。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法，應(yīng)用于短基線立體相機(jī)，所述立體相機(jī)包括左目相機(jī)，通過所述左目相機(jī)獲取特定位置的左目圖像，所述方法包括：對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)；根據(jù)所述紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域；判斷所述紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素；若是，則在所述左目相機(jī)的所述特定位置處為障礙物區(qū)域。

可選地，所述立體相機(jī)還包括與所述左目相機(jī)相對(duì)應(yīng)的右目相機(jī)，在所述根據(jù)所述紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域之后，所述方法還包括：獲取所述紋理區(qū)域在所述左目圖像的第一位置；在所述右目相機(jī)獲取的右目圖像中查找與所述第一位置對(duì)應(yīng)的第二位置；匹配所述第二位置的像素。

可選地，所述方法還包括：根據(jù)所述立體相機(jī)的基線長(zhǎng)度、焦距、分辨率，設(shè)置距離閾值。

可選地，所述判斷所述紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素，包括：判斷所述障礙物像素是否在預(yù)設(shè)的所述距離閾值之內(nèi)；若是，則控制無人機(jī)更改航線，使得無人機(jī)進(jìn)行避障；若否，則無人機(jī)不需要更改航線。

可選地，在所述標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域之后，所述方法還包括：標(biāo)記所述左目圖像中的均勻區(qū)域，所述均勻區(qū)域中的像素為存疑像素。

可選地，所述標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域和所述均勻區(qū)域，包括：將所述左目圖像灰度均勻的區(qū)域標(biāo)記為所述均勻區(qū)域，將所述圖像灰度有梯度的區(qū)域標(biāo)記為所述紋理區(qū)域。

可選地，所述判斷所述紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素，包括：判斷所述紋理區(qū)域中的像素與所述右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素的視差是否為零；若是，則所述紋理區(qū)域中的像素為零視差的像素，多個(gè)所述零視差的像素組成自由像素；若否，則所述紋理區(qū)域中的像素為正視差的像素，多個(gè)所述正視差的像素組成所述障礙物像素。

可選地，所述方法還包括：根據(jù)所述自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域，生成躲避所述障礙物區(qū)域的路徑。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置，應(yīng)用于短基線立體相機(jī)，立體相機(jī)包括左目相機(jī)，通過所述左目相機(jī)獲取特定位置的左目圖像，所述裝置包括：紋理檢測(cè)模塊，用于對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)；標(biāo)記模塊，用于根據(jù)所述紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域；判斷模塊，用于判斷所述紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素；若是，則所述判斷模塊判定在所述左目相機(jī)的所述特定位置處為障礙物區(qū)域。

可選地，所述裝置還包括：獲取模塊，用于獲取所述紋理區(qū)域在所述左目圖像的第一位置；查找模塊，用于在所述右目相機(jī)獲取的右目圖像中查找與所述第一位置對(duì)應(yīng)的第二位置；匹配模塊，用于匹配所述第二位置的像素。

可選地，所述裝置還包括：設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述立體相機(jī)的基線長(zhǎng)度、焦距、分辨率，設(shè)置距離閾值。

可選地，所述判斷模塊，具體用于：判斷所述障礙物像素是否在預(yù)設(shè)的所述距離閾值之內(nèi)；若是，則控制無人機(jī)更改航線，使得無人機(jī)進(jìn)行避障；若否，則無人機(jī)不需要更改航線。

可選地，所述標(biāo)記模塊，還用于：標(biāo)記所述左目圖像中的均勻區(qū)域，所述均勻區(qū)域中的像素為存疑像素。

可選地，所述標(biāo)記模塊，具體用于：將所述左目圖像灰度均勻的區(qū)域標(biāo)記為所述均勻區(qū)域，將所述圖像灰度有梯度的區(qū)域標(biāo)記為所述紋理區(qū)域。

可選地，所述判斷模塊，還用于：判斷所述紋理區(qū)域中的像素與所述右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素的視差是否為零；若是，則所述紋理區(qū)域中的像素為零視差的像素，多個(gè)所述零視差的像素組成自由像素；若否，則所述紋理區(qū)域中的像素為正視差的像素，多個(gè)所述正視差的像素組成所述障礙物像素。

