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    一種基于立體視覺的雙目攝像機(jī)的實(shí)現(xiàn)

    2014-09-29 02:50:08柯常志徐鵬
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年30期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)定

    柯常志+徐鵬

    摘 要:利用雙目立體視覺原理,介紹了一種雙目攝像機(jī)的實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),同時(shí)結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息,該產(chǎn)品在安防行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:立體視覺;標(biāo)定;世界坐標(biāo);攝像機(jī)坐標(biāo)

    引言

    以視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)的三維外形輪廓的非接觸式、高速測(cè)量是一個(gè)重要的研究方向,雙目立體視覺測(cè)量技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。雙目立體視覺通常由單個(gè)或兩個(gè)攝像機(jī)從不同時(shí)刻、不同角度獲得被測(cè)物的兩幅圖像,基于視差原理確定被測(cè)物體的三維輪廓,并計(jì)算輪廓上任意點(diǎn)的三維坐標(biāo),利用獲取的三維坐標(biāo),對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行三維建模和三維重建。

    文章介紹了一種基于雙目立體視覺的雙目攝像機(jī),實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),以及應(yīng)用。利用雙目技術(shù),結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息。該系統(tǒng)具有測(cè)量精度高、速度快、結(jié)構(gòu)簡單、易于使用等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等諸多應(yīng)用場(chǎng)景。

    1 雙目立體視覺原理

    雙目立體視覺三維測(cè)量是基于視差原理[1],建立雙目攝像機(jī)左右兩個(gè)成像平面攝像機(jī)坐標(biāo)與被測(cè)物體世界坐標(biāo)之間的關(guān)系,圖1為雙目立體成像原理的簡單示意圖[2],如圖1所示。

    圖1 雙目立體成像原理圖

    為描述方便和簡化計(jì)算,圖1中將左右成像平面(OLuv,ORuv)繪制在鏡頭的光心前f處(實(shí)際上攝像機(jī)的成像平面在鏡頭的光心后),兩攝像機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)本別在各攝像機(jī)鏡頭的光心處OL及OR,攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)系Oluv的u軸和v軸與和攝像機(jī)坐標(biāo)系的x軸和y軸方向一致,基線距Lb為兩攝像機(jī)的投影中心連線的距離。真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中相應(yīng)的坐標(biāo)分別為PL(ul,vl)和PR(ur,vr)。假定兩攝像機(jī)的成像在同一個(gè)平面上,則點(diǎn)P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面的Y坐標(biāo)相同,即vl=vr。P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)有如下關(guān)系:

    u1=f ■

    ur=f ■ v1

    v1=vr=f ■

    其中:

    (xc,yc,zc)為點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo);

    Lb為基線距;

    f為兩個(gè)攝像機(jī)的焦距;

    (ul,vl)和(ur,vr)分別為點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中的坐標(biāo)。

    根據(jù)視差定義,即某一點(diǎn)在兩幅圖像中相應(yīng)點(diǎn)的位置差:

    d=u1 ur=f ■

    可計(jì)算出真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo):

    因此,通過建立世界坐標(biāo)中某點(diǎn)與左右兩個(gè)攝像機(jī)像面上的相應(yīng)點(diǎn)的匹配關(guān)系,利用攝像機(jī)雙目標(biāo)定獲得的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù),就可以確定這個(gè)點(diǎn)的三維世界坐標(biāo)。

    2 雙目標(biāo)定

    雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定是通過攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定,確定視覺系統(tǒng)中兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系,即兩個(gè)攝像機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。通常采用標(biāo)準(zhǔn)的2D或3D精密靶標(biāo),通過攝像機(jī)圖像坐標(biāo)與三維世界坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系求得這些參數(shù)[3]。在實(shí)際標(biāo)定中,采用14*14的棋盤格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定,如圖2所示。

    具體的標(biāo)定過程如下:

