一種用于智能車的逆透視標(biāo)定方法
【專利摘要】一種用于智能車的逆透視標(biāo)定方法屬于智能車無人駕駛【技術(shù)領(lǐng)域】。首先在智能輛前方路面標(biāo)記出一個(gè)矩形的，記錄矩形的長(zhǎng)和寬，使用需要逆透視標(biāo)定的攝像機(jī)捕獲一張圖像，然后從圖像中找出矩形的四個(gè)頂角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)，最后通過四個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)和矩形的長(zhǎng)寬計(jì)算出逆透視所需要的單應(yīng)性矩陣。本發(fā)明具有簡(jiǎn)單易操作、輸入?yún)?shù)少、標(biāo)定精度高等優(yōu)點(diǎn)，克服了傳統(tǒng)標(biāo)定方法的缺陷。
【專利說明】-種用于智能車的逆透視標(biāo)定方法

【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明是一種用于智能車的逆透視標(biāo)定方法，屬于智能車無人駕駛【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】：
[0002] 安全駕駛、智能交通越來越受人們關(guān)注和重視，無人駕駛智能車的研究也已成為 熱點(diǎn)。車道線、斑馬線、停止線等重要的交通標(biāo)線的識(shí)別技術(shù)是智能車無人駕駛技術(shù)的重要 組成，而該些交通標(biāo)線的識(shí)別往往需要對(duì)原始圖像進(jìn)行逆透視變換。由于智能車輛長(zhǎng)時(shí)間 的測(cè)試、行駛過程中會(huì)是攝像機(jī)的位置發(fā)生一些變化，因此經(jīng)常需要進(jìn)行逆透視標(biāo)定。
[0003] 在現(xiàn)已發(fā)表的關(guān)于逆透視變換方法的論文中都將研究重點(diǎn)放在了逆透視變換的 方法上而忽略了逆透視的標(biāo)定方法，沒有研究人員研究智能車輛中的逆透視標(biāo)定方法。由 于無人駕駛智能汽車的特殊性，要求用于智能車的逆透視標(biāo)定方法具有操作簡(jiǎn)易、誤差小、 精度高的特點(diǎn)。


【發(fā)明內(nèi)容】
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[0004] 本發(fā)明的目的在于解決無人駕駛智能汽車在實(shí)際研究和實(shí)驗(yàn)中頻繁對(duì)攝像機(jī)進(jìn) 行逆透視標(biāo)定過程中遇到操作復(fù)雜、誤差大、精度低、標(biāo)定時(shí)間長(zhǎng)的難題，提出了一種用于 智能車的逆透視標(biāo)定方法。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下的技術(shù)方案：
[0006] 步驟1 ;矩形的選定；
[0007] 步驟1-1;在攝像機(jī)的視野范圍內(nèi)的平坦地面上選取一個(gè)矩形，要求矩形的縱軸 線與智能車的縱軸線平行；
[000引步驟1-2 ;對(duì)所選取的矩形的四個(gè)頂角進(jìn)行標(biāo)記，要求標(biāo)記在攝像機(jī)的圖像畫面 中能夠清晰顯示；
[0009] 步驟1-3 ;測(cè)量矩形的邊長(zhǎng)，橫向邊長(zhǎng)W，縱向邊長(zhǎng)H，單位為厘米；為了減少標(biāo)定誤 差，要求所選定的矩形的W滿足100<W<1000, H滿足300<H<1500 ;
[0010] 步驟2;捕獲圖像；
[0011] 步驟2-1 ;使用待逆透視標(biāo)定的攝像機(jī)捕獲一張圖像，要求地面上矩形的四個(gè)角 的標(biāo)記在圖像內(nèi)；
[0012] 步驟3 ;建立世界平面坐標(biāo)系；所述的世界平面是指智能車所在的地面所組成的 二維平面；所述的坐標(biāo)系是W橫軸為X軸，縱軸為Y軸，其中原點(diǎn)的左邊是X軸的正軸，右邊 是X軸負(fù)軸，上邊是Y軸負(fù)軸，下邊是Y軸的正軸；
[0013] 步驟4 ;建立圖像坐標(biāo)系；所述的圖像坐標(biāo)系是W圖像左上角為原點(diǎn)，橫軸為X軸， 縱軸為Y軸；
