一种基于单目摄像头的目标定位方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及摄影技术领域，具体而言，涉及一种基于单目摄像头的目标定位方法及系统，该方法的步骤包括：通过人员配置的单目摄像头获取单目图像；利用ORB算法提取所述单目图像的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点；基于初始地图点进行动态追踪，以实现人员定位。本实施例仅用一个单目摄像头采集图像，相较于双目或者多目视觉定位系统，无需解决双目视觉中的两摄像头间的基线长度和特征点匹配难的问题，也不会产生很大的畸变，在相机安装、视场调整、相机参数标定等方面也都比双目视觉有优势，并且解决了单目摄像头无法获取深度信息的问题。目摄像头无法获取深度信息的问题。目摄像头无法获取深度信息的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单目摄像头的目标定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及摄影
，具体而言，涉及一种基于单目摄像头的目标定位方法及系统。

技术介绍

[0002]近年随着人员位置技术需求的不断增长，催生了人员定位技术的不断发展。传统卫星定位系统，如全球定位系统（GPS）、北斗定位系统等，在室外空旷环境中拥有较高的定位精度，但卫星定位信号很容易受到遮蔽或干扰，导致卫星定位系统在很多特定环境（如企业内部、矿洞内部、限制电子信号覆盖区域）中定位不准甚至无法定位。由于视觉信息具有无电磁干扰、环境限制等特点，因此在室内环境中，机器视觉定位技术被广泛关注。由于单目视觉只能实现二维平面目标点运动参数测量，而双目或者多目摄像头视觉可以获取目标点的三维坐标，因此目前在定位技术中多采用双目或多目摄像头。但是，在多目摄像头使用过程中发现，视觉传感器之间立体匹配困难，测量视场范围小，且摄像头价格昂贵，采用多个摄像头会导致成本较高。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于单目摄像头的目标定位方法及系统，本专利技术仅用一个单目摄像头采集图像，相较于双目或者多目视觉定位系统，无需解决双目视觉中的两摄像头间的基线长度和特征点匹配难的问题，也不会产生很大的畸变，在相机安装、视场调整、相机参数标定等方面也都比双目视觉有优势，并且解决了单目摄像头无法获取深度信息的问题。
[0004]本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
[0005]一方面，一种基于单目摄像头的目标定位方法，该方法的步骤包括：
[0006]步骤1：通过人员配置的单目摄像头获取单目图像；
[0007]步骤2：利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与当前帧的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点；
[0008]步骤3：基于初始地图点进行目标动态追踪；
[0009]在步骤3中，所述基于初始地图点进行目标动态追踪包括：
[0010]步骤31：从当前帧中确定出目标点，获取所述目标点的坐标；
[0011]步骤32：将所述目标点投影至下一帧，获取所述目标点在所述下一帧中投影点的坐标；
[0012]步骤33：对所述投影点的坐标进行平差优化，更新初始地图点。
[0013]本专利技术对图像进行预矫正，保证了图像的质量，方便后续地图点初始化与动态视觉追踪。
[0014]可选的，所述预设矫正参数包括矫正函数和相机内参。
[0015]可选的，在步骤2中，利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与当前帧的ORB特
征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点包括：
[0016]步骤21：定义参考帧和当前帧；
[0017]步骤22：分别对参考帧和当前帧使用ORB算法提取特征点并计算描述子；
[0018]步骤23：将所述参考帧的特征点与当前帧的特征点进行匹配，计算出参考帧与当前帧的相对位姿；
[0019]步骤24：对匹配成功的特征点的集合进行3D重构，得到初始地图点。
[0020]本专利技术采用ORB算法提取特征，兼顾了单目视觉跟踪过程中的效率和精度。
[0021]可选的，在步骤23中，计算出参考帧与当前帧的相对位姿包括：
[0022]步骤231：根据参考帧和当前帧上的对应匹配特征点的集合，构建多个虚拟相机模型；
[0023]步骤232：计算基础矩阵和单应矩阵，从多个虚拟相机模型中确定出最佳虚拟相机模型；
[0024]步骤233：根据所述最佳虚拟相机模型计算参考帧与当前帧的相对位姿。
[0025]本专利技术选用最优模型进行位姿估计，进一步保证了单目视觉跟踪过程中的效率和精度。
[0026]可选的，所述投影点的坐标为：
