本发明专利技术公开了一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，属于车载激光扫描点云数据处理技术领域，本发明专利技术利用车载移动测量系统，快速采集视频监控设备所监控范围的三维激光点云数据，根据激光点云数据和视频监控设备所获视频的某一帧影像，根据点云与影像同名特征点进行匹配，计算出视频监控设备的内、外方位元素；然后根据视频监控设备内、外方位元素以及扫描的点云数据，生成与视频设备摄影方位一致的同分辨率距离影像；最后通过任意时刻的视频影像，获取目标物在该时刻视频影像上对应的像点坐标，同时在距离影像上获取该目标像点所对应距离，根据视频监控设备的外方位元素计算出该目标对应的实际坐标，从而实现视频影像中目标的准确定位。
A method of video image target location based on 3D laser point cloud
【技术实现步骤摘要】
一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法
本专利技术属于车载激光扫描点云数据处理
，具体涉及一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法。
技术介绍
视频监控技术广泛应用于安保行业，对视频技术的应用也越来越高，传统视频监控系统一般仅应用于获得目标影像特征和目标特征量测，目标影像特征一般是通过从视频影像上直接判读出来，而目标特征量测一般是通过目标在影像上大小与影像上参考特征物进行对比，得到目标地物的量测等信息。目前大多数视频监控设备均由一个相机构成，根据透视变换关系，所获得的视频影像是不具有获得目标定位和获得目标运动状态的能力，从而不能得到目标的相关地理信息。因此，如何能够利用视频影像获得目标地物的地理信息，仍然是一个难点。这就使得视频监控技术在实际工程中的应用受到限制。车载移动测量系统是一种新型主动式多传感器集成系统，它具有高精度、高分辨率、高效、安全、操作方便、获取数据实时、可在夜间测量、作业效率高、成图周期短、高速连续和动态测量等一系列优点，车载移动测量系统一般采用传感器主要包括：惯性导航系统(GPS/INS)、工业CCD相机、三维激光扫描仪、里程计等组成，采用非接触式激光测量方式工作。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提出了一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，用于研究视频影像与点云数据的相对空间位置关系；引入了投影距离影像概念，该方法结合车载移动测量系统能够快速方便地从视频影像上获得目标地理坐标信息，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，包括如下步骤：步骤1：利用车载移动测量系统，快速采集视频监控设备监控范围内的三维坐标点云数据，通过数据融合处理与空间坐标基准变换，转换至平面投影坐标系，获得平面投影坐标系下点云数据，作为基础点云数据，使得不同视频设备数据在同一测量坐标系统下；步骤2：通过选取点云和对应视频监控影像上的同名特征点，进行视频监控设备内方位元素、外方位元素计算；步骤3：利用视频监控影像与点云的相对空间位置关系，生成与视频影像方位一致的高分辨率距离影像；步骤4：在视频监控影像中选取任意目标点，根据视频监控影像与距离影像对应关系，从距离影像中获取该目标点对应的距离信息，最后根据视频监控的空间位置关系计算出该目标点对应的实际坐标。优选地，所述步骤2，具体包括如下步骤：步骤2.1：特征点选取；通过目视解译，从点云中选取道路及独立杆状目标上的特征点或人工布设的标靶点，并找出点云特征点(X,Y,Z)T在视频影像中对应的同名像点(xp,yp,zp)T；步骤2.2：点云与视频影像匹配；设视频摄影中心在像空间坐标系下坐标为(x0,y0,-f)T，缩放系数为λ，目标在视频影像上的像点坐标为(xp,yp,zp)T，目标在平面投影坐标系下目标坐标为(X,Y,Z)T，视频设备摄影中心坐标为(X0,Y0,Z0)T，外方位元素为利用三点共线建立共线方程：其中：λ为比例系数；X,Y,Z为物点实际坐标，即平面投影坐标系统下的坐标；(X0,Y0,Z0)T为视频摄影中心(x0,y0,-f)T在平面投影坐标系统下的坐标；(Xp,Yp,Zp)T为像点(xp,yp,zp)T在平面投影坐标系统下的坐标；上式能够转换成：其中：对上述方程线性化，利用最小二乘原理进行平差解算，迭代求解参数，如果解算结果满足精度要求，则迭代终止，获得视频设备内方位元素以及外方位元素。优选地，在步骤2.1中，至少选取5个同名特征点作为解算基础数据。优选地，所述步骤3，具体包括如下步骤：步骤3.1：根据平面投影坐标系，以视频影像X，Y方向作为距离影像成像平面坐标系，确定目标与视频设备中心连线与成像平面交点像素坐标，计算目标与视频设备中心的空间距离，作为该像素点的距离值，运用RGB三个颜色分量组合来表示空间距离，即：确保记录的距离能精确到厘米级别，三个颜色分量的范围为R：1-100；G：1-255；B：1-255；步骤3.2：循环遍历所有目标，生成该区域距离影像，由于点云密度与距离影像分辨率不一致，当同一像素点存在多个激光点投影时，保留最小值；对于未扫描到的位置，即无激光点投影的像素点，采用双线性插值法进行插补，生成完整的距离影像。