阅读说明：本技术 一种目标对象的测距方法及装置 (Target object ranging method and device ) 是由 潘铭星 于 2019-10-24 设计创作，主要内容包括：本发明公开了目标对象的测距方法及装置,根据图像采集装置获取的图像,确定目标对象的第一实际宽度；然后获取目标对象在前一时刻的相关状态参数；并根据相关状态参数,获得第一相对距离,再根据第一相对距离,获得目标对象的第二实际宽度。然后根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值,并根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。由此可见,本申请采用不同方式得到目标对象的实际宽度,然后利用实际宽度的比较结果来约束调整两个可移动设备之间的相对距离,进而使两者的相对距离更为准确,能够提高测距的精准度,以保证驾驶的安全性。(The invention discloses a distance measuring method and a distance measuring device for a target object, wherein a first actual width of the target object is determined according to an image acquired by an image acquisition device; then, acquiring relevant state parameters of the target object at the previous moment; and obtaining a first relative distance according to the relevant state parameters, and obtaining a second actual width of the target object according to the first relative distance. Then, a relative difference value is obtained according to the first actual width and the second actual width, and the first relative distance is adjusted to be the second relative distance according to the relative difference value. Therefore, the actual width of the target object is obtained in different modes, then the comparison result of the actual width is utilized to restrict and adjust the relative distance between the two movable devices, the relative distance between the two movable devices is accurate, the distance measurement accuracy can be improved, and the driving safety is guaranteed.)

一种目标对象的测距方法及装置

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种目标对象的测距方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，自动驾驶也得到了飞速的发展。自动驾驶无需配备驾驶员，全程由计算机自动控制驾驶。

而自动驾驶研究的其中一个重点就在于测距，也就是测量前面的自动驾驶设备和当前自动驾驶设备之间的距离。距离测量的精度直接影响驾驶安全和驾驶效率。例如，如果前后两车的距离测量不准，后车容易追尾前车，引发交通事故，会严重影响行车安全。再例如，前后无人机的测量距离不准，可能会导致无人机相互碰撞、坠毁等事故。

因此，如何提高测距精度，是目前亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。

根据本申请的一个方面，提供了一种目标对象的测距方法，所述方法包括：根据图像采集装置获取的图像，确定所述目标对象的第一实际宽度；

获取所述目标对象在前一时刻的相关状态参数；根据所述相关状态参数，获得第一相对距离，所述第一相对距离是当前时刻所述图像采集装置和所述目标对象之间的距离；根据所述第一相对距离，获得所述目标对象的第二实际宽度；根据所述第一实际宽度和所述第二实际宽度获得相对差值；根据所述相对差值将所述第一相对距离调整为第二相对距离。

根据本申请的另一方面，提供了一种目标对象的测距装置，包括：第一确定模块，用于根据图像采集装置获取的图像，确定所述目标对象的第一实际宽度；获取模块，用于获取所述目标对象在前一时刻的相关状态参数；第一处理模块，用于根据所述相关状态参数，获得第一相对距离，所述第一相对距离是当前时刻所述图像采集装置和所述目标对象之间的距离；第二处理模块，用于根据所述第一相对距离，获得所述目标对象的第二实际宽度；比较模块，用于根据所述第一实际宽度和所述第二实际宽度获得相对差值；调整模块，用于根据所述相对差值将所述第一相对距离调整为第二相对距离。

根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的方法。

根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的方法。

与现有技术相比，本申请根据图像采集装置获取的图像，确定目标对象的第一实际宽度；然后获取目标对象在前一时刻的相关状态参数；并根据相关状态参数，获得第一相对距离，由于相关状态参数能够真实反映目标对象在驾驶过程中的实际状态，故而能够获得当前时刻图像采集装置和目标对象之间的距离。另外，再根据第一相对距离，获得目标对象的第二实际宽度。然后根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值，并根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。由此可见，本申请采用不同方式得到目标对象的实际宽度，然后利用实际宽度的比较结果来约束调整两个可移动设备之间的相对距离，进而使两者的相对距离更为准确，能够提高测距的精准度，以保证驾驶的安全性。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的

具体实施方式

。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本申请一示例性实施例提供的一种目标对象的测距方法的流程示意图。

