一种基于光流的可见光视觉动态定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于光流的可见光视觉动态定位方法及系统，通过光流将图像灰度的变化和二维速度场联系起来，用光流场反映待测像素点运动的方向和速度，利用图像的光流场信息，能够在图像拍摄较模糊，信号点与背景点信号强度差异较小时，依然能够较为准确检测出运动LED信号点，做到高效、快速的对移动中的LED信号进行定位，极大提高了定位的准确度。

A dynamic positioning method and system for visible light vision based on optical flow

The invention discloses an optical visible light vision dynamic positioning method and system based on the optical flow of image gray change and two-dimensional velocity field together, the speed and direction of moving pixels to be measured reflected by the optical flow field, the flow field information of the image, in image is fuzzy, the difference in signal intensity signal from the background point is small, still can accurately detect the moving point LED signal, to achieve efficient and rapid positioning of the LED signal in mobile, which greatly improves the positioning accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于光流的可见光视觉动态定位方法及系统
本专利技术涉及光通信
，特别涉及一种基于光流的可见光视觉动态定位方法及系统。
技术介绍
近年来，被誉为“绿色照明”的半导体照明技术迅速发展。与传统的白炽灯等照明光源相比，LED具有低功耗、寿命长、尺寸小、绿色环保等优点。与此同时，LED更具有调制性能好、响应灵敏度高等优势。将信号以人眼无法识别的高频加载到LED上进行传输，进而催生出一门能够实现照明与通信一体化的技术——可见光通信。随着现代通信技术的高速发展，对动态目标的识别追踪成为了图像处理和计算机视觉处理领域中的热门话题。对于移动中的可见光通信系统，尤其是高速移动时，加上环境中各种物品及遮挡的出现，将会对视觉检测造成干扰，产生大量冗杂信息和观测噪声。因此，如何准确、高效的对移动中的可见光通信系统定位，是其中一大挑战。大多数传统的视觉定位技术对动态目标的识别追踪时，多采用识别信号强度的算法，计算较为繁杂，定位速度较慢；而且尤其是当该系统正高速运动时，在有效去除观测噪声、提高定位的精度方面也有较大不足。因此，极有必要提出一种新型方法对可见光视觉进行动态监测。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于光流的可见光视觉动态定位方法，通过光流将图像灰度的变化和二维速度场联系起来，用光流场反映待测像素点运动的方向和速度，利用图像的光流场信息，能够在图像拍摄较模糊，信号点与背景点信号强度差异较小时，依然能够较为准确检测出运动LED信号点，做到高效、快速的对移动中的LED信号进行定位，极大提高了定位的准确度。本专利技术的另一目的在于提供一种基于光流的可见光视觉动态定位系统。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种基于光流的可见光视觉动态定位方法，包括以下步骤：步骤1：对移动中的可见光通信系统，利用高速相机在极短的时间内连续拍摄大量包含有移动中的LED信号点图片；步骤2：任意选择其中连续两帧图像中LED信号点和背景点的光流信息，记录图像二维运动场的速度矢量u和v，分别计算他们的均值和方差，按照高斯分布得出概率密度函数；步骤3：类似于步骤2，获取当前帧图像中所有像素点的光流信息u和v，建立当前图片的二维光流场；步骤4：综合利用步骤2和3中获得的数据，根据概率密度函数和数学公式的变换，分别计算当前帧图片中，所有的像素点属于信号点和背景点的条件概率P(w1)和P(w2)；步骤5：通过比较两者大小，识别、确定待测像素点的类型属于信号点或背景点，利用结论对LED信号点进行定位。优选的，所述步骤2具体包括以下步骤：步骤21：对于前面若干帧连续拍摄的图像，针对某一像素点，分析前面连续两帧连续拍摄的图像，得出光流基本方程；步骤22：根据H-S光流法，假设光流在整个图像上平滑变化，得出光流场全局平滑性约束方程；步骤23：根据光流基本方程和全局平滑性约束方程，得出的光流约束因子全局平滑约束因子，当二者都达到最小值的前提下，即能够达到理想的光流场估计；步骤24：根据对E取最小值估计结果，可得一组方程组，求解该方程组得出u,v，并写成迭代式；步骤25：依此，根据前面几帧图像计算出有关该像素点的若干u和v的值，分别计算其均值和方差；按照高斯分布，得出其概率密度函数。优选的，所述步骤4具体包括以下步骤：步骤41：根据在前面若干帧图像中获得某一待测像素点有关u,v的概率密度函数，分别考虑该像素点在属于信号点w1和背景点w2的条件下，该像素点在当前图像中取得特殊值u0和v0的概率P(u0|w1)和P(u0|w2)，P(v0|w1)和P(v0|w2)；步骤42：用独立性原理的计算公式，计算该待测像素点在信号点和背景点的条件下取得特定u0和v0的综合概率P(inf0|w1)和P(inf0|w2)；步骤43：利用贝叶斯公式对上述取值概率在运算系统中进行计算，分别得出该像素点在当前帧图片中属于LED信号点和系统背景点的概率P(w1|inf)和P(w2|inf)；优选的，步骤5中，比较像素点在当前帧图片中属于LED信号点和系统背景点的概率P(w1|inf)和P(w2|inf)，当该点属于LED信号点的概率较大时，即判断该点为LED信号点，反之则为系统背景点。具体的，光流基本方程为Ixu+Iyv+It＝0。具体的，光流约束因子为e2＝Ixu+Iyv+It；光流场全局平滑性约束因子为一种基于光流的可见光视觉动态定位系统，包括：获取子系统、传输子系统、计算与识别子系统和多个传感器；传感器与获取子系统、传输子系统、计算与识别子系统之间均实现电气连接；获取子系统包括高速相机、LED驱动电路和LED灯具，用于检测待测像素点的光流场信息u和v；传输子系统为一段自由空间，用于把移动中LED灯具发出的可见光信号传输给光电检测器件；计算子与识别子系统包括光电检测器件、智能设备，通过光电检测器件将可见光信号相关信息输入智能设备，进行运算，对待测像素点进行分类、定位。优选的，LED驱动电路为由电学元件组成的硬件电路组成，通过电气连接封装在PCB板上。优选的，LED灯具由LED芯片通过COB封装技术封装在PCB板上。优选的，LED驱动电路和LED灯具模块之间使用电气连接。优选的，各子系统通过CPU和储存器与传感器连接，传感器通过封装进行电气连接到PCB板上。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：本专利技术方法，不同于大多数传统的动态视觉定位技术，而是创造性的选择分析在可见光系统中更加容易区分信号点和背景点的光流的移动情况，克服了在系统移动的过程中，尤其是高速运动时，拍摄图像由于系统的运动导致图像中像素点不清晰，可见光信号点的信号强度与背景点的信号强度无法准确区别判断等问题。因此本专利技术所提出的技术，对于处理高速移动的可见光通信系统，通过采用光流法，通过概率检验，依然能够对待测像素点的移动情况进行较为准确的判断，对LED信号点做到精确定位。这种动态视觉定位技术，具有很高的可操作性，并且能够快速运算，极大的提高了定位的速度。本专利公开的这种基于光流的可见光视觉动态定位技术，创新的提出了可见光动态视觉检测的中图像的二维运动场——光流场的概念。该技术对移动中的可见光系统中LED信号能够做到较为精确、快速的定位，尤其是对于高速移动中的系统。因此，该技术在图像处理和计算机视觉处理领域，尤其是对于动态目标的检测方面，具有广阔的应用前景。附图说明图1为实施例1基于光流的可见光动态视觉定位方法的流程图。图2为实施例2基于光流的可见光定位系统的示意图。图3为实施例2获取子系统中高速相机等器件工作示意图。图4为获取的光流场信息示意图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例1一种基于光流的可见光视觉动态定位方法，包括以下步骤：利用高速照相机对移动中的可见光通信系统连续拍摄，输出一系列包含有LED点的照片，提取并保存所有图片中像素点的光流场信息。根据图像传感器清晰捕获的LED信号，对于前面多张图像中，不断的任意选择其中连续两帧图像中所获取背景点及LED点的光流，建立该条件下的光流场，分别得出两者的概率密度函数；依据以上概率分布，计算得出对于在当前帧图片中所有像素点的光流场信息，在取得当前值时，分别在属于背景点或信号点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于光流的可见光视觉动态定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对移动中的可见光通信系统，利用高速相机在极短的时间内连续拍摄大量包含有移动中的LED信号点图片；步骤2：任意选择其中连续两帧图像中LED信号点和背景点的光流信息，记录图像二维运动场的速度矢量u和v，分别计算他们的均值和方差，按照高斯分布得出概率密度函数；步骤3：类似于步骤2，获取当前帧图像中所有像素点的光流信息u和v，建立当前图片的二维光流场；步骤4：综合利用步骤2和3中获得的数据，根据概率密度函数和数学公式的变换，分别计算当前帧图片中，所有的像素点属于信号点和背景点的条件概率P(w1)和P(w2)；步骤5：通过比较两者大小，识别、确定待测像素点的类型属于信号点或背景点，利用结论对LED信号点进行定位。

