一种无人车图像采集控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像采集技术领域，具体涉及一种无人车图像采集控制方法及系统，所述方法包括：获取包含拍摄目标的参考图像和初始图像，确定初始图像时的第一采集参数，从参考图像中提取得到第一特征点集，从初始图像中提取得到第二特征点集，基于第一特征点集和第二特征点集确定匹配图像；基于匹配图像确定初始图像和参考图像的平面位移偏差量和整体缩放比例，从而得到更新后的方位角、更新后的翻转角、无人车的横向移动距离和纵向移动距离，以对第一采集参数进行更新，得到第二采集参数；最后采用第二采集参数控制摄像头拍摄得到包含拍摄目标的最终图像，本发明专利技术能基于采集参数控制无人车自主地调整姿态和位置，从而实现对目标的精准监测。

【技术实现步骤摘要】
一种无人车图像采集控制方法及系统
本专利技术涉及图像采集
，具体涉及一种无人车图像采集控制方法及系统。
技术介绍
随着传感技术和控制技术的发展，无人车已经在很多场景中得到广泛应用，例如园区巡逻、街景拍摄、治安巡逻等。无人车的图像采集功能是无人车常见的功能之一。现有技术中，使用无人车采集图像数据的方式有两种，对应的提高采集图像质量的方法也是两种：第一种由人远程操控无人车到特定地点朝特定目标拍照或录像，这种方式需要由人一直控制无人车，实际上是人工远程控制无人车进行图像采集，这种方式提高采集图像质量的方法是凭借人的经验和主观意识。第二种由人给无人车下达指令，然后由无人车自主采集图像数据。这种方式主要依赖基于图像的目标识别技术，一般只能完成指定物体的图像采集，这种方式提高采集图像质量的方法主要靠提高采集图像与目标图像的匹配度。而为了提高匹配度，提供高质量的图像采集参数能够控制摄像头采集符合预期的图像数据，对于采集与图像数据具有十分重要的意义，为满足对目标的精准监测需求，如何生成准确的采集参数是无人车成功采集到预期图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n获取包含拍摄目标的参考图像；/n控制设置于无人车上的摄像头采集包含拍摄目标的初始图像，确定所述摄像头在采集所述初始图像时的第一采集参数，所述第一采集参数包括经度、纬度、方位角、翻转角、以及定位精度；/n从所述参考图像中提取得到第一特征点集，从所述初始图像中提取得到第二特征点集，基于所述第一特征点集和第二特征点集确定匹配图像；/n基于所述匹配图像确定所述初始图像和参考图像的平面位移偏差量，基于所述平面位移偏差量对所述第一采集参数中的方位角和翻转角进行更新，得到更新后的方位角和更新后的翻转角；/n基于所述匹配图像确定所述初始图像...

【技术特征摘要】
1.一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取包含拍摄目标的参考图像；
控制设置于无人车上的摄像头采集包含拍摄目标的初始图像，确定所述摄像头在采集所述初始图像时的第一采集参数，所述第一采集参数包括经度、纬度、方位角、翻转角、以及定位精度；
从所述参考图像中提取得到第一特征点集，从所述初始图像中提取得到第二特征点集，基于所述第一特征点集和第二特征点集确定匹配图像；
基于所述匹配图像确定所述初始图像和参考图像的平面位移偏差量，基于所述平面位移偏差量对所述第一采集参数中的方位角和翻转角进行更新，得到更新后的方位角和更新后的翻转角；
基于所述匹配图像确定所述初始图像和参考图像的整体缩放比例，基于所述整体缩放比例确定无人车的横向移动距离和纵向移动距离；
基于所述更新后的方位角、更新后的翻转角、无人车的横向移动距离和纵向移动距离对所述第一采集参数进行更新，得到第二采集参数；
采用第二采集参数控制摄像头拍摄得到包含拍摄目标的最终图像。


2.根据权利要求1所述的一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述基于所述第一特征点集和第二特征点集确定匹配图像，包括：
对所述第一特征点集和第二特征点集的进行特征点匹配；
采用特征点匹配优化方法对错误匹配的特征点进行过滤；
将过滤后的特征点形成匹配特征点集合，基于所述特征点集合得到匹配图像。


3.根据权利要求2所述的一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述基于所述匹配图像确定所述初始图像和参考图像的平面位移偏差量，包括：
设所述初始图像和参考图像的分辨率均为X*Y，对所述初始图像和参考图像进行特征点提取、匹配并过滤错误匹配的特征点后产生n对匹配特征点，作为匹配特征点集合，根据所述n对匹配特征点形成匹配图像，将所述n对匹配特征点形成队列；
其中，List[j]表示n对匹配特征点形成的队列，a表示初始图像的像素点集合，b表示参考图像的像素点集合，j表示匹配特征点集合形成的匹配图像，j∈(a，b)，List[j][i]表示匹配图像j中的第i个匹配特征点，i∈(0，1，2，...，n)，第i个匹配特征点的像素坐标表示为(xji，yji)；
记初始图像中的匹配特征点集合的中心特征点坐标为则有：



其中，(xai，yai)表示匹配特征点集合中的第i个匹配特征点在初始图像中的坐标；
记参考图像中的匹配特征点集合的中心特征点坐标为则有：



其中，(xbi，ybi)表示匹配特征点集合中的第i个匹配特征点在参考图像中的坐标；
设所述初始图像和参考图像的平面位移偏差量为(Δx,Δy)，则有：



其中，Δx为所述初始图像和参考图像在水平方向的平面位移偏差量，Δy为所述初始图像和参考图像在垂直方向的平面位移偏差量。


4.根据权利要求3所述的一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述基于所述平面位移偏差量对所述第一采集参数中的方位角和翻转角进行更新，得到更新后的方位角和更新后的翻转角，包括：
将第一采集参数表示为Sensor＝[long，lat，yaw，roll，er]，其中，long为经度、lat为纬度、yaw为方位角、roll为翻转角、er为定位精度；
设无人车图像采集装置在水平方向每旋转一度，所拍摄的图像在水平方向上改变的像素值为h，根据水平方向的平面位移偏差量△x对第一采集参数中的方位角yaw进行更新，记更新后的方位角为new_yaw，则有：



设无人车采集图像装置在竖直方向每旋转一度，所拍摄的图像在竖直方向上改变的像素值为m，根据垂直方向的平面位移偏差量△y对第一采集参数中的翻转角roll进行更新，记更新后的翻转角为new_roll，则有：





5.根据权利要求4所述的一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述基于所述匹配图像确定所述初始图像和参考图像的整体缩放比例，包括：
分别计算所述匹配图像中的每个特征点及其相邻特征点的缩放比例，得到(n-1)个缩放比例；
根据所述(n-1)个缩放比例确定所述匹配图像的整体缩放比例。


6.根据权利要求5所述的一种无人车图像采集控制方法，其特征在于，所述分别计算所述匹配图像中的每个特征点及其相邻特征点的缩放比例，得到(n-1)个缩放比例，包括：
分别选取匹配图像中的第k个特征点和第k+1个特征点，k∈(1，2，...，(n-1))；
分别确定第k个特征点和第k+1个特征点在初始图像中的坐标，根据以下公式得到第k个特征点和第k+1个特征点在初始图像中的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈荟慧，钟委钊，潘芷欣，郑春弟，王爱国，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44