[發明專利]一種基于SFM三維重建的相機自標定方法在審
| 申請號： | 201910362590.5 | 申請日： | 2019-04-30 |
| 公開（公告）號： | CN110223354A | 公開（公告）日： | 2019-09-10 |
| 發明（設計）人： | 劉楊;李方;盧金波 | 申請（專利權）人： | 惠州市德賽西威汽車電子股份有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/80 | 分類號： | G06T7/80;G06T17/00 |
| 代理公司： | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人： | 陳衛;禹小明 |
| 地址： | 516006 廣東省*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 幀灰度圖 三維重建 自標定 相機外參數 相機 三維點云 相機標定 旋轉矩陣 地平面 跟蹤點 匹配點 矩陣 車載攝像頭 道路環境 計算距離 目標距離 平移矩陣 精準度 標定 角點 擬合 場景 安全 | ||
1.一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，基于車載攝像頭，包括如下步驟：
獲取第一幀灰度圖，以第一幀灰度圖中的路面角點作為跟蹤點A；
獲取第二幀灰度圖，求取第二幀灰度圖中與跟蹤點A相對應的匹配點B；
求取第一幀灰度圖與第二幀灰度圖之間的旋轉矩陣R和平移矩陣T；
根據匹配點B、旋轉矩陣R及平移矩陣T實現三維重建，得到三維重建后的三維點云；
對三維點云進行擬合，獲取地平面方程；
根據地平面方程，求取相機外參數。
2.如權利要求1所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，匹配點B的求取包括：
對第一幀灰度圖和第二幀灰度圖進行光流匹配，若第一幀灰度圖不等于第二幀灰度圖，則獲取匹配點B。
3.如權利要求2所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，所述旋轉矩陣R和平移矩陣T的獲取包括如下步驟：
對第一幀灰度圖和第二幀灰度圖進行光流匹配，獲取本征矩陣；
對本征矩陣進行分解，獲取旋轉矩陣R和平移矩陣T。
4.如權利要求3所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，利用SVD分解算法對本征矩陣進行分解，獲取旋轉矩陣R和平移矩陣T。
5.如權利要求1所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，所述步驟對三維點云進行擬合，獲取地平面方程還包括如下步驟：
從三維點云中篩選出屬于地平面的點C；
對篩選出的屬于地平面的點C進行擬合，得到地平面方程。
6.如權利要求5所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，在三維點云中篩選出相機安裝位置以下的點，將其作為屬于地平面的點C。
7.如權利要求5所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，利用Ransac算法對屬于地平面的點C進行擬合，得到地平面方程。
8.如權利要求1所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，在根據匹配點B、旋轉矩陣R及平移矩陣T實現三維重建之前，還包括：
對匹配點B進行篩選，去除匹配錯誤的點。
9.如權利要求1所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，所述路面角點是指路面與路面兩側障礙物的交點；所述相機外參數包括俯仰角、偏航角及旋轉角。
10.如權利要求9所述一種基于SFM三維重建的相機自標定方法，其特征在于，所述步驟根據地平面方程，求取相機外參數之后，還包括：
利用卡爾曼濾波器對相機外參數進行濾波。
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