【技术特征摘要】
1.一种基于光流的可见光视觉动态定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对移动中的可见光通信系统，利用高速相机在极短的时间内连续拍摄大量包含有移动中的LED信号点图片；步骤2：任意选择其中连续两帧图像中LED信号点和背景点的光流信息，记录图像二维运动场的速度矢量u和v，分别计算他们的均值和方差，按照高斯分布得出概率密度函数；步骤3：类似于步骤2，获取当前帧图像中所有像素点的光流信息u和v，建立当前图片的二维光流场；步骤4：综合利用步骤2和3中获得的数据，根据概率密度函数和数学公式的变换，分别计算当前帧图片中，所有的像素点属于信号点和背景点的条件概率P(w1)和P(w2)；步骤5：通过比较两者大小，识别、确定待测像素点的类型属于信号点或背景点，利用结论对LED信号点进行定位。2.根据权利要求1所述的基于光流的可见光视觉动态定位方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：步骤21：对于前面若干帧连续拍摄的图像，针对某一像素点，分析前面连续两帧连续拍摄的图像，得出光流基本方程；步骤22：根据H-S光流法，假设光流在整个图像上平滑变化，得出光流场全局平滑性约束方程；步骤23：根据光流基本方程和全局平滑性约束方程，得出的光流约束因子全局平滑约束因子，当二者都达到最小值的前提下，即能够达到理想的光流场估计；步骤24：根据对E取最小值估计结果，可得一组方程组，求解该方程组得出u,v，并写成迭代式；步骤25：依此，根据前面几帧图像计算出有关该像素点的若干u和v的值，分别计算其均值和方差；按照高斯分布，得出其概率密度函数。3.根据权利要求1所述的基于光流的可见光视觉动态定位方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：步骤41：根据在前面若干帧图像中获得某一待测像素点有关u,v的概率密度函数，分别考虑该像素点在属于信号点w1和背景点w2的条件下，该像素点在当前图像中取得特殊值u0和v0的概率P(u0|w1)和P(u0|w2)，P(v0|w1)和P(v0|w2)；步骤42：用...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴玉香，关伟鹏，阮映枫，谢灿宇，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44