System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法技术_技高网

交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法技术

技术编号:41133535 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-30 18:04
本发明专利技术属于交通事故处理技术领域,且公开了一种融合机器视觉与三维测量的方法,该方法主要包含图像关键点检测、图像特征匹配、图像中像素和真实三维空间平面的长度换算三个部分,首先无人机在目标上空固定姿态拍摄移动前后的两张影像图,并取得影像图精确的地理坐标信息,再结合拍摄影像提取到的显著特征点,得影像图中像素和真实空间平面的长度换算关系,最后根据用户输入的待测量目标,计算得到目标的实际尺寸,通过融合机器视觉与三维测量的方法,只需要在交通事故现场拍摄几幅图像,再进行智能运算,即可快捷、准确的获取事故现场勘查定位需要的所有数据,能有效降低传统方法中人工测量的工作量和时间,提高事故现场处理效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于交通事故处理,具体涉及交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法。


技术介绍

1、交通事故处理是指对交通事故现场进行勘查、检查、收集证据,以及对交通事故责任进行认定、调解、赔偿等的一系列过程,而上述过程中,现场勘查是极为重要的一环,传统的现场勘查方法通常都是人工完成所有现场勘查流程,并且为了获取图像目标的实际尺寸,通常采用人工测量标准参考物或放置标准长度的塔尺,再利用比例关系得到目标尺寸,这一方法由于人工测量,增加人员的工作量和时间,降低事故现场的处理效率。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,包括以下步骤:

3、s1:通过无人机在事故现场拍摄两幅正射图像;

4、s2:在不同的尺度空间上查找特征点,在每个特征点的邻域内计算图像局部的梯度,通过描述子来描述特征点的周围区域:

5、s3:将不同图像之间的描述子进行特征匹配,计算描述子之间的距离来衡量图像区域的相似程度,识别图像中的相同区域;

6、s4:根据两幅图像中特征匹配成功的关键点计算关键点移动的平均像素距离,再根据两幅图像的地理坐标信息计算无人机拍摄这两幅图像时实际移动的物理距离,最后根据像素移动数量与实际移动的物理距离得到图像中像素和真实空间的长度换算关系,对于图像中的待测目标,统计其像素长度,再依据换算关系得到实际尺寸。

7、优选地,所述的在不同的尺度空间上查找特征点,在每个特征点的邻域内计算图像局部的梯度,通过描述子来描述特征点的周围区域步骤之前包括:

8、s21:通过特征检测算法对两幅正射图像进行预处理。

9、优选地,所述两幅正摄图像拍摄高度相同、拍摄姿态相同,且有重合区域。

10、优选地,所述描述子为刻画特征的一个数据结构。

11、优选地,所述预处理包括灰度化和降噪。

12、优选地,所述特征点对应于图像中的局部极值点。

13、优选地,所述平均像素距离为图像中的关键点在无人机移动后再拍摄时,关键点在图像中移动的像素数量。

14、优选地,所述特征匹配中通过随机抽样一致算法剔除误匹配点对。

15、优选地,所述特征检测算法包括sift算法、surf算法、orb算法。

16、优选地,所述地理坐标信息包括高度消息、经度信息和纬度信息。

17、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:

18、本专利技术通过融合机器视觉与三维测量的方法,只需要在交通事故现场拍摄几幅图像,再进行智能运算,不需要塔尺,不需要人工测量,即可快捷、准确的获取事故现场勘查定位需要的所有数据,能有效降低传统方法中人工测量的工作量和时间,提高事故现场处理效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述的在不同的尺度空间上查找特征点,在每个特征点的邻域内计算图像局部的梯度,通过描述子来描述特征点的周围区域步骤之前包括:

3.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述两幅正摄图像拍摄高度相同、拍摄姿态相同,且有重合区域。

4.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述描述子为刻画特征的一个数据结构。

5.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述预处理包括灰度化和降噪。

6.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述特征点对应于图像中的局部极值点。

7.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述平均像素距离为图像中的关键点在无人机移动后再拍摄时,关键点在图像中移动的像素数量。

8.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述特征匹配中通过随机抽样一致算法剔除误匹配点对。

9.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述特征检测算法包括SIFT算法、SURF算法、ORB算法。

10.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述地理坐标信息包括高度消息、经度信息和纬度信息。

...

【技术特征摘要】

1.交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述的在不同的尺度空间上查找特征点,在每个特征点的邻域内计算图像局部的梯度,通过描述子来描述特征点的周围区域步骤之前包括:

3.根据权利要求1所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述两幅正摄图像拍摄高度相同、拍摄姿态相同,且有重合区域。

4.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述描述子为刻画特征的一个数据结构。

5.根据权利要求2所述的交通事故处理中一种融合机器视觉与三维测量的方法,其特征在于:所述预处理包括灰度化和降噪。

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:蔡亮汪洁陈尧
申请(专利权)人:南京模幻天空航空科技有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 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。

1