相机校准方法技术

公开了一种校准相机的方法。该方法包括：将在相机视场(FOV)中观察到的一个区域定义为感兴趣区域(ROI)；在所述ROI中选择多个物理参考点并获得每个参考点的物理位置坐标；从所述相机FOV或相机图像数据中获得每个参考点的像素位置，并将每个像素位置与其相应参考点的物理位置坐标配对。然后，从成对的像素位置和物理位置坐标中导出一个关系，以使相机FOV或相机图像数据中选定或确定的像素位置转换为所述ROI中相应物理位置的物理位置坐标。述ROI中相应物理位置的物理位置坐标。述ROI中相应物理位置的物理位置坐标。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相机校准方法


[0001]本专利技术涉及一种相机校准方法，以获得相机的图像视图或视场(FOV)内物体的物理位置坐标，或相机拍摄图像中物体的物理位置坐标。

技术介绍

[0002]相机被广泛安装用于执行不同类型的智慧城市应用，例如，人/车跟踪、生成交通统计、车辆速度检测等。视觉定位是一种通过使用路边相机图像视图或由这些相机拍摄的图像来提供一个区域内或感兴趣区域内物体位置的技术。许多应用，例如自主车辆控制和自动停车等，可以利用检测到的感兴趣区域内的物体位置来进一步开发。定位精度的提高和成本的降低正在增强对这种视觉定位系统的需求，尤其是在智慧城市环境中。然而，已知的相机校准算法在确定观察对象的位置坐标时可能难以实现，又耗时且准确度低。
[0003]在视觉定位领域，经常使用深度相机，但许多已知的深度相机的范围非常有限，只有20米或更小。视觉定位技术是蜂窝车联网(C
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V2X)系统和网络的一项关键技术，但C
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V2X系统通常要求交通监控相机至少有约100米的深度覆盖。
[0004]当然，已经安装了数百万个交通系统监控相机，如果进行适当的调整，它们就可以整合到智慧城市系统中。这些监控相机遇到的一个问题是，它们通常安装在离路面6至8米的高度，因此很难使用传统相机校准方法对这些相机进行手动校准。
[0005]CN111461994公开了一种获取坐标变换矩阵并确定物体在相机视场内坐标位置的方法，该方法包括控制相机移动到一个预设的位置，在视场FOV内选择一个参考点，测量其坐标位置，然后将其与相机FOV中的相应像素位置配对。通过获取相机投影位置点的坐标位置数据和参考点的坐标位置数据，可以建立相机FOV内的位置坐标系。但是，还需要获取相机的坐标位置来导出坐标变换矩阵。
[0006]US2019/0147647公开了一种使用由程序指令配置的处理器来确定至少两个图像中一些图像点位置的全球定位系统(GPS)坐标的方法。该方法包括接收图像拍摄设备已经拍摄图像的一些位置的位置信息。该方法包括通过对图像中的各种配准对象(registration objects)进行三角测量来确定几何形状，以及确定图像中的至少一个中的图像点位置的GPS坐标。
[0007]US2016/0180535公开了一种基于从第二成像设备获取的场景的至少一个第二图像，对从第一成像设备获取的场景的第一图像进行空间对位(georeferencing)的方法。该方法包括获得指示场景的一个或多个区域的合格参数的数据；在场景的一个或多个区域中选择一个或多个支点(pivot)区域，其中支点区域的合格参数满足一个预定标准；对于至少一些选定的支点区域，确定第一和第二图像的连接点；使用确定的连接点和第一成像设备模型，求解第一图像的外部方位问题。
[0008]US2019/0266396公开了一种包括接口的装置，该接口被配置为从飞行器上接收图像数据和位置数据。图像数据与包括一个物体对象在内的多个场景图像相关。位置数据与拍摄该多个图像的飞行器上的相机的位置相关。该装置还包括一个处理器，该处理器被配
置成，确定与该多个图像中第一图像对应的第一相机位置。处理器还被配置成，确定物体相对于相机的第一相对位置。基于第一相机位置、第一图像数据和与多个图像中第二图像相对应的第二图像数据，确定第一相对位置。处理器还被配置成，基于位置数据和物体的第一相对位置，输出物体的全局位置指示。
[0009]需要一种改进的相机校准方法，以获得相机FOV内感兴趣区域(region of interest，ROI)中物体的高精度物理位置坐标。专利技术目的
[0010]本专利技术的一个目的是在一定程度上减轻或避免与已知的确定相机FOV内物体的物理位置的相机校准方法有关的一个或多个问题。
[0011]上述目的是通过主权利要求的特征组合来实现的；从属权利要求公开了本专利技术的进一步有利实施例。
[0012]本专利技术的另一个目的是提供一种新型相机。
[0013]本专利技术的另一个目的是提供一种获得相机的图像视图(即FOV)中物体的绝对位置坐标的方法。
[0014]本领域技术人员将从以下描述中得出本专利技术的其他目的。因此，上述目的陈述并非详尽无遗，仅用于说明本专利技术多个目的中的一些目的。