优选地，所述步骤4，具体包括如下步骤：步骤4.1：在任意视频影像中，进行目标选择，获得目标对应的像点坐标(xp,yp,zp)T，根据视频影像与距离影像的对应关系进行匹配，从距离影像中获取该像点对应的距离D；步骤4.2：根据视频影像外方位元素，将目标像点在像空间坐标系下坐标转换至实际平面投影坐标系下坐标，转换关系如下：其中：步骤4.3：在实际平面投影坐标系下，视频摄影中心点坐标为(X0,Y0,Z0)T，目标点对应的像点在实际平面投影坐标系下坐标为(Xp,Yp,Zp)T；则视频摄影中心点到目标点方向向量为：步骤4.4：根据步骤4.1中从距离影像中匹配出来的视频摄影中心与目标点之间的距离D，以及步骤4.3中求出的视频摄影中心点到目标点的方向向量能够得到目标点在实际平面投影坐标系下的空间坐标位置：本专利技术所带来的有益技术效果：本专利技术提出了一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，用于研究视频影像中获得目标点地理位置信息；引入了投影距离影像概念，该方法易于操作，只需要使用车载移动测量系统采集一次数据，就可永久使用，节省了大量的人力物力；交互简单，目标点绝对精度可以达到5cm。不仅能够满足实际工程需求，更能够引入地理信息数据，拓展视频技术在各领域中的应用。附图说明图1为本专利技术提供的一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法数据处理流程图。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：如图1所示，一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法,包括如下步骤：一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，包括如下步骤：步骤1：利用车载移动测量系统，快速采集视频监控设备监控范围内的三维坐标点云数据，通过数据融合处理与空间坐标基准变换，转换至平面投影坐标系，获得平面投影坐标系下点云数据，作为基础点云数据，使得不同视频设备数据在同一测量坐标系统下；步骤2：通过选取点云和对应视频监控影像上的同名特征点，进行视频监控设备内方位元素、外方位元素计算；具体包括如下步骤：步骤2.1：特征点选取；通过目视解译，从点云中选取道路及独立杆状目标上的特征点或人工布设的标靶点，并找出点云特征点(X,Y,Z)T在视频影像中对应的同名像点(xp,yp,zp)T；因为解算参数包括内方位元素为(x0,y0,-f)T、外方位元素为9本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1：利用车载移动测量系统，快速采集视频监控设备监控范围内的三维坐标点云数据，通过数据融合处理与空间坐标基准变换，转换至平面投影坐标系，获得平面投影坐标系下点云数据，作为基础点云数据，使得不同视频设备数据在同一测量坐标系统下；/n步骤2：通过选取点云和对应视频监控影像上的同名特征点，进行视频监控设备内方位元素、外方位元素计算；/n步骤3：利用视频监控影像与点云的相对空间位置关系，生成与视频影像方位一致的高分辨率距离影像；/n步骤4：在视频监控影像中选取任意目标点，根据视频监控影像与距离影像对应关系，从距离影像中获取该目标点对应的距离信息，最后根据视频监控的空间位置关系计算出该目标点对应的实际坐标。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于三维激光点云的视频影像目标定位方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：利用车载移动测量系统，快速采集视频监控设备监控范围内的三维坐标点云数据，通过数据融合处理与空间坐标基准变换，转换至平面投影坐标系，获得平面投影坐标系下点云数据，作为基础点云数据，使得不同视频设备数据在同一测量坐标系统下；
步骤2：通过选取点云和对应视频监控影像上的同名特征点，进行视频监控设备内方位元素、外方位元素计算；
步骤3：利用视频监控影像与点云的相对空间位置关系，生成与视频影像方位一致的高分辨率距离影像；
步骤4：在视频监控影像中选取任意目标点，根据视频监控影像与距离影像对应关系，从距离影像中获取该目标点对应的距离信息，最后根据视频监控的空间位置关系计算出该目标点对应的实际坐标。
2.根据权利要求1所述的基于三维激光点云的视频监控影像目标定位方法，其特征在于：所述步骤2，具体包括如下步骤：
步骤2.1：特征点选取；
通过目视解译，从点云中选取道路及独立杆状目标上的特征点或人工布设的标靶点，并找出点云特征点(X,Y,Z)T在视频影像中对应的同名像点(xp,yp,zp)T；
步骤2.2：点云与视频影像匹配；
设视频摄影中心在像空间坐标系下坐标为(x0,y0,-f)T，缩放系数为λ，目标在视频影像上的像点坐标为(xp,yp,zp)T，目标在平面投影坐标系下目标坐标为(X,Y,Z)T，视频设备摄影中心坐标为(X0,Y0,Z0)T，外方位元素为
利用三点共线建立共线方程：
其中：
λ为比例系数；
X,Y,Z为物点实际坐标，即平面投影坐标系统下的坐标；
(X0,Y0,Z0)T为视频摄影中心(x0,y0,-f)T在平面投影坐标系统下的坐标；
(Xp,Yp,Zp)T为像点(xp,yp,zp)T在平面投影坐标系统下的坐标；
上式能够转换成：
其中：
对上述方程线性化，利用最小二乘原理进行平差解算，迭代求解参数，如果解算结果满足精度要求，则迭代...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞家勇，刘如飞，田茂义，卢秀山，王旻烨，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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