    (1)將標(biāo)定板放置在雙目攝像機(jī)的正前方,確保標(biāo)定板在左右兩攝像機(jī)的視場(chǎng)范圍內(nèi)。通過調(diào)節(jié)標(biāo)定板的位置、角度,獲取多組標(biāo)定板圖像,通過左右攝像機(jī)中攝取到的標(biāo)定板中棋盤格交點(diǎn)位置,確定兩攝像機(jī)之間坐標(biāo)關(guān)系,從而標(biāo)定確定兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù),包括兩鏡頭的畸變參數(shù),鏡頭焦距,以及主點(diǎn)坐標(biāo)等,以及兩個(gè)攝像機(jī)的外部參數(shù)(RL、TL與RR、TR)。

    其中,RL、TL表示左攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置,RR、TR表示右攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置。

    (2)假定空間中任意一點(diǎn)在世界坐標(biāo)系、左攝像機(jī)坐標(biāo)系和右攝像機(jī)坐標(biāo)系下的非齊次坐標(biāo)分別為xw、xl、xr,則:

    x1=RL xw+TL

    xr=RR xw+TR

    則xl、xr之間有如下關(guān)系:

    xr=RRRL1x1+TR RRRL1TL

    兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系R、T可表示為:

    R=RRRL1,

    T=TR RRRL1TL

    3 雙目攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)

    雙目攝像機(jī)通過兩個(gè)相同的鏡頭和Sensor采集圖像,左右兩路視頻流經(jīng)過同步曝光控制和ISP處理,通過視頻分析處理模塊,根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù),計(jì)算物體世界坐標(biāo)與攝像機(jī)坐標(biāo)關(guān)系,最后經(jīng)過數(shù)據(jù)輸出模塊輸出物體的三維位置信息,雙目攝像機(jī)的系統(tǒng)示意圖如圖3所示。

    圖3 雙目攝像機(jī)系統(tǒng)示意圖

    在視頻分析處理模塊中,利用雙目立體視覺原理,結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)畫面中特定區(qū)域的人頭、頭肩等特征部位進(jìn)行識(shí)別,以此來區(qū)分人和其他物體,可以進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì),如圖4所示;根據(jù)人員和物體的三維位置信息,判斷人員的站立和倒地狀態(tài),并且能夠輸出場(chǎng)景的深度圖視頻,深度圖中灰度表示場(chǎng)景中物體離相機(jī)的距離,距離越遠(yuǎn)灰度越深,如圖5所示。

    4 結(jié)束語

    雙目攝像機(jī)利用雙目視覺原理,有效獲取了攝像機(jī)視場(chǎng)范圍內(nèi)人員和物體的三維位置信息,并準(zhǔn)確計(jì)算得出人員身高和距離,精度達(dá)到厘米級(jí),同時(shí)其測(cè)量速度快,結(jié)構(gòu)簡單,便于使用等優(yōu)點(diǎn),該產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中,產(chǎn)生良好的應(yīng)用效果。

    參考文獻(xiàn)

    [1]戴君,趙海洋,馮心海.機(jī)器視覺[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程,1998.

    [2]馬林.基于雙目視覺的圖像三維重建[Z].

    [3]萬衛(wèi)兵,霍宏,趙宇明.智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[M].上海交通大學(xué)出版社.

    作者簡介:柯常志(1981,8-),男,湖北黃石,工程師,碩士研究生,現(xiàn)就職于杭州??低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司,從事攝像機(jī)產(chǎn)品開發(fā),在圖像算法,嵌入式開發(fā)方面,具有8年工作經(jīng)驗(yàn)。endprint

    摘 要:利用雙目立體視覺原理,介紹了一種雙目攝像機(jī)的實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),同時(shí)結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息,該產(chǎn)品在安防行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:立體視覺;標(biāo)定;世界坐標(biāo);攝像機(jī)坐標(biāo)

    引言

    以視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)的三維外形輪廓的非接觸式、高速測(cè)量是一個(gè)重要的研究方向,雙目立體視覺測(cè)量技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。雙目立體視覺通常由單個(gè)或兩個(gè)攝像機(jī)從不同時(shí)刻、不同角度獲得被測(cè)物的兩幅圖像,基于視差原理確定被測(cè)物體的三維輪廓,并計(jì)算輪廓上任意點(diǎn)的三維坐標(biāo),利用獲取的三維坐標(biāo),對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行三維建模和三維重建。