技术实现思路

[0015]在第一个主要方面，本专利技术提供了一种校准相机的方法，该相机有一个定义或选择的区域或感兴趣区域(ROI)，包括在相机的视场(FOV)中观察到的区域或区域的一部分，该方法包括在所述ROI中选择多个物理参考点并获得每个参考点的物理位置坐标。该方法还包括从所述相机FOV或相机图像数据中获得每个参考点的像素位置，并将每个像素位置与其相应参考点的物理位置坐标配对。然后，从成对的像素位置和物理位置坐标中导出一个关系，以使能够将相机FOV或相机图像数据中选择或识别的像素位置转换为所述ROI中相应物理位置的各自物理位置坐标。
[0016]在第二个主要方面，本专利技术提供了一种相机，包括：存储机器可读指令的存储器和用于执行机器可读指令的处理器，使得当处理器执行机器可读指令时，它将相机配置为：将相机视场(FOV)中观察到的区域定义为感兴趣区域(ROI)；接收所述ROI中多个物理参考点的物理位置坐标；从所述相机FOV或相机图像数据中获得每个参考点的像素位置；将每个像素位置与其各自参考点的物理位置坐标配对；从成对的像素位置和物理位置坐标中导出一个关系，使相机FOV或相机图像数据中选定或确定的像素位置转换为所述ROI中相应物理位置的物理位置坐标。
[0017]在第三个主要方面，本专利技术提供了一种确定相机视场(FOV)中或相机图像数据中像素位置的物理位置坐标的方法，该方法包括：确定或选择FOV或相机图像数据中的像素位置；将所述确定或选择的像素位置转换为感兴趣区域(ROI)中相应物理位置的物理位置坐标，所述ROI包括相机在其FOV中观察到的区域；其中，所述转换是基于从成对的像素位置和ROI中多个参考点的测量物理位置坐标中导出的关系。
[0018]本
技术实现思路
不一定公开了定义本专利技术所必需的所有特征；本专利技术可以存在于所公开特征的子组合中。
[0019]前面已经相当广泛地概述了本专利技术的特征，以便可以更好地理解以下对本专利技术的详细描述。本专利技术的其他特征和优点将在下文中描述，它们构成本专利技术权利要求的主题。本领域技术人员将理解，所公开的概念和具体实施例可以很容易地用作修改或设计其他结构的基础，以实现本专利技术的相同目的。
附图说明
[0020]本专利技术的上述和进一步的特征将从以下优选实施例的描述中显而易见，所述优选实施例仅以举例的方式结合附图来提供，其中：
[0021]图1是一个智慧城市场景的方框示意图，其中根据本专利技术的相机可以实施本专利技术的方法；
[0022]图2是根据本专利技术改进的相机的示意框图；
[0023]图3显示根据本专利技术的相机视场(FOV)中的感兴趣区域(ROI)；
[0024]图4是由根据本专利技术的相机拍摄的图像的放本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种校准相机的方法，包括以下步骤：将在相机视场(FOV)中观察到的区域定义为感兴趣区域(ROI)；在所述ROI中选择多个物理参考点；获取每个参考点的物理位置坐标；从所述相机FOV或相机图像数据中获得每个参考点的像素位置；将每个像素位置与其各自参考点的物理位置坐标配对；和从所述成对的像素位置和物理位置坐标中导出一个关系，以使所述相机FOV或相机图像数据中选定或确定的像素位置能够被转换为所述ROI中相应物理位置的物理位置坐标。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述ROI中的多个物理参考点包括至少四个参考点，优选地多达三十个参考点。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述参考点位于所述ROI内的不同位置和/或不在所述ROI内的同一条线上。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述导出的关系包括一个单应性矩阵，用于将所述相机FOV或相机图像数据中选定或确定的像素位置转换为所述ROI中的所述相应物理位置的所述物理位置坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其中该方法包括：选择或识别所述相机FOV或相机图像中的物体，并将所述选择或识别的物体的像素位置转换为所述ROI中的物理位置坐标。6.根据权利要求5所述的方法，其中该方法包括：将所述选择或识别的物体的离所述相机最近的一端的底部的中心，选定或确定为一个像素位置。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个参考点均匀地分布在整个ROI内和/或在所述ROI内尽可能地远离彼此。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述ROI被定义为所述相机FOV中的一个平面区域，期望获得其中被观察物体的准确物理位置。9.根据权利要求1所述的方法，其中该方法包括：为每个参考点获得绝对物理位置坐标。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述相机具有一个固定的FOV。11.根据权利要求1所述的方法，其中该方法包括：在所述ROI中放置视觉辅助物体，以划定所述参考点。12.根据权利要求1所述的方法，其中该方法包括：为每个参考点拍摄单独的图像。13.根据权利要求1所述的方法，其中该方法包括：在导出关系的步骤之前，选择包含四个或更多个成对的像素位置和物理位置坐标的一个子集；选择包含四个或更多个所述成对的像素位置和物理位置坐标的子集；使用所述子集来确定剩余的每个成对的像素位置和物理位置坐标是否包括外点；如果是，从包括所有所述成对的...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁尧成，郑皓文，苗家豪，
申请(专利权)人：香港应用科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：