基于车载影像的单目定位方法及系统技术方案

一种基于车载影像的单目定位方法及系统，包括离线过程和在线过程：离线过程，包括训练目标样图，建立目标分类器库；在线过程，包括基于目标分类器库检测输入图像中的感兴趣目标，得到相应目标矩形块区域，针对地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面单目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述地物类型的目标，指目标的某一侧边缘接地；针对非地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面双目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述非地物类型的目标，指目标没有任一侧边缘接地。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种基于车载影像的单目定位方法及系统，包括离线过程和在线过程：离线过程，包括训练目标样图，建立目标分类器库；在线过程，包括基于目标分类器库检测输入图像中的感兴趣目标，得到相应目标矩形块区域，针对地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面单目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述地物类型的目标，指目标的某一侧边缘接地；针对非地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面双目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述非地物类型的目标，指目标没有任一侧边缘接地。【专利说明】基于车载影像的单目定位方法及系统
本专利技术涉及移动测量领域，尤其涉及一种基于车载影像的单目定位方法及系统。
技术介绍
车载移动测量系统可拍摄实景影像对静止的城区部件进行定位和测量，应用于城市管理部件搜集管理，然而目前普遍存在效率低，自动化程度不高，采集成本高，更新困难、无法得到物体的运动属性等问题。传统方法利用人力手工观察选择感兴趣物体，选择两张影像上的点进行双目定位，每次都需要2张或更多影像对地物进行定位，这不仅极大地降低了目标搜集效率，也提高了采集成本，并且难以快速测量物体的运动速度方向。因此迫切需要一种车载的自动搜集，定位兴趣目标的动态实景影像量测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术缺点，提供一种基于车载影像的单目定位技术方案。本专利技术的技术方案为一种基于车载影像的单目定位方法，包括离线过程和在线过程，离线过程，包括训练目标样图，建立目标分类器库；在线过程，包括基于目标分类器库检测输入图像中的感兴趣目标，得到相应目标矩形块区域；针对地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面单目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述地物类型的目标，指目标的某一侧边缘接地。而且，地面单目定位实现方式如下，建立路面垂足坐标系,从车顶GPS做一条垂直于地面的垂线，以地面垂足O作为原点建立垂足O坐标系X-Y-Z，该坐标系X-Z轴紧贴于地面，X轴相对于车朝右，Z轴指向车的正前方，Y轴垂直于地面指向地下；hgps为车顶GPS相对于地面的高度；所述目标矩形块区域的下边缘处于地面，目标矩形块区域的左上角坐标为U，V,目标矩形块区域的框宽=w，框高=h ；对于地面垂足的姿态转换矩阵RiftI和相机相对于地面垂足的位移转换矩阵T18I分解得到3X3的矩阵H。，H03x3=SK =s 其中，s为任意系数，K为相机内参矩阵，Re,是相机相对于车的姿态转换矩阵，r1?-￥1和分别为矩阵的第I列和第3列，T像_￥是相机相对于车的位移转换矩阵，Τ￥_0是车相对于地面垂足的位移转换矩阵；设垂足O坐标系X-Y-Z中的物方三维坐标为(Χ,Υ,Ζ)，由地面垂足像坐标u+w/2, v+h/2计算得到X，Z如下，T=zH0_1 τ其中，ζ为未知系数，通过上述等式列3个方程解出；所得X，Z相对于车GPS坐标则是，再折算成测量城区坐标系，最后折算到地球坐标系得到地面经纬度坐标。而且，针对非地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面双目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述非地物类型的目标，指目标没有任一侧边缘接地；假设在图像I上检测到的目标矩形块区域的左上角坐标是U1, V1,框宽=w，框高=h,得到目标矩形块区域的中心在图像I上的坐yi=Vl+h/2，在另一张图像2上进行匹配搜索，得到图像2上的相应目标矩形块区域中心的坐标x2=u2+w/2，y2=v2+h/2,解以下方程得到物体中心的物方三维坐标X，Y, Z M111-X1M131 M112-X1M132 M113-X1M133「乂] X1Hi13-Di11「 , M121-Y1M131 M122-Y1M132 M123-Y1M133Y1Iii13-1ii12Y =M2?