[發明專利]一種大規模電纜隧道環境模型重構方法

在審

• 申請號: 202011122364.9
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112308972A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 李寧;劉青;王盛;熊俊;尚英強;邰寶宇;時晨杰;王魏平
• 申請（專利權）人: 北京卓越電力建設有限公司;上海航空電器有限公司;國網北京市電力公司
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20;G06T17/05;G06T15/04;G06T7/13
• 代理公司: 北京紐樂康知識產權代理事務所(普通合伙) 11210
• 代理人: 蘇泳生

1.一種大規模電纜隧道環境模型重構方法，其特征在于，包括步驟：

S1：將全景相機前向魚眼鏡頭記為F相機，后向魚眼鏡頭記為R相機，使用F相機和R相機分別采集不同角度的棋盤格圖像、不同曝光量的魚眼圖像；

S2：使用全景相機勻速前進采集電纜隧道環境的全景視頻S，將全景視頻S分割成Q段全景圖像序列I；

S3：針對每段全景圖像序列I，獲得F相機和R相機的外部參數、稀疏三維點云，基于球面掃描算法密集重建稠密三維點云；

S4：對三維點云進行三角剖分和紋理貼圖得到大規模電纜隧道環境三維模型。

2.根據權利要求1所述的大規模電纜隧道環境模型重構方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：

S11：將全景相機的前向魚眼鏡頭記為F相機，后向魚眼鏡頭記為R相機，使用F相機和R相機分別采集12幅不同角度的棋盤格圖像，基于統一相機模型標定全景相機的內部參數，包含F相機的內部參數K^F,ξ^F、R相機的內部參數K^R,ξ^R，以及F相機與R相機之間的內部參數P，其中，K^F,K^R是3×3矩陣,ξ^F,ξ^R是常數，P是3×4矩陣；

S12：使用F相機和R相機分別采集5幅不同曝光量的魚眼圖像，基于Debevec方法標定F相機和R相機的相機響應曲線，非線性相機響應函數分別記為f^F()和f^R()。

3.根據權利要求2所述的大規模電纜隧道環境模型重構方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：

S22：固定F相機和R相機的曝光時間Δt^F和Δt^R，使用全景相機勻速前進采集電纜隧道環境的全景視頻S，分辨率為1920×1080；將全景視頻S分割成Q段全景圖像序列I,每段全景圖像序列I包含900幀全景圖像，相鄰段全景圖像序列重疊90幀全景圖像。

4.根據權利要求3所述的大規模電纜隧道環境模型重構方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

S31：從全景圖像序列I中每隔30幀提取一幀全景圖像，構成N＝30幀全景圖像集I(i),(i＝1,2,…,N),全景圖像分辨率為1920×1080；全景圖像集I(i)中包含F相機采集的N幀魚眼圖像IF(i)，(i＝1,2,…,N)，R相機采集的N幀魚眼圖像IR(i)(i＝1，2…,N)，魚眼圖像分辨率為960×1080；

S32：利用相機響應函數f^F()和f^R()分別將魚眼圖像IF(i)、IR(i)轉化為高動態范圍魚眼圖像IFH(i)、IRH(i)；

S33：提取第1幀魚眼圖像IF(1)和IR(1)的Harris角點，并利用KLT算法分別跟蹤高動態范圍魚眼圖像IFH(i)、IRH(i)上提取的Harris角點；當角點追蹤丟失或者角點距離圖像中心超過900像素時，則過濾掉該角點；濾波后第i幀第j個Harris角點的圖像坐標分別記和角點數量分別記為NF和NR；

S34：根據統一相機模型計算圖像坐標對應的球面坐標記為那么第j個角點在第1幀的球面坐標為和其對應的球面坐標系下的3D點坐標可以通過逆深度計算為

其中，為第j個角點在F相機第1幀下的逆深度，是的歐幾里德范數，為第j個角點在R相機第1幀下的逆深度，是的歐幾里德范數。

S35：利用旋轉向量r_i,(r_i∈r)和平移向量t_i,(t_i∈t)將3D點轉換到第i幀球面坐標系下的3D坐標為并進行歸一化得到球面坐標為

S36：構造BA公式最小化球面坐標的距離，表示為

其中，||||_H是Huber核函數，用來增強對異常值的魯棒性；通過3×4矩陣P將F相機和R相機的外部參數P_i^F,P_i^R在同一個參考系中表示，轉換關系為

其中，表示使用Rodrigues公式將旋轉向量轉換成旋轉矩陣；

S37：初始化轉換矩陣P_i^F＝[I_3×3 0_3×1]，逆深度米；

S38：使用Ceres優化器求解公式(1)，得到F相機和R相機的外部參數P_i^F,P_i^R、稀疏三維點云Point；

S39：將全景圖像序列I、全景相機的外部參數P_i^F和稀疏三維點云Point作為輸入，基于球面掃描算法密集重建稠密三維點云Points。

5.根據權利要求4所述的大規模電纜隧道環境模型重構方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

S41：全景圖像序列I中相鄰段q的第28、29、30幀全景圖像分別與q+1的第1、2、3幀全景圖像重疊(q∈Q)，提取這6幀全景圖像中共有的Harris角點，對應點云Point(q)和Point(q+1)的3D坐標分別記為X(q),X(q+1)；將第1個全景圖像序列I所在的世界坐標系作為全局坐標系，使用非線性優化方法依次計算3D點X(q)到3D點X(1)的轉換矩陣T(q)；其中T(q)是一個3×4矩陣，3D點轉換時使用齊次坐標；

S42：利用轉換矩陣T(q)依次將點云Points(q)融入到Points(1)，得到全局一致的稠密三維點云；

S43：對三維點云進行三角剖分和紋理貼圖得到大規模電纜隧道環境三維模型。