图2是本申请另一示例性实施例提供的确定目标对象的第一实际宽度之前的流程示意图。

图3A是本申请一示例性实施例提供的投影关系图；

图3B是本申请一示例性实施例提供的无人车的示意图。

图4是本申请一示例性实施例提供的获得第一相对距离的流程示意图。

图5是本申请一示例性实施例提供的第二实际宽度的示意图。

图6是本申请一示例性实施例提供的根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离的方法流程图。

图7是本申请一示例性实施例提供的目标对象的测距装置的示意图。

图8是本申请一示例性实施例提供的目标对象的测距装置的另一个示意图。

图9是本申请一示例性实施例提供的第一处理模块730的一个示例框图。

图10是本申请一示例性实施例提供的调整模块760的示例框图。

图11是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

目前测距方式一般分为单目测距，双目测距，三目测距等，按照图像采集装置的数目划分。例如，单目测距就是(在后可移动设备中的)单个图像采集装置测量在后可移动设备和在前可移动设备(本申请也称“目标对象”)之间的距离。

而在单目测距中，距离测量的精度直接影响驾驶安全和驾驶效率。若测距不准，会严重影响驾驶安全。

考虑到上述问题，本申请旨在单目测距中研究如何提高测距的精准度，基于此目的，本申请研究出一种目标对象的测距方法，根据图像采集装置获取的图像，确定目标对象的第一实际宽度；然后获取目标对象在前一时刻的相关状态参数；并根据相关状态参数，获得第一相对距离，由于相关状态参数能够真实反映目标对象在驾驶过程中的实际状态，故而能够获得当前时刻图像采集装置和目标对象之间的距离。另外，再根据第一相对距离，获得目标对象的第二实际宽度。然后根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值，并根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。由此可见，本申请采用不同方式得到目标对象的实际宽度，然后利用实际宽度的比较结果来约束调整两个可移动设备之间的相对距离，进而使两者的相对距离更为准确，能够提高测距的精准度，以保证驾驶的安全性。

示例性方法

图1是本申请一示例性实施例提供的目标对象的测距方法的流程示意图。本实施例可应用在可移动设备上。本实施例的可移动设备，包括无人车、无人机、机械臂和移动机器人等能够自主移动的设备。

本实施例应用在单目测距中，且在两个可移动设备在前后相对驾驶过程中，由在后可移动设备测量其和在前可移动设备(目标对象)之间的距离。值得注意的是，在后可移动设备利用图像采集装置采集图像进行测距，因此图像采集装置和目标对象之间的距离就相当于在后可移动设备和目标对象之间的距离。

本申请中的一个或者多个实施例中描述的目标对象的测距方法如图1所示，包括如下步骤：

步骤101，根据图像采集装置获取的图像，确定目标对象的第一实际宽度。

其中，本实施例的图像采集装置可以是摄像机、红外摄像装置等等设备，当然其具体类型不限，任何具有图像采集功能的设备都应当包含在本实施例保护范围之内。

本实施例得到的图像包含以下信息：目标对象在图像中的宽度(可看做虚拟宽度)、目标对象的形态(形状、状态和外观等等)。此外，图像采集装置具有焦距，焦距是事先设置好的。

第一实际宽度用于表征目标对象的真实宽度，其根据图像中包含的上述一种或者多种信息处理得到。具体的实施过程后续会详细介绍，此处不再赘述。

以无人车为例，无人车在拍摄得到的图像中具有虚拟车宽，而第一实际宽度指的是无人车的真实车宽。

步骤102，获取目标对象在前一时刻的相关状态参数。

具体来说，相关状态参数能够反映目标对象在驾驶过程中呈现的实际状态。由于在驾驶过程中，目标对象每个时刻呈现的相关状态参数都可能不同，因此在每个时刻，目标对象的相关状态参数包括：相关距离参数、相关速度参数、过程噪声。进一步的，过程噪声又包括：速度噪声和距离噪声。进一步的，而本实施例所指“前一时刻的相关状态参数”，指的是以当前时刻为基准，目标对象在前一时刻的相关状态参数。由于目标对象运行到当前时刻时，目标对象在前一时刻的相关状态参数已经呈现，故可通过具体实施方式获取，后续对此会进行详细的介绍，在此不再赘述。

其中，相关速度参数指的是目标对象的驾驶速度，每个时刻的相关速度参数和其在前时刻的相关状态参数相关。在前时刻的相关速度会影响在后时刻的相关速度。以当前时刻为例，当前时刻的相关速度参数和前一时刻的相关速度参数，当前时刻的速度噪声等有关。

相关距离参数指的是图像采集装置和目标对象之间的距离，每个时刻的相关距离参数和其在前时刻的相关状态参数相关。以当前时刻为例，当前时刻的相关距离参数和前一时刻的相关距离参数、前一时刻的相关速度参数，前一时刻和当前时刻的时间差，和距离噪声等相关。

