多相机的位姿计算方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种多相机的位姿计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定各相机的特征信息，特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；根据特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；根据接力法，通过前N‑1个相机的特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。根据本申请实施例提供的技术方案，通过计算相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域相机进行关联，直到关联所包含的N个相机，解决稀疏分布的多相机中任意两个的位姿关系计算问题。

【技术实现步骤摘要】
多相机的位姿计算方法、装置、设备及存储介质
本公开一般涉及图像处理领域和视觉测量
，尤其涉及多相机的位姿计算方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
机场布置有无死角摄像机监控系统，通过该监控系统调用查看机场各位置视频流，还可以回溯一定时间范围内的录像。而系统只能记录，并不理解这些场景发生的内容，理解或者分析工作通常由人工参与。场景的理解首先需要对场景中的物体进行定位，以确定物体是否合适的出现在该出现的位置，是否出现在不该出现的位置，并给予相应的实时警报。机场场景范围非常大，直接导致相机分布广、分布稀疏，并且每个相机具有一定的差异性。针对稀疏分布的多相机或者稀疏相机阵列，需要将所有相机统一到一个坐标系中，其中，如何求解其相互之间的位置和姿态是一个非常关键的技术问题。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种能够用于稀疏分布的多相机的位姿计算方法、装置、设备及存储介质。第一方面，提供一种多相机的位姿计算方法，方法包括：确定各相机的特征信息，特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；根据特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；根据接力法，通过前N-1个相机的特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。第二方面，提供一种多相机的位姿计算装置，装置包括：特征单元，配置用于确定各相机的特征信息，特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；预处理单元，配置用于根据特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；计算单元，配置用于根据接力法，通过前N-1个相机的特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。第三方面，提供一种设备，设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行本专利技术中各实施例所提供的多相机的位姿计算方法。第四方面、提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现本专利技术中各实施例所提供的多相机的位姿计算方法。根据本申请实施例提供的技术方案，通过计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机，以此能够解决稀疏分布的多相机中任意两个的位姿关系的计算问题。进一步的，根据本申请的某些实施例，通过增加球形相机，还能解决所计算的相邻相机的重叠拍摄区域小于指定区域的相机的关联问题。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了根据本申请实施例的多相机的位姿计算方法的示例性流程图；图2示出了根据本申请实施例的计算重叠拍摄区域示例性示意图；图3示出了根据本申请实施例的步骤S20的示例性流程图；图4示出了根据本申请实施例的借助球形相机增加重叠拍摄区域的示例性示意图；图5示出了根据本申请实施例的步骤S30的示例性流程图；图6示出了根据本申请实施例的计算两个相机的位姿关系的示例性示意图；图7示出了根据本申请实施例的多相机的位姿计算装置的示例性结构框图；图8示出了根据本申请实施例的一种设备的示例性结构框图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。请参考图1，示出了根据本申请实施例的多相机的位姿计算方法的示例性流程图。如图所示，该方法包括：步骤S10：确定各相机的特征信息，特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；步骤S20：根据特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；步骤S30：根据接力法，通过前N-1个相机的特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。为了更好的说明本专利技术，将机场作为应用场景。在机场稀疏地布置了N个相机，各相机之间的距离、各相机离地面的距离都不尽相同。为了将所有相机统一到一个坐标系中，需要确定各相机之间的位置和姿态，该位姿可通过相机之间的旋转矩阵和平移矩阵体现。在步骤S10，确定已布置相机的坐标，即定义世界坐标点在各相机坐标系的坐标，还包括视角信息、与棋盘格所在平面的距离信息。如图2所示，图中包括相邻的相机Cam1和相机Cam2，其视角分别为α1和α2。其中各相机与棋盘格所在的λ平面之间的距离分别为H1和H2。在步骤S20，根据视角信息和距离信息计算相机Cam1和相机Cam2之间的重叠区域L，其计算公式如下：重叠区域L与指定区域Lk比较，重叠拍摄区域大于指定区域时相机Cam1和相机Cam2进行关联，指定区域Lk为K×Wboard,其中wboard为棋盘格的长度，系数K可根据情况而定，通常为保证整个棋盘格位于重叠拍摄区域内，K的取值大于1，例如K＝1.2棋盘格的形状为矩形时取宽度和长度中的较大值。根据上述方法将机场中所布置的N个相机都进行关联，即第一相机关联第二相机、第二相机关联第三相机、第三相机关联第四相机…第N-1相机关联第N相机。。