【技术实现步骤摘要】
一种基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法
[0001]本专利技术涉及三维建模
，尤其是一种基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法。
技术介绍
[0002]电力作业误入带电间隔行为时有发生，人工智能技术已在电力作业行为监控中大量应用，主要用于判断人员是否穿戴安全帽、工装、跨越电子围栏等异常情况。为保证作业人员人身安全，作业时与危险带电设备需保持一定距离，如国网《安规》中规定设备不停电时施工人员进行作业的安全距离为：10kv及以下为0.7m，35kv为1.0m，110kv为1.5m，220kv为3.0m，500kv为5m。而由于在二维图像上估算空间距离不准确，导致作业人员在误碰带电装置前未能够及时告警，从而发生操作事故。
[0003]随着三维建模及虚拟现实等技术的发展，变电站信息化、数字化、智能化监管技术日渐成熟，三维可视化技术已成为研究热点。在视觉系统中使用单目和RGBD相机时，需要大量的计算并且需要在特定的环境中才能使用，且电气设备之间的现实距离无法计算或计算不准确，而双目视觉的优点是计算简单，使用场...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：(1)对每个单目相机分别进行单目标定，将获取的单目参数保存后对双目相机进行标定，即计算得到两个单目相机之间的相对位置；(2)双目相机实时采集图像，利用yolov5目标检测算法进行视频识别跟踪变电站作业人员，并将经yolov5目标检测算法识别的目标坐标转换到相机坐标系中；(3)将双目相机实时采集的图像经过yolov5目标检测算法识别后，进行立体匹配，计算视差值；(4)计算深度信息，将深度信息组成的深度图融合经视差值计算后的RGB图生成单帧点云图，将生成的单帧点云图进行融合得到完整的三维点云，通过位姿变换构建实时三维图像。2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法，其特征在于：所述步骤(1)具体是指：首先，通过单应矩阵求解单目相机的内参，设空间内一点的齐次坐标为对应点在图像中的齐次坐标为通过齐次坐标系表示为：其中，A为单目相机的内参矩阵，[R t]为单目相机的外参矩阵，将其转换为：其中，H为需要求得的单应矩阵，之后通过选取空间中四个以上的点联立方程组求解H，得到单应矩阵H后计算求得内参矩阵A以及外参矩阵[R t]；在计算得到单目相机内参和单目相机外参后，继续求解两个单目相机的相对位置，设定两个单目相机的旋转矩阵和平移矩阵分别为R
l
、T
l
和R
r
、T
r
，取空间中任意一点P(X
w
,Y
w
,Z
w
)，该点在两个单目相机的坐标系中坐标分别为(X
l
,Y
l
,Z
l
)和(X
z
,Y
z
,Z
z
)，根据单目相机坐标系与三维世界坐标系的转换关系，(X
w
,Y
w
,Z
w
)和(X
l
,Y
l
,Z
l
)坐标的齐次形式满足：(X
w
,Y
w
,Z
w
)和(X
r
,Y
r
,Z
r
)坐标的齐次形式满足：将上述两个坐标的齐次形式联合求解如下：其中，R为单目相机相对于另一个单目相机的旋转矩阵，T为平移矩阵，通过该式即计算得到两个单目相机之间的相对位置。
3.根据权利要求1所述的基于双目视觉的变电站作业人员三维重建的方法，其特征在于：所述步骤(2)具体是指：采用yolov5目标检测算法实现对变电站作业人员的跟踪识别，在yolov5目标检测算法应用前，使用K
‑
means聚类方法对双目相机实时采集的图像中的目标选取先验框，具体步骤为：首先，采用不同的置信度阈值对预选框进行筛选，把置信度较低的预选框进行滤除；然后采用非极大值抑制算法对剩余预选框进一步筛选；最后得到最终的目标检测框并开始下一步yolov5目标检测算法的识别；yolov5目标检测算法的损失函数分为三个部分：第一项是目标定位损失，第二项是置信度损失，第三部分为分类损失，yolov5目标检测算法的损失函数如下：其中，目标定位损失为：置信度损失为：分类损失为：其中，S代表gridsize，B代表Box，λ为权重系数；x,y代表坐标，w,h分别代表宽、高，表
示第i个网格的第j个anchorbox是否负责这个目标；表示参数置信度；代表类别概率；同时，在yolov5目标检测算法中加入...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆年生，张可，黄文礼，茆骥，王柳，杨建旭，徐沛哲，陈博文，晏雨晴，
申请(专利权)人：南瑞集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。