[發(fā)明專利]一種基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法及設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011009655.7
• 申請(qǐng)日: 2020-09-23
• 公開（公告）號(hào): CN112132908A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐浩漾;楊東方;肖佳欣;吳聰;楊艷麗;趙家瑋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安郵電大學(xué);中國人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/80
• 分類號(hào): G06T7/80
• 代理公司: 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 尹曉雪

1.一種基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，包括步驟：

獲取若干標(biāo)定物圖像、待標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)參數(shù)信息、標(biāo)定物的尺寸信息和所述標(biāo)定物位于不同位置的位置信息，其中，利用所述待標(biāo)定相機(jī)拍攝位于不同位置處的同一所述標(biāo)定物得到若干所述標(biāo)定物圖像；

利用預(yù)設(shè)智能檢測算法在每個(gè)所述標(biāo)定物圖像上檢測出所述標(biāo)定物，得到若干候選區(qū)域；

在每個(gè)所述候選區(qū)域中選取第一特征點(diǎn)和第二特征點(diǎn)，得到若干目標(biāo)特征點(diǎn)；

根據(jù)任一所述目標(biāo)特征點(diǎn)建立世界坐標(biāo)系，并根據(jù)所述待標(biāo)定相機(jī)建立相機(jī)坐標(biāo)系；

結(jié)合所述內(nèi)參數(shù)信息、所述尺寸信息和所述位置信息，利用所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述世界坐標(biāo)系中的若干第一坐標(biāo)和所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述相機(jī)坐標(biāo)系中的若干第二坐標(biāo)計(jì)算所述待標(biāo)定相機(jī)的外參數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，利用所述待標(biāo)定相機(jī)拍攝位于不同位置處的同一所述標(biāo)定物得到若干所述標(biāo)定物圖像，包括：

使所述標(biāo)定物從初始位置處按照預(yù)設(shè)方向、預(yù)設(shè)距離進(jìn)行多次移動(dòng)，利用所述待標(biāo)定相機(jī)拍攝位于所述初始位置處的所述標(biāo)定物以及每次移動(dòng)后的所述標(biāo)定物，得到若干所述標(biāo)定物圖像。

3.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)智能檢測算法包括Single Shot MultiBox Detector算法、You Only Look Once算法或Centernet算法等。

4.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，所述第一特征點(diǎn)包括所述候選區(qū)域的左下角頂點(diǎn)、左上角頂點(diǎn)中的任一個(gè)，所述第二特征點(diǎn)包括所述候選區(qū)域的左下角頂點(diǎn)、左上角頂點(diǎn)中的另一個(gè)。

5.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，根據(jù)任一所述目標(biāo)特征點(diǎn)建立世界坐標(biāo)系，包括：

以任一所述目標(biāo)特征點(diǎn)作為第一原點(diǎn)，以相互垂直的任意三個(gè)方向分別作為第一X軸、第一Y軸、第一Z軸，建立所述世界坐標(biāo)系。

6.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，根據(jù)所述待標(biāo)定相機(jī)建立相機(jī)坐標(biāo)系，包括：

以所述待標(biāo)定相機(jī)的鏡頭光心處為第二原點(diǎn)，以與所述標(biāo)定物圖像平面平行的第一方向?yàn)榈诙軸，以與所述標(biāo)定物圖像平行的第二方向?yàn)榈诙軸，以所述待標(biāo)定相機(jī)的光軸為第二Z軸，建立所述相機(jī)坐標(biāo)系。

7.如權(quán)利要求1所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，結(jié)合所述內(nèi)參數(shù)信息、所述尺寸信息和所述位置信息，利用所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述世界坐標(biāo)系中的若干第一坐標(biāo)和所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述相機(jī)坐標(biāo)系中的若干第二坐標(biāo)計(jì)算所述待標(biāo)定相機(jī)的外參數(shù)，包括：

利用所述尺寸信息和所述位置信息獲取所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到若干所述第一坐標(biāo)；

利用所述預(yù)設(shè)智能檢測算法獲取所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到若干第三坐標(biāo)；

利用所述內(nèi)參數(shù)信息和若干所述第三坐標(biāo)獲取所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到若干所述第二坐標(biāo)；

根據(jù)若干所述第一坐標(biāo)和若干所述第二坐標(biāo)計(jì)算所述待標(biāo)定相機(jī)的外參數(shù)。

8.如權(quán)利要求7所述的基于智能檢測技術(shù)的相機(jī)外參數(shù)標(biāo)定方法，其特征在于，利用所述內(nèi)參數(shù)信息和若干所述第三坐標(biāo)獲取所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到若干所述第二坐標(biāo)，包括：

利用所述內(nèi)參數(shù)信息建立所述第三坐標(biāo)與所述第二坐標(biāo)之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系：

其中，s為尺度因子，為相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣，(u，v)為目標(biāo)特征點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；

根據(jù)所述第三坐標(biāo)與所述第二坐標(biāo)之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系求解所有所述目標(biāo)特征點(diǎn)在所述相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到若干所述第二坐標(biāo)。