[0014] 步驟5 ;計(jì)算矩形四個(gè)角的世界坐標(biāo)；四個(gè)角的坐標(biāo)點(diǎn)分別表示為Pl(a/k，b/k)， P2 ((a+W) A，b/k)，P3 (a/k，化+H) A)，P4 ((a+W) A，化+H) A);其中點(diǎn) P1，P2，P3，P4 分別是 矩形左上方角、右上方角、左下方角、右下方角；其中k是一個(gè)比值，代表的是逆透視圖像中 一個(gè)像素代表的實(shí)際距離是k厘米；其中a表示的是X軸偏移距離，單位是厘米，a為正值 時(shí)逆透視圖像往右偏移，a為負(fù)值時(shí)逆透視圖像往左偏移；其中b表示的是Y軸偏移距離， 單位是厘米，b為正值時(shí)逆透視圖像往下偏移，b為負(fù)值時(shí)逆透視圖像往上偏移；P1 (a/k，b/ k)是矩形左上角點(diǎn)相對(duì)于世界坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)，即當(dāng)a、b都為零時(shí)，PI (a/k, b/k) = 0, 0) 是世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)；逆透視圖像中的左上角（〇,〇)即是世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)；
[0015] 步驟6 ;計(jì)算矩形四個(gè)角在圖像中的圖像坐標(biāo)；四個(gè)角的坐標(biāo)點(diǎn)分別表示為 pi (xl, yl)，p2(x2, y2)，p3(x3, y3)，p4(x4, y4);其中其中點(diǎn) pl，p2, p3, p4 分別是矩形左上 方角、右上方角、左下方角、右下方角在圖像中的坐標(biāo)；
[0016] 步驟7 ;計(jì)算單應(yīng)性矩陣H ;所述的單應(yīng)性矩陣H是圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn) 換關(guān)系，是一個(gè)3乘3的矩陣；利用開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)的penCV)中的函數(shù)cvGe巧erspect iveTransform化P，H);其中P、p都是坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)組，分別保存了世界坐標(biāo)系中的P1，P2, P3， P4四個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)和圖像坐標(biāo)系中的pl，p2, p3, p4四個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)；其中H為單應(yīng)性矩陣，該函數(shù) 是通過對(duì)P、P中的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算得出單應(yīng)性矩陣并保存在H中；
[0017] 步驟8 ;根據(jù)步驟7所得的H對(duì)圖像進(jìn)行逆透視變換得到逆透視圖像。
[0018] 上述方案需要特別說明是的：
[0019] 1.步驟1中的矩形選擇對(duì)標(biāo)定至關(guān)重要，決定了逆透視圖像的效果；其中有=個(gè) 步驟需要進(jìn)一步說明：步驟1-1中矩形的位置需要和智能車保持在同一地面并且要求智能 輛的縱軸與矩形框的縱軸保持在同一直線上，其目的是保證逆透視圖像的對(duì)稱性；由于程 序無法自動(dòng)識(shí)別矩形的四個(gè)角，而需要人工的將該四個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)找出來，為了減 少人為干擾誤差，因此步驟1-2中要求對(duì)矩形四個(gè)角進(jìn)行標(biāo)記；步驟1-3中矩形邊長(zhǎng)的選擇 也是決定整個(gè)標(biāo)定過程的成敗，其中W、H的選取要根據(jù)攝像機(jī)的視野范圍W及矩形框里車 輛的遠(yuǎn)近而定，如果視野范圍較小且離車輛較近則W、H可小些，反則可W大一些，其目的是 保證矩形框在攝像機(jī)的視野范圍內(nèi)；
[0020] 2.步驟5計(jì)算矩形四個(gè)角的世界坐標(biāo)中有=個(gè)參數(shù)非常重要，其值的選擇將直接 影響到標(biāo)定效果；其中k代表的是逆透視圖像中一個(gè)像素代表的實(shí)際距離是k厘米，因此根 據(jù)具體需要進(jìn)行設(shè)置，但是盡量設(shè)置為能被W、H都能整除的整數(shù)，舉例如W = 300, H = 600， 則k可W是3、5、6、10等，但是k不應(yīng)該設(shè)置得過大或過小，否則都將影響標(biāo)定效果，因?yàn)槿?果k值太小則會(huì)導(dǎo)致逆透視圖像尺寸很大而增加了圖像存儲(chǔ)成本，如果k值太大則會(huì)導(dǎo)致 逆透視圖像尺寸很小而不利于車道線、停止線、斑馬線的識(shí)別，圖像5和圖6是a、b相同k 不同的效果圖；其中a、b的設(shè)置也非常重要，其決定了逆透視圖像的視野范圍，是因?yàn)槟嫱?視圖像是世界平面按k厘米每像素的比例進(jìn)行投影的，所W逆透視的原點(diǎn)即是世界坐標(biāo)系 的原點(diǎn)，而a、b就是用于控制矩形左上角在逆透視圖像或者世界坐標(biāo)平面的位置，因此a、 b決定了逆透視圖像的視野范圍，圖5和圖7是k相同a、b不同的效果圖；a、b可W是正負(fù) 值，所代表的含義也是不一樣的，但在實(shí)際的應(yīng)用中一般不會(huì)選擇負(fù)值，因?yàn)樨?fù)值意味著減 小了逆透視圖像的視野范圍，但該需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用為主，a、b的設(shè)置不宜太大，其絕對(duì)值 盡量保持在600 W內(nèi)，并且盡量保證a、b值能整除k，從而減少因小數(shù)帶了的誤差；