可選地，所述裝置還包括：躲避路徑生成模塊，用于根據(jù)所述自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域，生成躲避所述障礙物區(qū)域的路徑。

本發(fā)明提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法及裝置，通過對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)，根據(jù)紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域，當(dāng)判斷紋理區(qū)域中存在障礙物像素時(shí)，則判定在左目相機(jī)的特定位置處為障礙物區(qū)域，能夠在不影響系統(tǒng)有效性的同時(shí)，提高了精確性以及系統(tǒng)效率。

附圖說明

圖1為短基線立體相機(jī)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法的子流程示意圖；

圖4為本發(fā)明第二實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法的流程示意圖；

圖5為本發(fā)明第三實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置的模塊示意圖；

圖6為本發(fā)明第四實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置的模塊示意圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。

具體實(shí)施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

本發(fā)明的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法及裝置應(yīng)用于短基線立體相機(jī)。無人機(jī)上掛載兩個(gè)短基線立體相機(jī)。請(qǐng)參照?qǐng)D1，短基線立體相機(jī)包括左目相機(jī)10、右目相機(jī)20、以及位于左目相機(jī)10和右目相機(jī)20之間的紋理光發(fā)射器30。其中，紋理光發(fā)射器30用于在缺失紋理的環(huán)境中使用。

實(shí)施例一

請(qǐng)參照?qǐng)D2，為本發(fā)明較佳實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法的流程示意圖。本實(shí)施例的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法包括如下步驟：

步驟210，對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)。

具體地，通過左目相機(jī)獲取特定位置的左目圖像，該特定位置與立體相機(jī)之間具有特定距離。

在本實(shí)施例中，可以采用拉普拉斯(Laplacian)算子、索貝爾(Sobel)算子、多級(jí)邊緣檢測(cè)算子(例如：Canny算子)中的之一對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)。

當(dāng)紋理檢測(cè)結(jié)果中不存在紋理時(shí)，則通過紋理光發(fā)射器30發(fā)出光斑，以在均勻區(qū)域加上紋理，再進(jìn)行紋理檢測(cè)。例如，天空、墻等顏色均勻無紋理的區(qū)域，在進(jìn)行檢測(cè)紋理時(shí)，紋理光發(fā)射器30發(fā)出光斑，即在顏色均勻區(qū)域加上紋理，進(jìn)而進(jìn)行紋理檢測(cè)。

步驟220，根據(jù)紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記所述左目圖像中的紋理區(qū)域。

具體地，基于紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域和均勻區(qū)域。

在本實(shí)施例中，可以通過計(jì)算左目圖像灰度的梯度來檢測(cè)是否存在紋理區(qū)域。更具體地，將圖像灰度均勻的區(qū)域即標(biāo)記為均勻區(qū)域，圖像灰度有梯度的區(qū)域即標(biāo)記為紋理區(qū)域。

進(jìn)一步地，由于均勻區(qū)域無法計(jì)算視差，從而均勻區(qū)域中的像素為存疑像素，多個(gè)存疑像素組成存疑區(qū)域。

步驟230，判斷紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素。若是，則進(jìn)入步驟240，若否，則進(jìn)入步驟250。

具體地，對(duì)紋理區(qū)域中的每個(gè)像素進(jìn)行零視差算法，以判斷左目圖像的紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素。具體步驟是：將上述紋理區(qū)域中的每個(gè)像素(X’,Y’)與右目相機(jī)拍攝的右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素(X,Y)一一比較，如果紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)與所述右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素(X,Y)存在一視差，視差不等于零則判斷紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)為障礙物像素；否則判斷紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)為自由像素。

步驟240，在左目相機(jī)的特定位置處為障礙物區(qū)域。

具體地，當(dāng)判定紋理區(qū)域存在障礙物區(qū)域，則說明距離立體相機(jī)的特定距離的特定位置處存在障礙物，也就是說，沿著無人機(jī)飛行路徑，距離無人機(jī)的特定距離處具有障礙物。

