[發(fā)明專利]一種基于雙目立體視覺的車輛幾何尺寸的測量方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610123703.2
• 申請日: 2016-03-04
• 公開（公告）號(hào): CN105716530A
• 公開（公告）日: 2016-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王永;袁景偉;徐輝;孫娟娟;倪暹
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號(hào): G01B11/02
• 分類號(hào): G01B11/02
• 代理公司: 濟(jì)南金迪知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37219
• 代理人: 楊樹云

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于雙目立體視覺的車輛幾何尺寸的測量方法，屬于機(jī)器視覺應(yīng)用中的 視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)化信息處理能力和水平不斷提高，作為信息 來源的自動(dòng)監(jiān)測、識(shí)別技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)越來越受到人們的重視。而且，隨著我國經(jīng)濟(jì) 的日益提高，國內(nèi)高速公路、城市道路、停車場建設(shè)越來越多，對交通控制、安全管理的要 求也日益提高。智能交通系統(tǒng)，簡稱ITS(IntelligentTrafficSystem)已成為交通管理領(lǐng)域的主 要方向，而車輛的幾何尺寸測量是汽車運(yùn)行安全監(jiān)測的重要內(nèi)容，也是安全行駛的重要保障。

雙目立體視覺技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺的一種重要形式，其基于視差原理并利用不同位置的兩 個(gè)攝像機(jī)對同一場景進(jìn)行拍攝，通過雙目標(biāo)定及匹配技術(shù)，獲取場景中的目標(biāo)信息。雙目視 覺測量方法具有效率高、精度準(zhǔn)確、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、成本低等優(yōu)點(diǎn)，適用于非接觸性的產(chǎn)品 檢測?；陔p目立體視覺的測距技術(shù)是測量車輛的幾何尺寸參數(shù)的一種有效測量方法。

傳統(tǒng)的汽車尺寸參數(shù)測量技術(shù)是基于人工手動(dòng)接觸性測量，或采用光電對管陣列進(jìn)行測 量。這些測量方法普遍存在測量時(shí)間長、精度低的缺點(diǎn)，不適用快速精確檢測的需要。

傳統(tǒng)的雙目立體視覺尺寸測量技術(shù)是獲取物體的單一側(cè)面圖像信息，根據(jù)物體側(cè)面圖像 信息獲取深度信息。但對于車輛等大尺寸的物體，側(cè)面圖像信息存在嚴(yán)重的畸變，而且復(fù)雜 的外在環(huán)境給圖像匹配帶來非常大的困難，部分情況下會(huì)找不到定標(biāo)點(diǎn)，無法獲取測量結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于雙目立體視覺的車輛幾何尺寸的測量方法； 提出了采用多組攝像機(jī)從車輛多個(gè)方向獲取正向車輛圖像信息，并結(jié)合雙目立體視覺技術(shù)進(jìn) 行車輛幾何尺寸測量的方法。這種方法解決了傳統(tǒng)雙目視覺產(chǎn)生的畸變問題，實(shí)現(xiàn)了車輛幾 何參數(shù)的自動(dòng)化非接觸式測量，同時(shí)提高了測量精度。

術(shù)語解釋

1、雙目立體匹配，是指根據(jù)所選特征的計(jì)算，建立特征間的對應(yīng)關(guān)系，將同一個(gè)空間物 理點(diǎn)在不同圖像中的像點(diǎn)對應(yīng)起來。

2、灰度區(qū)域立體匹配技術(shù)，是指利用鄰域窗口的特征，以像素點(diǎn)灰度差的絕對值和作為 判斷依據(jù)，實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn)匹配，得到稠密視差圖。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種基于雙目立體視覺的車輛幾何尺寸的測量方法，具體步驟包括：

(1)利用攝像機(jī)從車輛前、后、左、右、上五個(gè)方向采集車輛場景圖像；

(2)對所述攝像機(jī)進(jìn)行棋盤標(biāo)定，通過圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系間的關(guān)系，計(jì)算攝像機(jī) 的內(nèi)部參數(shù)α_x、α_y、μ₀、v₀與外部參數(shù)R、t，α_x、α_y分別為攝像機(jī)在圖像坐標(biāo)系中x軸 方向、y軸方向上的等效焦距，(μ₀,v₀)為攝像機(jī)的光心在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，R為3×3的 正交矩陣，t為平移向量；由攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)可組成投影矩陣M，投影矩陣M為將二維圖 像坐標(biāo)點(diǎn)與三維幾何空間點(diǎn)一一對應(yīng)的轉(zhuǎn)換系數(shù)矩陣。

(3)對步驟(1)得到的場景圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，所述圖像預(yù)處理包括高斯濾波及灰 度變換；灰度變換可以減少圖像的信息量，高斯濾波可以去除噪聲的干擾。

(4)采用灰度區(qū)域立體匹配技術(shù)，找出相同像素點(diǎn)在不同場景圖像中的位置，并計(jì)算相 同像素點(diǎn)的在兩幅場景圖像中的坐標(biāo)差值，即視差值；

(5)根據(jù)平行雙目三角測量原理，計(jì)算出車輛場景點(diǎn)的深度信息，即攝像機(jī)與車輛的前 端、后端、左端、右端、上端的距離；

(6)根據(jù)步驟(5)測得的攝像機(jī)與車輛的前端、后端、左端、右端、上端的距離以及 攝像機(jī)之間的距離關(guān)系，計(jì)算出車輛的尺寸參數(shù)。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟(1)中，具體包括：分別在車輛前端、后端、左端、右端、 上端平行設(shè)置1組攝像機(jī)，每組攝像機(jī)包括兩個(gè)攝像機(jī)，設(shè)置在車輛前端的攝像機(jī)與設(shè)置在 車輛后端的攝像機(jī)之間的距離為D_L，設(shè)置在車輛左端的攝像機(jī)與設(shè)置在車輛右端的攝像機(jī)之 間的距離為D_W，設(shè)置在車輛上端的攝像機(jī)與地面的距離為D_H。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟(2)中，圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系間的關(guān)系如式(Ⅰ)所 示：