[0021] 本發(fā)明的有益效果是：
[0022] 本發(fā)明通過可行的技術(shù)方案，具有W下幾點(diǎn)有益效果：
[0023] 1.解決了傳統(tǒng)標(biāo)定中因需要測(cè)量攝像機(jī)高度、俯仰角等信息而標(biāo)定誤差大的問 題；
[0024] 2.解決了傳統(tǒng)標(biāo)定板尺寸過小的問題；因?yàn)閭鹘y(tǒng)標(biāo)定方法中一般使用黑白棋盤 格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定，而車輛體積較大，攝像機(jī)在車上很難識(shí)別到標(biāo)定板；
[0025] 3.本發(fā)明中的標(biāo)定方法簡(jiǎn)單易操作，可W將整個(gè)逆透視標(biāo)定過程在5分鐘內(nèi)完 成；
[0026] 4.可W根據(jù)調(diào)整部分參數(shù)滿足實(shí)際應(yīng)用要求，適應(yīng)性強(qiáng)；

【專利附圖】

【附圖說明】：
[0027] 圖1本發(fā)明的流程示意圖 [002引圖2從攝像機(jī)獲取的原始圖像
[0029] 圖3輸入的參數(shù)
[0030] 圖4矩形四個(gè)角在圖像中的坐標(biāo)
[0031] 圖5參數(shù)1的結(jié)果
[00對(duì) 圖6參數(shù)2的結(jié)果
[003引圖7參數(shù)3的結(jié)果

【具體實(shí)施方式】：
[0034] 采用本發(fā)明的方法，給出一個(gè)非限定性的實(shí)例，結(jié)合圖1進(jìn)一步對(duì)本發(fā)明的具體 實(shí)施過程進(jìn)行說明。本發(fā)明在智能車輛平臺(tái)、智能車測(cè)試場(chǎng)地進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，為了保證無人駕駛 智能汽車W及人員安全，所用平臺(tái)和場(chǎng)地均為無人駕駛技術(shù)專業(yè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和測(cè)試場(chǎng)地。所 使用的一些通用技術(shù)如圖像獲取、坐標(biāo)點(diǎn)獲取等不在詳細(xì)敘述。
[0035] 本發(fā)明的實(shí)施方式如下：
[0036] 1.按照步驟1要求在智能車前方選取一個(gè)矩形，借助車道線W及錐桶對(duì)矩形的選 取和四個(gè)角的標(biāo)記；具體操作是；首先將車輛停在兩車道的正中間，然后在車輛前方4米使 用卷尺測(cè)量選取了一個(gè)610cm乘610cm的矩形，并用錐桶的底座對(duì)矩形的四個(gè)角進(jìn)行了標(biāo) 記；按照步驟2要求從攝像機(jī)上獲取了一種圖像，見圖2 ;
[0037] 2.按照步驟3、4、5、6、7、8的詳細(xì)步驟進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，其中所設(shè)及到的參數(shù)如下：參數(shù)1 為 k = 5、W = 610、H = 610、a = 150、b = 300 ;參數(shù) 2 為 k = 10、W = 610、H = 610、a = 150、b = 300 ;參數(shù) 3 為 k = 5、W = 610、H = 610、a = 0、b = 0 ;原始圖像大小是 1000X270 ; 圖像中矩形四個(gè)角的坐標(biāo)分別pi (304, 103)、p2化77, 104)、p3 (100, 234)、p4巧80, 238); [003引 3.逆透視標(biāo)定結(jié)果與效果：
[0039] 根據(jù)2參數(shù)1所得標(biāo)定結(jié)果
[0040]

【權(quán)利要求】
