【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法及系统
[0001]本专利技术涉及计算机信息系统的视觉工程领域，具体涉及一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法及系统。
技术介绍
[0002]在灾难救援、农业、测绘、电力巡检以及军用侦察机等等领域中都出现无人机身影，随着无人机在各行各业中被普遍使用，极大的拓展了无人机本身用途，而多数领域中使用场景最多的要数无人机挂载相机。无人机通常挂载CCD相机、红外相机，在典型的三维建模场景下，无人机挂载CCD相机录制，最后渲染成三维模型。
[0003]当前市面上的目标点坐标定位技术多数采用测距仪，通过测量点到目标点的距离、方位角、俯仰角计算目标点坐标，此场景需要测量点与目标点之间通视，且距离越远误差越大。公告号为CN113804165A的现有专利技术专利《一种无人机模拟GPS信号定位方法和装置》具体包括：S1、在地面上以预设方式设置多个可识别标志点；S2、对单目相机进行标定，并采集地面所述多个可识别标志点的双帧图像；S3、对所采集的双帧图像进行差分处理，并提取地面图像的二维坐标点；S4、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用预置无人机通过不同角度拍摄目标区域，以得到不少于2份的图像数据，并录制视频；S2、从所述图像数据中提取不少于2个的特征点，据以处理得所述特征点的像素点及高斯坐标点；S3、获取标定图片，以预置相机标定工具处理所述标定图片，以获取所述相机的内参、径向畸变参数及切向畸变参数，据以对所述相机进行标定操作；S4、利用PNP处理所述所述相机的内参、径向畸变参数及切向畸变参数及所述特征点的像素点及高斯坐标点，以得到初始计算结果；S5、处理所述初始计算结果，以获取特征矩阵数据；S6、根据所述特征矩阵数据处理得到相机坐标系的三轴旋转欧拉角，据以三轴旋转所述相机坐标以得到世界坐标平行坐标系，以得到旋转向量及平移向量；S7、根据所述旋转向量求取相机坐标系下的三坐标旋转角，处理所述三坐标旋转角、所述旋转向量及所述平移向量，以得到相机坐标；S8、利用预置逻辑关系处理获取目标点与相机间射线，据以处理得到目标点高斯坐标。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11、获取目标区域数据，据以得到地形根据及坡度数据；S12、根据所述地形数据设置所述预置无人机的飞行高度；S12、根据所述坡度数据调整所述相机摄像头至预设拍摄角度。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21、从所述预置无人机拍摄的2幅图片中选择4个所述特征点；S22、处理所述特征点以得到所述像素点及所述高斯坐标点。4.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31、获取黑白格图片；S32、与预置终端打开所述黑白格图片并全屏显示；S33、利用无人机相机从不同角度拍摄预设张数的所述黑白格图片；S34、利用MatLab相机标定工具箱处理所述黑白格图片，以得到所述相机内参、所述径向畸变、所述切向畸变参数。5.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S4中采用OpenCV中的solvePnP函数计算所述所述相机的内参、径向畸变参数及切向畸变参数及所述特征点的像素点及高斯坐标点，以得到所述初始计算结果。6.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S5包括：S51、对所述初始计算结果进行旋转矩阵提取，以得到旋转矩阵：
S55、以预置逻辑处理所述初始计算结果，以得到平移矩阵。7.根据权利要求1所述的一种基于无人机图像计算像素点高斯坐标方法，其特征在于，所述步骤S6包括：S61、基于所述旋转矩阵计算出相机坐标系的所述三轴旋转欧拉角；S62、根据所述三轴旋转欧拉角三轴旋转所述相机坐标，以得到所述世界坐标系平行坐标系；S63、根据所述世界坐标系平行坐标系处理得到旋转向量、平移向量。...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鸿鑫，谢文，钟宜兴，叶志红，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院，
类型：发明
国别省市：
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