各时刻的速度噪声用于调控各时刻的速度。各时刻的距离噪声用于调控各时刻的距离。

进一步的，目标对象在驾驶过程中，每个时刻呈现的相关状态参数都可能不同，并且前一时刻目标对象的相关状态参数会影响到当前时刻目标对象的相关状态参数。故需获取前一时刻的相关状态参数，作为得到第一相对距离的基础参数。具体的实施过程后续会进行介绍，在此不再赘述。

步骤103，根据相关状态参数，获得第一相对距离。

具体来说，第一相对距离是当前时刻图像采集装置和目标对象之间的距离。

由于得到的相关状态参数能够反映目标对象在驾驶过程中呈现的实际状态，故由相关状态参数得到的第一相对距离能够真实准确的反映图像采集装置和目标对象的相对距离。

步骤104，根据第一相对距离，获得目标对象的第二实际宽度。

其中，第二实际宽度用于表征目标对象的真实宽度，基于第一相对距离得到。第一实际宽度是目标对象的真实宽度，其根据图像中包含的信息处理得到。第二实际宽度也是目标对象的真实宽度，根据目标对象的真实状态参数获得。两个实际宽度的来源不同。

步骤105，根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值。

将两者进行对比，可获得相对差值。若相对差值较小(例如小于预设阈值)，表示两个实际宽度都比较准确。若相对差值较大(例如在预设阈值之上)，反映出测量的第一相对距离有偏差，需要进一步调整。

步骤106，根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。

其中，根据相对差值的不同，调整方式也不同。本实施例采用相对差值作为调整的标准，能够进一步优化和目标对象的相对距离。

通过上述分析，本发明的实施例根据图像采集装置获取的图像，确定目标对象的第一实际宽度；然后获取目标对象在前一时刻的相关状态参数；并根据相关状态参数，获得第一相对距离，由于相关状态参数能够真实反映目标对象在驾驶过程中的实际状态，故而能够获得当前时刻图像采集装置和目标对象之间的距离。另外，再根据第一相对距离，获得目标对象的第二实际宽度。然后根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值，并根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。由此可见，本申请采用不同方式得到目标对象的实际宽度，然后利用实际宽度的比较结果来约束调整两个可移动设备之间的相对距离，进而使两者的相对距离更为准确，能够提高测距的精准度，以保证驾驶的安全性。

在上述图1所示实施例的基础上，作为本实施例一种可选的实施方式，在步骤101确定目标对象的第一实际宽度之前，参看图2，需要执行下述步骤：

步骤201，获得目标对象在图像中的宽度。

其中，为了和本申请中的实际宽度区分，目标对象在图像中的宽度指的是虚拟宽度。在拍摄得到图像后，由于图像中包含有目标对象，故对图像进行识别即可获得目标对象在图像中的虚拟宽度。以无人车为例，参看图3B，是后车拍摄得到的前车车尾的图像，识别图像即可获得前车在该图像中的虚拟车宽。值得注意的是，在极端条件下(例如前车转弯、前车直行道靠线行驶)也能够根据图像获得前车的在图像中的虚拟车宽。

步骤202，根据目标对象在图像中的宽度和投影关系，确定目标对象的初始宽度。

其中，投影关系包括预设参考面与图像的映射关系和放大比例。放大比例可以事先设置。参看图3A，图像可根据放大比例放大到预设参考面中，则目标对象在图像中的宽度也会根据放大比例在预设参考面中对应放大，再将预设参考面中目标对象的宽度作为初始宽度。具体的，预设参考面可设置为地面。

步骤203，根据初始宽度确定第一实际宽度。

具体来说，目标对象的初始宽度也用于表征目标对象的真实宽度(第一实际宽度)。故在具体的实施过程中，可直接将初始宽度作为第一实际宽度。

但若在极端条件下拍摄得到的图像，可能存在拍摄目标对象的角度不对(例如转弯)的情况，那么目标对象的初始宽度可能存在一定偏差。

考虑到这种情况，在得到目标对象的初始宽度后，会执行下述操作：将图像输入到预设模型，确定目标对象的类型；根据目标对象的类型调整目标对象的初始宽度，获得第一实际宽度。

其中，图像中的目标对象会呈现出其自身形态，例如目标对象呈现出的形状、状态和外观等等。因为不同的目标对象可能具有不同的外观、特定的形状或者其自身的品牌LOGO等等。故将图像输入到预设模型后，预设模型可以根据目标对象的形态确定目标对象的类型。

