一种基于视频的船舶测距定位方法技术

本发明专利技术提供一种基于视频的船舶测距定位方法，属于船舶导航定位技术领域。本方法根据双目视觉测距原理，通过2个摄像头实时获取海区目标图像帧序列，基于Canny算法在人工交互模式下对海上目标进行快速识别分割，同时应用极线约束法实现了降维搜索，并根据SURF算法实现目标特征快速匹配，从而获取特征点视差，进而依据双目视觉测距原理求解目标距离，实现了交互式视觉测距与定位。本发明专利技术的效果和益处是将双目视觉测距技术用于解决海上船舶相对定位的实际问题，提高了导航定位系统的自主性和自动性。系统成本低、设备简单，平台搭建方便，实验表明系统有较好的测距精度，可以满足船舶导航定位的需求，在军事或民用领域都有广阔的应用前景。应用前景。应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的船舶测距定位方法


[0001]本专利技术属于船舶导航定位
，涉及到一种船舶定位系统，特别是涉及基于目标图像分割和双目视觉测距技术来确定目标船舶的相对位置和整体水平姿态的一种高精度、实时的船舶相对定位系统。

技术介绍

[0002]相对测距定位是确保船舶航行安全的基础，在多种海上活动场合具有广阔的应用前景，特别是在船舶离靠码头、密集区航行、拖带航行、船舶避碰、护航编队航行、军船航行补给等方面具有重要作用。传统船舶测距定位方法主要采用两种，分别是激光测距法和GPS相对定位法，但二者都存在明显的缺陷：激光测距法需多点人工干预，自动化程度低，制作的难度较大，成本较高，同时光学系统需要保持干净，否则会影响测量；GPS相对定位法自动化程度较高，但对导航系统依赖性强，自主性差且船舶间需要通信系统支持，系统硬件代价较高，战时易受干扰。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提出一种基于视频的船舶测距定位系统，该定位系统能够实时显示船舶相对姿态，实现高自动化、高精度和高效的船舶测距定位。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术解决方案：
[0005]一种基于视频的船舶测距定位方法，根据双目视觉测距原理，通过2个摄像头获取海区目标图像帧序列，运用Canny算法在人工交互模式下对海上目标进行快速识别分割，运用极线约束法实现降维搜索，运用SURF算法实现目标特征快速匹配，从而获取特征点视差，根据双目视觉测距原理求解目标距离，实现交互式视觉测距与定位。具体如下：
[0006]步骤101、利用张氏平面标定法，对2个摄像机进行静态参数标定，获取摄像机内、外参数、畸变系数、焦距和光轴间距，进而建立摄像机的物理模型。
[0007]步骤102、利用传感器实时感知船舶纵、横摇姿态信息和摄像头水平高度信息。
[0008]步骤103、实时采集任意时刻同步获取的两组海区目标灰度视频图像序列，将视频图像序列和传感器采集信息发送到处理计算机，为系统功能实现提供基础数据。
[0009]步骤104、根据海上视频图像序列中的图像特点，对图像进行图像分割，实现基于海面纹理和目标特征的目标区域分割，把感兴趣的目标从视频图像中检测并分割出来。
[0010]进一步的，所述的步骤104中，图像分割的方法为与Canny算子结合的目标轮廓检测法。
[0011]步骤105、利用步骤104检测并分割出的目标从视频图像以及姿态传感器检测出的姿态角对两组视频图像序列中同一帧图像进行特征匹配，实现极线约束条件下的像素匹配，得到对应像素点视差。其中，特征匹配时特征点的选于图像的边缘。
[0012]进一步的，所述的步骤105中，应用极线约束法降维搜索和SURF特征值比对相结合的方法进行图像匹配。
[0013]步骤106、根据对应像素点视差、摄像机的物理模型和双目视觉测距模型进行目标距离计算，确定目标距离。
[0014]进一步的，所述的步骤106中，双目视觉测距模型：设目标点P在左、右侧相机中的成像点分别为P
L
、P
R
，2台平行放置的摄像机O
L
、O
R
对空间同一目标点P进行拍摄时，由于其空间位置不同，所拍摄目标图像点的视差如式(1)所示
[0015]d＝μ
L
‑
μ
R
(1)
[0016]式中μ
L
、μ
R
分别为目标点P同一时刻在左右2个摄像机上的成像点P
L
、P
R
对应的像素横坐标；
[0017]进一步的，所述的步骤106中，目标距离计算公式如下：
[0018]Z＝fb/d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0019]式中：f为摄像机焦距，b为2台摄像机光轴间距。
[0020]步骤107、实时显示2个摄像头采集的海区视频图像和目标距离位置信息。