_x2M231 M 212-X2M232 M213-X2M233 z X2Hi23-m21_231 ^-722 ~?2-^232 ^-223^2^^233 __?2^-23 _其中构建了第i个相机的投影矩阵Mi=KiRi Hii=-KiRiTi i=l, 2Mi是一个3行3列的矩阵，Hii是一个3行I列的矩阵，Mirc表示第i个相机Mi矩阵的r行c列值，表示第i个相机Hii矩阵的r行I列值％是第i个相机的内部参数矩阵；所得折算成测量城区坐标系，最后折算到地球坐标系得到地面经纬度坐标。本专利技术还相应提供一种基于车载影像的单目定位系统，包括离线部分和在线部分，离线部分，包括用于训练目标样图的训练模块，用于建立目标分类器库的分类器模块；在线部分，包括以下模块，检测模块，用于基于目标分类器库检测输入图像中的感兴趣目标，得到相应目标矩形块区域；单目定位模块，用于针对地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面单目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述地物类型的目标，指目标的某一侧边缘接地。而且，在线部分包括双目定位模块，用于针对非地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面双目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述非地物类型的目标，指目标没有任一侧边缘接地。本专利技术提供的基于车载影像的单目定位技术方案效果为:1.可随测量车对街上的移动和静止的感兴趣物体进行实时定位，对于地物目标可直接进行单像三维目标定位，地物目标不需要双目即可定位；实现简单，相应系统装置可安装在测量车上。2.通用性好，建立目标库的工作离线已完成，可支持各种感兴趣目标的批处理搜集；3.可扩展对非地物目标的地面双目定位，同时支持地物目标和非地物目标两类定位，快捷方便。【专利附图】【附图说明】图1是本专利技术实施例的流程示意图。图2是本专利技术实施例的道路地面图像上地物目标框的下底中心对应地面垂足的示意图。【具体实施方式】本专利技术引入地物目标的单目定位与非地物的双目定位相结合，并采用分类器训练的方式构建目标分类器库，以便支持目标的自动采集和三维空间定位，极大地提高了效率。根据目标的位置特点，将目标分为地物和非地物两大类。地物目标是指目标的某一侧边缘接地，包括行人，车辆，井盖，电线杆塔，电力变压器、一楼接地的房屋建筑，门面，街面上的地摊商贩等接地目标。非地物目标指目标没有任何一侧边缘接地，包括交通标志牌、高层违章建筑、交通信号灯，各种广告牌、银行招牌、政府部门招牌、人脸。以下结合附图和实施例详细说明本专利技术技术方案。本专利技术可采用软 件技术实现自动运行，分离线和在线两部分过程进行，如图1:离线过程，包括训练目标样图，建立目标分类器库:通常预先进行的离线部分可利用OpenCV中的Haar特征训练得到Cascade分类器，即提取样本图像的Haar特征,采用cascade分类器训练算法对大量样本进行训练，得到分类器，具体实现可参考现有技术，本专利技术不予赘述。可采用不同分类器组合成分类器库用于识别各种不同的感兴趣目标。实施例中，首先搜集大量兴趣目标的图像，进行训练，每一组目标图像样本得到一个分类器，多组不同目标训练得到分类器集合C1,…Cn代表一共η个目标的分类器，构成目标分类器库，其中分类器Ci可用于判断图像中一个矩形框目标是否属于第i类目标，i的取值为1，…η。具体实施时，训练工作可采用软件模块化方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于车载影像的单目定位方法，其特征在于：包括离线过程和在线过程，离线过程，包括训练目标样图，建立目标分类器库；在线过程，包括基于目标分类器库检测输入图像中的感兴趣目标，得到相应目标矩形块区域；针对地物类型的目标，根据相应目标矩形块区域进行地面单目定位得到三维场景中的坐标，最后转换成目标的经纬度；所述地物类型的目标，指目标的某一侧边缘接地。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘进，李德仁，
申请(专利权)人：深圳市多维空间信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：