[發(fā)明專利]一種視頻監(jiān)控和無人機的圖像對齊方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111134576.3
• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號: CN113838126B
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李曉威;陳升敬;劉曉建
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州賦安數(shù)字科技有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06V10/24;G06F17/16
• 代理公司: 廣州圣理華知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44302
• 代理人: 張凱

本發(fā)明公開了一種視頻監(jiān)控和無人機的圖像對齊方法，包括以下步驟：步驟S1：對齊監(jiān)控攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)，建立監(jiān)控攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)的低精度映射關(guān)系；步驟S2：對齊無人機攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)，建立無人機攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)的低精度映射關(guān)系；步驟S3：篩選監(jiān)控攝像頭畫面和無人機攝像頭畫面中位置對應(yīng)的目標(biāo)物體，得到相互對應(yīng)的目標(biāo)物體的經(jīng)緯度坐標(biāo)對集合K，取每對經(jīng)緯度坐標(biāo)的平均值作為該組的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，得到標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)集合步驟S4：根據(jù)步驟S3的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)集合重新計算視頻監(jiān)控和無人機的兩個變換矩陣，通過計算得到的變換矩陣建立視頻監(jiān)控和無人機精確的映射關(guān)系。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及監(jiān)控檢測領(lǐng)域，具體涉及一種視頻監(jiān)控和無人機的圖像對齊方法。

背景技術(shù)

視頻監(jiān)控和無人機在海洋和國土等方面運用較為廣泛，能對違法或涉嫌違法用海的地區(qū)、違法建筑及其他特征情況進(jìn)行快速的日常監(jiān)控，為違法用海查處和突發(fā)事件處理提供依據(jù)。為了快速得到目標(biāo)物體不同視角的信息，以至于起到更好的監(jiān)控作用，需要視頻監(jiān)控和無人機圖像的映射。

現(xiàn)有的技術(shù)在進(jìn)行圖像對齊時一般采用的方法為提取兩張圖像的特征關(guān)鍵點與特征描述子，然后通過匹配算法尋找匹配度高的特征點進(jìn)行變換從而實現(xiàn)圖像對齊。然而SIFT、SURF、ORB等特征提取算法的特征提取性能有限，可能存在因特征點不足而匹配失敗導(dǎo)致無法實現(xiàn)圖像映射的問題。

近年來，提出了一些結(jié)合AIS和監(jiān)控視頻的船舶檢測方法，例如：

公開號為CN111914049A的發(fā)明專利公開了一種經(jīng)緯度坐標(biāo)與圖像坐標(biāo)映射方法，該發(fā)明選取場景中若干點，利用場景的已知測量數(shù)據(jù)或谷歌地圖等工具對其在物理空間中的經(jīng)緯度坐標(biāo)與其在圖像畫面中的像素坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定，通過人工對圖像像素坐標(biāo)和物理坐標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。但是該方法中由于實際應(yīng)用中人工標(biāo)定的坐標(biāo)值含有誤差，導(dǎo)致得到的圖像坐標(biāo)一般含有誤差，且耗時耗力。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種視頻監(jiān)控和無人機的圖像對齊方法，通過分別對監(jiān)控和無人機建立坐標(biāo)映射關(guān)系，根據(jù)計算得到的變換矩陣實現(xiàn)監(jiān)控和無人機的對齊，可以靈活、快速的在監(jiān)控畫面或無人機圖像中得到同一物體的位置信息。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

一種視頻監(jiān)控和無人機的圖像對齊方法，包括以下步驟：

步驟S1：對齊監(jiān)控攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)，建立監(jiān)控攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)的低精度映射關(guān)系；

步驟S2：對齊無人機攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)，建立無人機攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)的低精度映射關(guān)系；

步驟S3：利用目標(biāo)檢測算法檢測監(jiān)控攝像頭和無人機攝像頭畫面中的所有物體，得到監(jiān)控攝像頭和無人機攝像頭畫面中所有物體的畫面坐標(biāo)，并通過步驟S1中的低精度映射關(guān)系得到轉(zhuǎn)換后的監(jiān)控畫面中所有物體的經(jīng)緯度坐標(biāo)集合Ω＝{＜λ_i,μ_i＞}，以及通過步驟S2中的低精度映射關(guān)系得到無人機畫面中所有物體的經(jīng)緯度坐標(biāo)集合T＝{＜ε_j,δ_j＞}，設(shè)置一個閾值，將經(jīng)緯度坐標(biāo)集合Ω和T中的經(jīng)緯度坐標(biāo)兩兩之間作差，篩選出滿足條件的經(jīng)緯度坐標(biāo)對，進(jìn)而篩選監(jiān)控攝像頭畫面和無人機攝像頭畫面中位置對應(yīng)的目標(biāo)物體，得到相互對應(yīng)的目標(biāo)物體的經(jīng)緯度坐標(biāo)對集合K＝{＜λ_i,μ_i,ε_j,δ_j＞}，取每對經(jīng)緯度坐標(biāo)的平均值作為該組的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，得到標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)集合

步驟S4：根據(jù)步驟S3的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度坐標(biāo)集合重新計算視頻監(jiān)控和無人機的兩個變換矩陣，通過計算得到的變換矩陣建立視頻監(jiān)控和無人機精確的映射關(guān)系。

優(yōu)選的，所述步驟S1中，所述監(jiān)控攝像頭畫面坐標(biāo)和經(jīng)緯度坐標(biāo)的低精度映射關(guān)系的建立過程具體如下：