在确定目标对象的类型的过程中，事先利用大量相关对象的样本形态和样本类型约束基础模型(诸如CNN、RNN等神经网络模型)，得到该预设模型。然后将图像输入到预设模型，根据预设模型对图像中目标对象的形态进行处理，输出目标对象的类型。

而目标对象的类型可决定目标对象的真实宽度。以无人车为例，无人车的类型指无人车车型，例如图3B中的无人车为某某品牌的A车型，那么其车宽就已固定。则可将无人车的车型对应的真实宽度为标准调整初始宽度，得到无人车的第一实际宽度，以修正初始宽度可能存在的偏差。而在调整的过程中，确定无人车车型对应的真实宽度和初始宽度的宽度差值，并将宽度差值和预设阈值进行比较，若宽度差值小于预设阈值，则无人车车型对应的真实宽度和初始宽度择其一即可。若宽度差值大于预设阈值，则利用无人车车型对应的真实宽度替换初始宽度。当然，其他调整方式，例如将宽度差值和初始宽度合并(增加或减少)等方式也应当属于本发明的保护范围之内。

在上述图1所示实施例的基础上，作为本实施例一种可选的实施方式，在步骤102过程中，获取目标对象在前一时刻的相关距离参数、前一时刻的相关速度参数和前一时刻的噪声误差。

实施此步骤的原因在于，在驾驶过程中，目标对象在前一时刻的相关状态参数会影响其在当前时刻的相关状态参数。以无人车为例，在后车辆行驶条件不变的情况下，若在前车辆前一时刻减速行驶，当前时刻的两车的距离就会减小。考虑到前一时刻的相关状态参数的实际影响，将其作为基础来获得当前时刻的第一相对距离，能够提高第一相对距离的准确率。

在获得相关状态参数的基础上，作为本实施例一种可选的实施方式，在步骤103过程中，则会实施下述操作：根据前一时刻的相关距离参数和前一时刻的相关速度参数，获得第一相对距离。

更为具体地，参看图4，上述实施过程包括以下具体操作步骤：

步骤401，获得当前时刻和前一时刻之间的时间差。

其中，前一时刻和当前时刻的时间差可使用“毫秒”为单位，时间差可为任意数值，例如2ms、5ms等。

步骤402，根据时间差和前一时刻的相关速度参数获得当前时刻的相对移动距离。

其中，由于过程噪声在每个时刻都可以划分为：距离噪声和速度噪声。各时刻的距离噪声可用于调控各时刻的距离精度，各时刻的速度噪声可用于调控各时刻的速度精度。

另外，由于各时刻的相关状态参数会影响其后紧邻时刻的相关状态参数。因此在计算前一时刻的相关速度参数的过程中，需要参考前一时刻的速度噪声和前一时刻之前的紧邻时刻的相关速度参数。具体的，可将在前一时刻之前的紧邻相关速度参数和在前一时刻的速度噪声求和，获得前一时刻的相关速度参数。为了便于理解，可利用公式V_k-1＝V_k-2+W_vk-1求得。其中，k-1表示前一时刻，V_k-1表示前一时刻的相关速度参数，W_vk-1表示前一时刻的速度噪声，k-2表示前一时刻之前的紧邻时刻(也称为前一时刻的前一时刻)，V_k-2表示前一时刻之前的紧邻时刻的相关速度参数。

而在根据时间差、前一时刻的相关速度参数获得当前时刻的相对移动距离的实施过程中，可利用时间差和前一时刻的相关速度参数的乘积作为当前时刻的相对移动距离。承接上述举例，当前时刻的相对移动距离为V_k-1*Δt，其中，Δt表示当前时刻和前一时刻之间的时间差。

在上述操作中结合了前一时刻的相关状态参数(前一时刻的相关速度参数、时间差等)来得到相对移动距离，故能够综合考虑了前一时刻的相关状态参数的变化对相对移动距离的影响，能够提高当前时刻的相对移动距离的精度。

步骤403，基于前一时刻的相对距离参数，当前时刻的相对移动距离以及当前时刻的距离噪声，获得第一相对距离。

具体的，前一时刻的相对距离参数用于表征目标对象图像采集装置之间的距离。前一时刻当前时刻的相对移动距离用于表征目标对象在时间差里相对图像采集装置运动的移动距离，故将前一时刻的相对距离参数、当前时刻的相对移动距离和当前时刻的距离噪声求和，即可获得第一相对距离。