步驟250，在左目相機(jī)的特定位置處為空曠區(qū)域。

具體地，當(dāng)判定紋理區(qū)域不存在障礙物區(qū)域，即為空曠區(qū)域，則說明距離立體相機(jī)的特定距離的特定位置處不存在障礙物，也就是說，沿著無人機(jī)飛行路徑，距離無人機(jī)的特定距離處不具有障礙物，無人機(jī)可以繼續(xù)沿著當(dāng)前的飛行路徑飛行。

請(qǐng)參照?qǐng)D3，在步驟240之后，還可以包括步驟：

步驟310，判斷所述障礙物像素是否在預(yù)設(shè)的距離閾值之內(nèi)；若是，則進(jìn)入步驟320，若否，則進(jìn)入步驟330。

步驟320，控制無人機(jī)更改航線，使得無人機(jī)進(jìn)行避障。

步驟330，無人機(jī)不需要更改航線。

具體地，在上述步驟310-330中，根據(jù)零視差算法的結(jié)果，將其分為：零視差的像素和正視差的像素，并結(jié)合零視差算法的結(jié)果來判斷是否要控制所述無人機(jī)進(jìn)行避障。其中，多個(gè)所述正視差的像素組成所述障礙物像素，多個(gè)所述零視差的像素組成自由像素。

更具體地，雙目相機(jī)的基線長(zhǎng)度、焦距以及所述視差決定了一個(gè)閾值，即閾值＝(焦距*基線長(zhǎng)度)/視差)，所述閾值即檢測(cè)距離的上限。零視差的像素代表該點(diǎn)到相機(jī)的距離大于該閾值，即該點(diǎn)到相機(jī)的之間被認(rèn)為空曠區(qū)域，此時(shí)不用控制無人機(jī)更改航線。正視差的像素代表該點(diǎn)到相機(jī)的距離小于該閾值，即該點(diǎn)到相機(jī)之間的距離被認(rèn)為存在障礙物，此時(shí)要控制無人機(jī)更改航線以使得無人機(jī)進(jìn)行避障。

在本發(fā)明的一個(gè)可選的實(shí)施例中，在步驟240之后，無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法還可以包括步驟：

根據(jù)自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域，生成躲避障礙物區(qū)域的路徑。

具體地，當(dāng)檢測(cè)存在障礙物時(shí)，重新設(shè)置躲避障礙物區(qū)域的路徑。在自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域中，生成適合的區(qū)域作為無人機(jī)飛行的路徑。

進(jìn)一步地，重新生成路徑時(shí)，需要綜合考慮空曠區(qū)域的偏差、無人機(jī)的姿態(tài)等信息。

本實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法，通過對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)，根據(jù)紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域，當(dāng)判斷紋理區(qū)域中存在障礙物像素時(shí)，則判定在左目相機(jī)的特定位置處為障礙物區(qū)域，能夠在不影響系統(tǒng)有效性的同時(shí)，提高了精確性以及系統(tǒng)效率。

實(shí)施例二

請(qǐng)參照?qǐng)D4，為本發(fā)明另一較佳實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法，所述方法包括：

步驟410，對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)。

步驟420，根據(jù)所述紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域。

上述步驟410-420的內(nèi)容與第一實(shí)施例中的步驟210-220的內(nèi)容相同，對(duì)于相同的內(nèi)容，本實(shí)施例在此不再贅述。

步驟430，獲取紋理區(qū)域在左目圖像中的第一位置。

步驟440，在右目相機(jī)獲取的右目圖像中查找與第一位置對(duì)應(yīng)的第二位置。

步驟450，匹配第二位置的像素。

在上述步驟430-450中，獲取存在紋理區(qū)域的像素在左目圖像對(duì)應(yīng)的第一位置。在與右目相機(jī)獲取的右目圖像進(jìn)行匹配時(shí)，只需要查找第一位置在對(duì)應(yīng)右目圖像上的第二位置，并匹配第二位置處的像素。

步驟460，判斷紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素。若是，則進(jìn)入步驟470，若否，則進(jìn)入步驟480。