[0021]本专利技术的有益效果：首次将双目视觉测距技术用于解决海上船舶相对定位的实际问题，有效促进了计算机视觉技术在航海导航领域的工程应用研究，提高了导航定位系统的自主性和自动性。系统成本低、设备简单，平台搭建方便，实验表明系统有较好的测距精度，可以满足船舶导航定位的需求，在军事或民用领域都有广阔的应用前景。
附图说明
[0022]图1是摄像机标定流程图。
[0023]图2是海区场景图和边缘细节过滤效果图。其中，(a)为海区场景原图，(b)为图像分割后的边界图。
[0024]图3是双目视觉测距原理图。
[0025]图4工作流程图。
具体实施方式
[0026]一种基于视频的船舶测距定位系统，专利技术的主要目的在于应用了图像处理技术和双目测距技术，实现船舶快速测距定位。本专利技术将计算机视觉新技术引入到导航领域，为该领域的研究开辟了一条新思路。
[0027]下面结合附图，对本专利技术做进一步详述。如图4所示，为系统的工作流程图。
[0028]步骤101、利用flycapture软件连接摄像机，实现对摄像头参数的设置与获取。
[0029]利用张氏平面标定方法，进行摄像机静态参数标定，获取摄像机内、外参数，进而建立摄像机的物理映射模型。通过图1所示的流程，得到一个应用最小二乘法计算得到的相机矩阵H和畸变参数，H为摄像机的最优内部参数组成，用于图像特征点的匹配，畸变参数可以用于图像的去畸工作。
[0030]步骤102、利用传感器实时感知船舶纵、横摇等姿态信息和摄像头水平高度信息。
[0031]步骤103、实时采集任意时刻同步获取的海区目标灰度图像序列，将视频图像序列和传感器采集信息发送到处理计算机，为系统功能实现提供基础数据。
[0032]步骤104、特征点的选取对于测距精度的提高非常重要，建议选择在图像的边缘。目前，用于数字图像分割的方法很多，根据海上视频序列的图像特点，海上目标通常分布比
较稀疏，而且目标与海面本身在成像特征上的差异比较大，因此我们把图像划分为海面纹理区和目标像素区，采用目标轮廓检测(Canny算子)的方法实现海上场景的视频分割，把感兴趣的目标从视频图像中检测并分割出来。
[0033]如图2所示，左图是海区场景原图，经过本算法的运算后，产生了右侧的边界图。可见，右侧边界图能够清晰的反应左图中船舶目标的边界。
[0034]步骤105、对于双目测距问题，重要的是如何匹配两幅图像中的对应像素点。匹配两幅图像对应像素点是实现视觉测距定位的重要基础。
[0035]如图3所示，目标点P在左、右侧相机中的成像点分别为P
L
、P
R
，由于采集的原始图像比较大，导致成像点P
L
、P
R
匹配计算量较大，影响系统运行速度，不利于实际工程应用，因此，本系统应用极线约束法降维搜索和SURF特征值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的船舶测距定位方法，其特征在于，根据双目视觉测距原理，通过2个摄像头获取海区目标图像帧序列，运用Canny算法在人工交互模式下对海上目标进行快速识别分割，运用极线约束法实现降维搜索，运用SURF算法实现目标特征快速匹配，从而获取特征点视差，根据双目视觉测距原理求解目标距离，实现交互式视觉测距与定位；具体如下：步骤101、利用张氏平面标定法，对2个摄像机进行静态参数标定，获取摄像机内、外参数、畸变系数、焦距和光轴间距，进而建立摄像机的物理模型；步骤102、利用传感器实时感知船舶纵、横摇姿态信息和摄像头水平高度信息；步骤103、实时采集任意时刻同步获取的两组海区目标灰度视频图像序列，将视频图像序列和传感器采集信息发送到处理计算机，为系统功能实现提供基础数据；步骤104、根据海上视频图像序列中的图像特点，对图像进行图像分割，实现基于海面纹理和目标特征的目标区域分割，把感兴趣的目标从视频图像中检测并分割出来；步骤105、利用步骤104检测并分割出的目标从视频图像以及姿态传感器检测出的姿态角对两组视频图像序列中同一帧图像进行特征匹配，实现极线约束条件下的像素匹配，得到对应像素点视差；步骤106、根据对应像素点视差、摄像机的物理模型和双目视觉测距模型进行目标距离计算，确定目标距离；步骤107、实时显示2个摄像头采集的海区视频图像和目标距离位置信息。2.根据权利要求1所述的一种基于视频的船舶测距定位方法，其特征在于，进一步的，所述的步骤104中，图像分割的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡宏灿，郑亚波，周明，王苏，周红进，兰国辉，李明海，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军大连舰艇学院，
类型：发明
国别省市：