进一步的，当前时刻的距离噪声通过下述步骤获得：获得前一时刻的距离噪声；根据前一时刻的距离噪声和时间差，获得当前时刻的距离噪声。具体来说，将前一时刻的距离噪声和时间差求和即可获得当前时刻的距离噪声。

为了便于理解，结合上述给出的公式符号，本实施例获得第一相对距离具体如下公式表示：S_k＝S_k-1+V_k-1*Δt+W_sk1，其中，k表示当前时刻，S_k表示当前时刻的第一相对距离，S_k-1表示前一时刻的相对距离参数，V_k-1*Δt表示当前时刻的相对移动距离，W_sk1表示当前时刻的距离噪声。

可见，在上述操作中结合了前一时刻的相关状态参数(前一时刻的相对距离参数、相对移动距离等)和当前时刻的距离噪声来得到第一相对距离，故能够综合考虑了前一时刻的相关状态参数的变化对相对移动距离的影响，能够提高当前时刻的第一相对距离的精度。

经过上述分析可知，在第一相对距离的实施过程中全面综合的考虑了前一时刻的相关状态参数和当前时刻的各类参数，这些参数能够全面的反映目标对象的实时驾驶状态，故将这些参数作为基础来得到第一相对距离，能够精确地反映出目标对象和图像采集装置的相对位置关系，能够实现测距的精准性，并进一步保障驾驶安全。

在上述图1所示实施例的基础上，作为本实施例一种可选的实施方式，上述步骤104具体包括如下操作：获得图像采集装置的焦距；对焦距、目标对象在图像中的宽度和第一相对距离进行处理，获得第二实际宽度。

其中，图像采集装置焦距是事先设置好的。

第二实际宽度根据小孔成像原理得到。具体来说，焦距和第一相对距离的比值等于目标对象在图像中的宽度和第二实际宽度的比值，根据这一关系可获得第二实际宽度。

参看图5，图像采集装置在目标对象在图像中的宽度为p，目标对象和图像采集装置的第一相对距离为S_k，图像采集装置的焦距为f，焦距f是事先设置好的。可根据距离和焦距计算得到放大比例为：f/S。再将目标对象在图像中的宽度p按照放大比例f/S进行放大，得到目标对象的初始宽度D。

也即：

变形为：

参看图6，在上述图1所示实施例的基础上，作为本实施例一种可选的实施方式，上述步骤106具体包括如下操作：

步骤601，判断是相对差值是否小于预设阈值。

具体的，预设阈值的具体数值需根据经验和实际情况调整，在此本实施例不做限制。

而执行判断后，得到的判断结果可能是以下两种结果之一：

其一:相对差值小于预设阈值。表示第一实际宽度和第二实际宽度较为接近，则可执行步骤602。

其二：相对差值大于等于预设阈值，表示第一相对距离可能存在偏差，则执行步骤603。

步骤602，若是，将第一相对距离确定为第二相对距离。

其中，第二相对距离用于表征在当前时刻目标对象和图像采集装置的之间的距离。第二相对距离是执行后续驾驶操作的基础数据，故对第二相对距离的准确性要求较高。第二相对距离的准确性越高，则越能够保证驾驶安全和驾驶效率。若相对差值小于预设阈值，则表示获得的第一相对距离的精准度较高，故可以直接将其确定为第二相对距离。

因此，将第一实际宽度和第二实际宽度的相对差值和预设阈值来约束两个移动设备之间的第一相对距离，以获得第二相对距离，能够使获得的第二相对距离更为精准的表征目标对象和图像采集装置的相对位置关系，能够实现测距的精准性，并进一步保障驾驶安全。

步骤603，若否，根据相对差值调整距离噪声，并根据调整后的距离噪声和相关状态参数，获得第二相对距离。

其中，通过第二相对距离得到的第三实际宽度和第一实际宽度的差值小于预设阈值。

具体的，相对差值和距离噪声具有映射关系。根据获得的相对差值从映射关系中获取到对应的距离噪声，然后根据距离噪声对当前时刻的距离噪声进行调整。例如，将当前时刻的距离噪声W_sk1调整为调整后的距离噪声W_sk2。

调整后，可参照获得第一相对距离的方式来得到第二相对距离。具体的，将前一时刻的相对距离参数、当前时刻的相对移动距离和调整后的距离噪声求和，即可获得第二相对距离。承接上述公式，第二相对距离S_k’＝S_k-1+V_k-1*Δt+W_sk2。其中，S_k’表示第二相对距离，表示W_sk1调整后的距离噪声。