具體地，判斷左目圖像和右目圖像中的紋理區(qū)域是否存在障礙物像素。

步驟470，在所述左目相機(jī)的所述特定位置處為障礙物區(qū)域。

步驟480，在所述左目相機(jī)的所述特定位置處為空曠區(qū)域。

上述步驟460-480的內(nèi)容與第一實(shí)施例中的步驟230-250的內(nèi)容相同，對(duì)于相同的內(nèi)容，本實(shí)施例在此不再贅述。

本實(shí)施例的無人機(jī)障礙物檢測(cè)方法，通過將左目圖像中的紋理區(qū)域匹配至右目圖像中的對(duì)應(yīng)位置，進(jìn)一步提高了檢測(cè)障礙物的精確性和系統(tǒng)效率。

實(shí)施例三

請(qǐng)參照?qǐng)D5，本發(fā)明另一較佳實(shí)施例提供一種無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置的模塊示意圖。所述無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置可執(zhí)行本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的方法，具備執(zhí)行方法相應(yīng)的功能模塊和有益效果。

本實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置包括：

紋理檢測(cè)模塊510，用于對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)。

具體地，通過左目相機(jī)獲取特定位置的左目圖像，該特定位置與立體相機(jī)之間具有特定距離。

在本實(shí)施例中，紋理檢測(cè)模塊510可以采用Laplacian算子、Sobel算子、Canny邊緣檢測(cè)算子中的之一對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)。

當(dāng)紋理檢測(cè)結(jié)果中不存在紋理時(shí)，則通過紋理光發(fā)射器30發(fā)出光斑，以在均勻區(qū)域加上紋理，紋理檢測(cè)模塊510再進(jìn)行紋理檢測(cè)。例如，天空、墻等顏色均勻無紋理的區(qū)域，在進(jìn)行檢測(cè)紋理時(shí)，紋理光發(fā)射器30發(fā)出光斑，即在顏色均勻區(qū)域加上紋理，進(jìn)而進(jìn)行紋理檢測(cè)。

標(biāo)記模塊520，用于根據(jù)紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域。

具體地，標(biāo)記模塊520基于紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域和均勻區(qū)域。更具體地，將圖像灰度均勻的區(qū)域即標(biāo)記為均勻區(qū)域，圖像灰度有梯度的區(qū)域即標(biāo)記為紋理區(qū)域。

進(jìn)一步地，由于均勻區(qū)域無法計(jì)算視差，從而均勻區(qū)域中的像素為存疑像素，多個(gè)存疑像素組成存疑區(qū)域。

判斷模塊530，用于判斷紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素。具體地，對(duì)紋理區(qū)域中的每個(gè)像素進(jìn)行零視差算法，以判斷左目圖像的紋理區(qū)域中是否存在障礙物像素。判斷模塊530具體用于將上述紋理區(qū)域中的每個(gè)像素(X’,Y’)與右目相機(jī)拍攝的右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素(X,Y)一一比較，如果紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)與所述右目圖像中相對(duì)應(yīng)的像素(X,Y)存在一視差，視差不等于零則判斷紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)為障礙物像素；否則判斷紋理區(qū)域中的像素(X’,Y’)為自由像素。

當(dāng)判斷模塊530判定紋理區(qū)域中存在障礙物像素時(shí)，則在左目相機(jī)的特定位置處為障礙物區(qū)域。

具體地，當(dāng)判斷模塊530判定紋理區(qū)域存在障礙物區(qū)域，則說明距離立體相機(jī)的特定距離的特定位置處存在障礙物，也就是說，沿著無人機(jī)飛行路徑，距離無人機(jī)的特定距離處具有障礙物。

當(dāng)判斷模塊530判定紋理區(qū)域中不存在障礙物像素時(shí)，則在左目相機(jī)的特定位置處為空曠區(qū)域。

具體地，當(dāng)判斷模塊530判定紋理區(qū)域不存在障礙物區(qū)域，即為空曠區(qū)域，則說明距離立體相機(jī)的特定距離的特定位置處不存在障礙物，也就是說，沿著無人機(jī)飛行路徑，距離無人機(jī)的特定距離處不具有障礙物，無人機(jī)可以繼續(xù)沿著當(dāng)前的飛行路徑飛行。