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其中，、、分别为当前帧中第i个目标点的X轴坐标、Y轴坐标、Z轴坐标，、、分别为下一帧中单目摄像头观测第i个投影点时的水平旋转角、俯仰角、距离，、、分别为投影点的X轴坐标、Y轴坐标、Z轴坐标。
[0027]另一方面，一种基于单目摄像头的目标定位系统，包括：
[0028]获取模块，用于通过人员配置的单目摄像头获取单目图像；
[0029]初始化模块，用于利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与但全国帧的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点；
[0030]动态定位模块，用于基于所述初始地图点进行动态追踪。
[0031]本专利技术实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
[0032]本实施例仅用一台视觉成像设备(单目摄像头)采集图像，相较于其他动态定位、双目视觉或多目视觉动态定位，无需解决双目视觉中的两摄像头间的基线长度和特征点匹配难的问题，也不会产生很大的畸变，在安装、视场调整、相机参数标定等方面也都比双目视觉有优势，并且解决了单目摄像头无法获取深度信息的问题。
附图说明
[0033]图1为本专利技术提供的一种基于单目摄像头的目标定位方法的流程示意图；
[0034]图2为本专利技术提供的一种基于单目摄像头的目标定位方系统的示意图。
具体实施方式
[0035]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0036]如图1所示，图1为本专利技术提供的一种基于单目摄像头的目标定位方法的流程示意图。
[0037]目标定位方法包括步骤：
[0038]步骤1：通过人员配置的单目摄像头获取单目图像；
[0039]具体的，所述单目摄像头包括但不限于安全帽摄像头、胸挂式摄像头、手机上的摄像头；所述配置方式包括但不限于穿戴、手持。
[0040]更为具体的，步骤1中，通过人员配置的单目摄像头获取单目图像包括：步骤11，获取单目摄像头采集的视觉范围特征点；步骤12，根据预设矫正参数对所述视觉范围特征点进行矫正并分配至图像网络坐标，得到单目图像。
[0041]其中，视觉范围特征点为视觉内可观察的点，如图2所示。
[0042]其中，所述预设矫正参数包括矫正函数和相机内参，具体的，所述矫正函数可以是opencv中矫正函数中的任一种。
[0043]本实施例采用上述方法对图像进行矫正，以保证图像具有很好的质量，方便后续的地图点初始化与动态视觉追踪。
[0044]步骤2：利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与当前帧的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点。
[0045]在本专利技术实施例中，在步骤2中，利用ORB算法提取所述单目图像的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点包括：步骤21：定义参考帧和当前帧；步骤22：分别对参考帧和当前帧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单目摄像头的目标定位方法，其特征在于，该方法的步骤包括：步骤1：通过人员配置的单目摄像头获取单目图像；步骤2：利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与当前帧的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点；步骤3：基于初始地图点进行目标动态追踪；在步骤3中，所述基于初始地图点进行目标动态追踪包括：步骤31：从当前帧中确定出目标点，获取所述目标点的坐标；步骤32：将所述目标点投影至下一帧，获取所述目标点在所述下一帧中投影点的坐标；步骤33：对所述投影点的坐标进行平差优化，更新初始地图点。2.根据权利要求1所述的一种基于单目摄像头的目标定位方法，其特征在于，在步骤1中，通过人员配置的单目摄像头获取单目图像包括：步骤11：获取单目摄像头采集的视觉范围特征点；步骤12：根据预设矫正参数对所述视觉范围特征点进行矫正并分配至图像网络坐标，得到单目图像。3.根据权利要求2所述的一种基于单目摄像头的目标定位方法，其特征在于，所述预设矫正参数包括矫正函数和相机内参。4.根据权利要求1所述的一种基于单目摄像头的目标定位方法，其特征在于，在步骤2中，利用ORB算法提取所述单目图像中参考帧与当前帧的ORB特征，并进行特征匹配，根据特征匹配结果进行3D重构，得到初始地图点包括：步骤21：定义参考帧和当前帧；步骤22...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵权，
申请(专利权)人：四川省寰宇众恒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：