进一步的，获得图像采集装置的焦距；对焦距，目标对象在图像中的宽度，和第二相对距离进行处理，获得第三实际宽度。本实施例对第三实际宽度和第一实际宽度的差值小于预设阈值。也就是说，本实施例利用第三实际宽度和第一实际宽度的差值小于预设阈值作为约束条件，来对第二相对距离进行约束，能够使获得的第二相对距离更为精准的表征目标对象和图像采集装置的相对位置关系，能够实现测距的精准性，并进一步保障驾驶安全。

值得注意的是，为了更为精准的得到第二相对距离，可将第三实际宽度和第一实际宽度的差值小于预设阈值作为约束条件，调整距离噪声多次执行上述步骤，知道满足该约束条件为止。

示例性装置

图7图示了根据本申请实施例的目标对象的测距装置700的框图。

如图7所示，本申请实施例的目标对象的测距装置700包括：第一确定模块710，用于根据图像采集装置获取的图像，确定目标对象的第一实际宽度；获取模块720，用于获取目标对象在前一时刻的相关状态参数；第一处理模块730，用于根据相关状态参数，获得第一相对距离，第一相对距离是当前时刻图像采集装置和目标对象之间的距离；第二处理模块740，用于根据第一相对距离，获得目标对象的第二实际宽度；比较模块750，用于根据第一实际宽度和第二实际宽度获得相对差值；调整模块760，用于根据相对差值将第一相对距离调整为第二相对距离。

图8图示了根据本申请实施例在第一确定模块710之前的模块。具体的，该装置还包括：第一获得模块810，用于获得所述目标对象在所述图像中的宽度；

第二确定模块820，用于根据所述目标对象在图像中的宽度和投影关系，确定所述目标对象的初始宽度；其中，所述投影关系包括预设参考面与所述图像的映射关系。

第三确定模块830，用于根据所述初始宽度确定所述第一实际宽度。

在一个示例中，第一确定模块710，具体用于将图像输入到预设模型，确定所述目标对象的类型；根据所述目标对象的类型调整所述目标对象的初始宽度，获得所述第一实际宽度。

在一个示例中，获取模块720，具体用于获取所述目标对象在前一时刻的相关距离参数和前一时刻的相关速度参数；第一处理模块730，具体用于根据所述前一时刻的相关距离参数和所述前一时刻的相关速度参数，获得所述第一相对距离。

图9图示了根据本申请实施例的第一处理模块730的一个示例框图。如图9所示，在一个示例中，第一处理模块730具体包括：第二获得模块910，用于获得所述当前时刻和所述前一时刻之间的时间差；第三获得模块920，用于根据所述时间差和所述前一时刻的相关速度参数获得所述当前时刻的相对移动距离；第四获得模块930，用于基于所述前一时刻的相对距离参数，所述当前时刻的相对移动距离以及距离噪声，获得所述第一相对距离。

在一个示例中，第二处理模块740，包括：第五获得模块，用于获得所述图像采集装置的焦距；第六获得模块，用于对所述焦距，所述目标对象在所述图像中的宽度，和所述第一相对距离进行处理，获得所述第二实际宽度。

图10图示了根据本申请实施例的调整模块760的一个示例框图。如图10所示，在一个示例中，调整模块760，包括：判断模块1010，用于判断是所述相对差值是否小于预设阈值；第一调整子模块1020，用于若是，将所述第一相对距离确定为所述第二相对距离；第二调整子模块1030，用于若否，根据所述相对差值调整距离噪声；并根据调整后的距离噪声和所述相关状态参数，获得所述第二相对距离；其中，通过第二相对距离得到的第三实际宽度和所述第一实际宽度的差值小于所述预设阈值。

示例性可移动设备设备

图11图示了根据本申请实施例的可移动设备的框图。

如图11所示，可移动设备(电子设备10)包括一个或多个处理器11和存储器12。

处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制可移动设备中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行程序指令，以实现上文的本申请的各个实施例的目标对象的测距方法以及/或者其他期望的功能。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一个示例中，可移动设备还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

例如，在该可移动设备是第一设备或第二设备时，该输入装置13可以是上述的麦克风或麦克风阵列，用于捕捉声源的输入信号。在该电子设备是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。

此外，该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图11中仅示出了该可移动设备中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，可移动设备还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的轨迹规划方法中的步骤。

计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的目标物的姿态跟踪方法中的步骤。

计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。