進(jìn)一步地，判斷模塊530，還用于：判斷所述障礙物像素是否在預(yù)設(shè)的距離閾值之內(nèi)；若是，則控制無人機(jī)更改航線，使得無人機(jī)進(jìn)行避障；若否，則無人機(jī)不需要更改航線。

具體地，判斷模塊530根據(jù)零視差算法的結(jié)果，將其分為：零視差的像素和正視差的像素，并結(jié)合零視差算法的結(jié)果來判斷是否要控制所述無人機(jī)進(jìn)行避障。其中，多個(gè)所述正視差的像素組成所述障礙物像素，多個(gè)所述零視差的像素組成自由像素。

對(duì)于對(duì)本實(shí)施例的進(jìn)一步改進(jìn)，無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置還可以包括：

設(shè)置模塊540，用于根據(jù)立體相機(jī)的基線長(zhǎng)度、焦距、分辨率，設(shè)置距離閾值。

具體地，雙目相機(jī)的基線長(zhǎng)度、焦距以及所述視差決定了一個(gè)閾值，即閾值＝(焦距*基線長(zhǎng)度)/視差)，所述閾值即檢測(cè)距離的上限。

零視差的像素代表該點(diǎn)到相機(jī)的距離大于該閾值，即該點(diǎn)到相機(jī)的之間被認(rèn)為空曠區(qū)域，此時(shí)不用控制無人機(jī)更改航線。正視差的像素代表該點(diǎn)到相機(jī)的距離小于該閾值，即該點(diǎn)到相機(jī)之間的距離被認(rèn)為存在障礙物，此時(shí)要控制無人機(jī)更改航線以使得無人機(jī)進(jìn)行避障。

對(duì)于對(duì)本實(shí)施例的進(jìn)一步改進(jìn)，無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置還可以包括：

躲避路徑生成模塊550，用于根據(jù)自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域，生成躲避障礙物區(qū)域的路徑。

具體地，當(dāng)檢測(cè)存在障礙物時(shí)，躲避路徑生成模塊550重新設(shè)置躲避障礙物區(qū)域的路徑。在自由像素對(duì)應(yīng)的空曠區(qū)域中，生成適合的區(qū)域作為無人機(jī)飛行的路徑。

進(jìn)一步地，躲避路徑生成模塊550重新生成路徑時(shí)，需要綜合考慮空曠區(qū)域的偏差、無人機(jī)的姿態(tài)等信息。

本實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置，通過紋理檢測(cè)模塊510對(duì)左目圖像進(jìn)行紋理檢測(cè)，標(biāo)記模塊520根據(jù)紋理檢測(cè)的結(jié)果，標(biāo)記左目圖像中的紋理區(qū)域，當(dāng)判斷模塊530判定紋理區(qū)域中存在障礙物像素時(shí)，則在左目相機(jī)的特定位置處為障礙物區(qū)域，能夠在不影響系統(tǒng)有效性的同時(shí)，提高了精確性以及系統(tǒng)效率。

實(shí)施例四

請(qǐng)參照?qǐng)D6，為本發(fā)明另一較佳實(shí)施例提供的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置的模塊示意圖。在第四實(shí)施例中，所述的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置是在第三實(shí)施例的基礎(chǔ)上所作出的進(jìn)一步改進(jìn)，區(qū)別僅在于，所述裝置還包括：

獲取模塊610，用于獲取紋理區(qū)域在左目圖像中的第一位置。

查找模塊620，用于在右目相機(jī)獲取的右目圖像中查找與第一位置對(duì)應(yīng)的第二位置。

匹配模塊630，用于匹配第二位置的像素。

具體地，通過獲取模塊610獲取存在紋理區(qū)域的像素在左目圖像對(duì)應(yīng)的第一位置。在與右目相機(jī)獲取的右目圖像進(jìn)行匹配時(shí)，只需要查找模塊620查找第一位置在對(duì)應(yīng)右目圖像上的第二位置，并通過匹配模塊630匹配第二位置處的像素。

本實(shí)施例的無人機(jī)障礙物檢測(cè)裝置，通過將左目圖像中的紋理區(qū)域匹配至右目圖像中的對(duì)應(yīng)位置，進(jìn)一步提高了檢測(cè)障礙物的精確性和系統(tǒng)效率。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。