1. 一種用于智能車的逆透視標(biāo)定方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1 :矩形的選定； 步驟1-1:在攝像機(jī)的視野范圍內(nèi)的平坦地面上選取一個(gè)矩形，要求矩形的縱軸線與 智能車的縱軸線平行； 步驟1-2 :對(duì)所選取的矩形的四個(gè)頂角進(jìn)行標(biāo)記，要求標(biāo)記在攝像機(jī)的圖像畫面中能 夠清晰顯示； 步驟1-3 :測(cè)量矩形的邊長(zhǎng)，橫向邊長(zhǎng)W，縱向邊長(zhǎng)H，單位為厘米；為了減少標(biāo)定誤差， 要求所選定的矩形的W滿足100〈W〈1000, H滿足300〈H〈1500 ; 步驟2:捕獲圖像； 步驟2-1 :使用待逆透視標(biāo)定的攝像機(jī)捕獲一張圖像，要求地面上矩形的四個(gè)角的標(biāo) 記在圖像內(nèi)； 步驟3 :建立世界平面坐標(biāo)系；所述的世界平面是指智能車所在的地面所組成的二維 平面；所述的坐標(biāo)系是以橫軸為X軸，縱軸為Y軸，其中原點(diǎn)的左邊是X軸的正軸，右邊是X 軸負(fù)軸，上邊是Y軸負(fù)軸，下邊是Y軸的正軸； 步驟4 :建立圖像坐標(biāo)系；所述的圖像坐標(biāo)系是以圖像左上角為原點(diǎn)，橫軸為X軸，縱軸 為Y軸； 步驟5:計(jì)算矩形四個(gè)角的世界坐標(biāo)；四個(gè)角的坐標(biāo)點(diǎn)分別表示為Pl(a/k，b/k)， P2 ((a+W) /k，b/k)，P3 (a/k，（b+H) /k)，P4 ((a+W) /k，（b+H) /k);其中點(diǎn) P1，P2，P3，P4 分別是 矩形左上方角、右上方角、左下方角、右下方角；其中k是一個(gè)比值，代表的是逆透視圖像中 一個(gè)像素代表的實(shí)際距離是k厘米；其中a表示的是X軸偏移距離，單位是厘米，a為正值 時(shí)逆透視圖像往右偏移，a為負(fù)值時(shí)逆透視圖像往左偏移；其中b表示的是Y軸偏移距離， 單位是厘米，b為正值時(shí)逆透視圖像往下偏移，b為負(fù)值時(shí)逆透視圖像往上偏移；PI (a/k，b/ k)是矩形左上角點(diǎn)相對(duì)于世界坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)點(diǎn)，即當(dāng)a、b都為零時(shí)，PI (a/k, b/k) = 0, 0) 是世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)；逆透視圖像中的左上角（〇,〇)即是世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)； 步驟6:計(jì)算矩形四個(gè)角在圖像中的圖像坐標(biāo)；四個(gè)角的坐標(biāo)點(diǎn)分別表示為 pi (xl, yl)，p2(x2, y2)，p3(x3, y3)，p4(x4, y4);其中其中點(diǎn) pl，p2, p3, p4 分別是矩形左上 方角、右上方角、左下方角、右下方角在圖像中的坐標(biāo)； 步驟7 :計(jì)算單應(yīng)性矩陣H ;所述的單應(yīng)性矩陣H是圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān) 系，是一個(gè)3乘3的矩陣；利用開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)（OpenCV)中的函數(shù)cvGetPerspectiveTr ansform(P，p，H);其中P、p都是坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)組，分別保存了世界坐標(biāo)系中的Pl，P2, P3, P4四 個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)和圖像坐標(biāo)系中的pl，p2, p3, p4四個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)；其中H為單應(yīng)性矩陣，該函數(shù)是通 過對(duì)P、p中的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算得出單應(yīng)性矩陣并保存在H中； 步驟8 :根據(jù)步驟7所得的H對(duì)圖像進(jìn)行逆透視變換得到逆透視圖像。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104504680SQ201410677152
【公開日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2014年11月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月23日
【發(fā)明者】袁家政, 劉宏哲, 鮑弘, 鄭永榮 申請(qǐng)人:北京聯(lián)合大學(xué)