在步骤S30，该接力法，是指根据关联关系依次计算各相机之间的位姿关系。例如计算第一相机和第二相机的位姿关系；接着将第三相机加入计算，计算第一相机和第三相机的位姿关系；再把第四相机加入计算，并计算第一相机和第四相机的位姿关系；依次计算第一相机和第N相机的位姿关系。请参考图3，示出了根据本申请实施例的步骤S20的示例性流程图。在步骤S20，重叠拍摄区域小于指定区域的而相机无法进行关联时，采用如下方法增加重叠拍摄区域：步骤S21，利用球形相机补偿重叠拍摄区域，使得重叠拍摄区域的视角大于指定视角，球形相机位于重叠拍摄区域小于指定区域的第i相机与第i+1相机之间，其中1≤i≤N；步骤S22计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系转换为计算第一相机与第N+1个相机之间的位姿关系。请参考图4，示出了根据本申请实施例的借助球形相机增加重叠拍摄区域的示例性示意图。当相邻的相机Cam1与相机Cam3之间的重叠拍摄区域L小于指定区域Lk时，借助球形相机Cam2以增加重叠拍摄区域。可以理解的是相机Cam1、相机Cam3可以为相机1至相机N中的任意一对相邻相机。如图所示，相机Cam1与球形相机Cam2之间的重叠拍摄区域为L1，球形相机Cam2与相机Cam3之间的重叠拍摄区域为L2，满足重叠拍摄区域L大于指定区域Lk的条件。与图2的区别在于，因引入球形相机的缘故，两个相机的姿态关系变成三个相机的姿态关系，进而，当存在N个相机时，每增加一个球形相机参与计算的相机将增加一个。接着，请参考图5，示出了根据本申请实施例的步骤S30的示例性流程图。如图所示，步骤S30包括：步骤S31：根据第一相机和第二相机特征信息，计算第一相机和第二相机的位姿关系；步骤S32：根据接力法，将第三个相机加入到计算中，计算第二相机和第三相机的位姿关系；步骤S33：通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述方法包括：确定各相机的特征信息，所述特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；根据所述特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将所述重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；根据接力法，通过前N‑1个相机的所述特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。

【技术特征摘要】
1.一种多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述方法包括：确定各相机的特征信息，所述特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；根据所述特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域，将所述重叠拍摄区域大于指定区域的相机进行关联，直到关联所包含的N个相机；根据接力法，通过前N-1个相机的所述特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系。2.根据权利要求1的多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述重叠拍摄区域小于指定区域的而相机无法进行关联时，所述直到关联所包含的N个相机包括：利用球形相机补偿所述重叠拍摄区域，使得所述重叠拍摄区域的视角大于所述指定视角，所述球形相机位于重叠拍摄区域小于指定区域的第i相机与第i+1相机之间；计算所述第一相机与所述第N个相机之间的位姿关系转换为计算所述第一相机与第N+1个相机之间的位姿关系。3.根据权利要求1或2的多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述通过前N-1个相机的所述特征信息，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系包括：根据所述第一相机和第二相机所述特征信息，计算所述第一相机和所述第二相机的位姿关系；根据接力法，将第三个相机加入到计算中，计算所述第二相机和所述第三相机的位姿关系；通过所述第一相机和所述第二相机的位姿关系、所述第二相机和所述第三相机的位姿关系，计算所述第一相机与所述第三相机的位姿关系，依次类推，计算所述第一相机与所述第N个相机之间的位姿关系。4.根据权利要求3的多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述计算第一相机和第二相机的位姿关系包括：利用所述棋盘格的特征点，通过PNP法分别计算所述第一相机与所述第二相机相对于同一棋盘格的外部参数R1、T1、R2、T2，所述棋盘格位于所述第一相机与所述第二相机的重叠拍摄区域；基于所述外部参数R1、T1、R2、T2，计算所述第一相机与所述第二相机之间的位姿即旋转矩阵R12及平移矩阵T12：5.根据权利要求4的多相机的位姿计算方法，其特征在于，所述计算第一相机与第三相机的位姿关系，依次类推，计算第一相机与第N个相机之间的位姿关系包括：基于所述第一相机与所述第二相机之间的位姿关系R12、T12，和与所述第二相机相邻的所述第三相机与所述第二相机之间的位姿关系R23、T23，确定所述第一相机与所述第三相机之间的位姿关系即旋转矩阵R13及平移矩阵T13：R13＝R12R23T13＝R12T23+T12；依次类推，确定任意两个相机之间的位姿关系：6.根据权利要求1的多相机的位姿计算方法，其特征在于，相机重叠拍摄区域L如下：其中，H1为第一相机到棋盘格的垂直距离，H2为第二相机到棋盘格的垂直距离，α1为第一相机的视角，α2为第二相机的视角，Ltotal为相机在棋盘格所在平面正投影之间的距离。7.根据权利要求1的多相机的位姿计算方法，其特征在于，指定区域Lk为K×Wboard，其中wboard为所述棋盘格的长度。8.一种多相机的位姿计算装置，其特征在于，所述装置包括：特征单元，配置用于确定各相机的特征信息，所述特征信息包括各相机的坐标信息、视角信息、棋盘格信息；预处理单元，配置用于根据所述特征信息，计算各相邻相机的重叠拍摄区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小平，宋翔，胡志恒，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44