无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法技术

本发明专利技术提供了一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，部署多相机视角的多台相机及运算器构成的装置并标定相机，观测运动目标并记录运动目标的运动轨迹，粗对齐观测数据时间轴，移除无效观测点，标定各相机的时间同步参数和运动参数，重建三维运动轨迹并进行优化。本发明专利技术无需使用特殊标识物对运动目标进行标识，无需对观测设备进行预先标定，无需精确的多相机时空同步即可实现多相机运动目标三维轨迹重建，能够自动对标定信息和时空同步信息进行优化，以实现更精确的多相机运动目标三维轨迹重建。

【技术实现步骤摘要】
无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法
本专利技术属于计算机视觉重建技术，涉及计算机视觉信息的整合处理，尤其是一种目标轨迹重建方法。
技术介绍
多相机运动目标三维轨迹重建方法是利用多个相机在不同视点对运动目标轨迹进行拍摄，并使用这些拍摄得到的二维轨迹重建得到运动目标的三维运动轨迹的技术。这种技术利用纯光学观测手段即可完成对运动目标的立体运动轨迹重建，无需额外的探测设备支持。这项技术的关键点在于利用多视图几何，通过找到不同视图之间观测到的运动轨迹的关联，构建对极约束，求解不同视图的位姿，进而得到运动轨迹的重建估计结果。现有相关技术包含两类，一类是纯被动式的观测重建手段，例如运动回复结构技术，一类是利用特殊标识物对观测目标进行增强的半主动观测手段。现有的运动恢复结构(StructureFromMotion,SfM)技术是一种能够从多张图像或视频序列中自动恢复出相机的参数以及场景三维结构的技术，具有广泛的应用，例如可以应用于增强现实、机器人和自动驾驶等领域。这种技术目前的主流算法流程可以概括为：特征提取，特征匹配，多视图约束，运动信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)在运动目标的观测场地四周部署若干观测相机，对各个观测相机进行标定，获取各观测端相机的内参以及畸变参数；/n2)观测运动目标，记录下运动目标在各个观测端相机视野中的移动轨迹以及移动轨迹开始时间；/n3)根据移动轨迹开始时间裁剪各个移动轨迹数据，确保各个移动轨迹数据的起始时间保持一致；认定无法同时被多个观测相机观测到的移动轨迹点为无效观测点，移除无效观测点；/n4)对每个观测相机观测到的移动轨迹进行样条函数拟合，以全部的移动轨迹点为输入，拟合出一个以时间t为自变量、以移动轨迹点为输出的曲线函数；选定任意一个...

【技术特征摘要】
1.一种无需精确时空同步的多相机运动目标三维轨迹重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)在运动目标的观测场地四周部署若干观测相机，对各个观测相机进行标定，获取各观测端相机的内参以及畸变参数；
2)观测运动目标，记录下运动目标在各个观测端相机视野中的移动轨迹以及移动轨迹开始时间；
3)根据移动轨迹开始时间裁剪各个移动轨迹数据，确保各个移动轨迹数据的起始时间保持一致；认定无法同时被多个观测相机观测到的移动轨迹点为无效观测点，移除无效观测点；
4)对每个观测相机观测到的移动轨迹进行样条函数拟合，以全部的移动轨迹点为输入，拟合出一个以时间t为自变量、以移动轨迹点为输出的曲线函数；选定任意一个观测相机为参考，使所有其他观测相机与参考相机两两进行时间同步参数标定以及运动参数标定；
5)通过时间同步参数，对于参考相机获得的运动轨迹上任意一点，寻找其在另一个观测相机获得的运动轨迹上的对应点，计算当前点在参考相机坐标系下的深度，确定该点的三维坐标；在参考相机的运动轨迹上选取选取若干点或遍历所有点，获得的三维轨迹称为初始三维轨迹，与参考观测相机一起求解出初始三维轨迹的观测相机称为初始观测对；对初始三维轨迹进行样条拟合计算，产生一个以时间为自变量的三维轨迹曲线样条函数，获得任意时间的三维轨迹内插结果；其他观测相机通过时间同步参数，找到自己记录的运动轨迹与参考观测相机的运动轨迹之间的对应关系，使用多点透视算法计算出其他观测相机相对于参考端相机的运动参数，使用这个运动参数与时间同步参数进行三角测量计算，得到更多的三维轨迹点，新的三维轨迹点与之前的三维轨迹点放在一起进行样条曲线拟合，得到更优的运动目标轨迹；
6)用三维轨迹点的重投影误差为目标函数，构造一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴玉超，邓辉，万哲雄，何明一，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61