    文章介紹了一種基于雙目立體視覺的雙目攝像機(jī),實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),以及應(yīng)用。利用雙目技術(shù),結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息。該系統(tǒng)具有測(cè)量精度高、速度快、結(jié)構(gòu)簡單、易于使用等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等諸多應(yīng)用場(chǎng)景。

    1 雙目立體視覺原理

    雙目立體視覺三維測(cè)量是基于視差原理[1],建立雙目攝像機(jī)左右兩個(gè)成像平面攝像機(jī)坐標(biāo)與被測(cè)物體世界坐標(biāo)之間的關(guān)系,圖1為雙目立體成像原理的簡單示意圖[2],如圖1所示。

    圖1 雙目立體成像原理圖

    為描述方便和簡化計(jì)算,圖1中將左右成像平面(OLuv,ORuv)繪制在鏡頭的光心前f處(實(shí)際上攝像機(jī)的成像平面在鏡頭的光心后),兩攝像機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)本別在各攝像機(jī)鏡頭的光心處OL及OR,攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)系Oluv的u軸和v軸與和攝像機(jī)坐標(biāo)系的x軸和y軸方向一致,基線距Lb為兩攝像機(jī)的投影中心連線的距離。真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中相應(yīng)的坐標(biāo)分別為PL(ul,vl)和PR(ur,vr)。假定兩攝像機(jī)的成像在同一個(gè)平面上,則點(diǎn)P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面的Y坐標(biāo)相同,即vl=vr。P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)有如下關(guān)系:

    u1=f ■

    ur=f ■ v1

    v1=vr=f ■

    其中:

    (xc,yc,zc)為點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo);

    Lb為基線距;

    f為兩個(gè)攝像機(jī)的焦距;

    (ul,vl)和(ur,vr)分別為點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中的坐標(biāo)。

    根據(jù)視差定義,即某一點(diǎn)在兩幅圖像中相應(yīng)點(diǎn)的位置差:

    d=u1 ur=f ■

    可計(jì)算出真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo):

    因此,通過建立世界坐標(biāo)中某點(diǎn)與左右兩個(gè)攝像機(jī)像面上的相應(yīng)點(diǎn)的匹配關(guān)系,利用攝像機(jī)雙目標(biāo)定獲得的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù),就可以確定這個(gè)點(diǎn)的三維世界坐標(biāo)。

    2 雙目標(biāo)定

    雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定是通過攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定,確定視覺系統(tǒng)中兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系,即兩個(gè)攝像機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。通常采用標(biāo)準(zhǔn)的2D或3D精密靶標(biāo),通過攝像機(jī)圖像坐標(biāo)與三維世界坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系求得這些參數(shù)[3]。在實(shí)際標(biāo)定中,采用14*14的棋盤格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定,如圖2所示。

    具體的標(biāo)定過程如下:

    (1)將標(biāo)定板放置在雙目攝像機(jī)的正前方,確保標(biāo)定板在左右兩攝像機(jī)的視場(chǎng)范圍內(nèi)。通過調(diào)節(jié)標(biāo)定板的位置、角度,獲取多組標(biāo)定板圖像,通過左右攝像機(jī)中攝取到的標(biāo)定板中棋盤格交點(diǎn)位置,確定兩攝像機(jī)之間坐標(biāo)關(guān)系,從而標(biāo)定確定兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù),包括兩鏡頭的畸變參數(shù),鏡頭焦距,以及主點(diǎn)坐標(biāo)等,以及兩個(gè)攝像機(jī)的外部參數(shù)(RL、TL與RR、TR)。

    其中,RL、TL表示左攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置,RR、TR表示右攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置。

    (2)假定空間中任意一點(diǎn)在世界坐標(biāo)系、左攝像機(jī)坐標(biāo)系和右攝像機(jī)坐標(biāo)系下的非齊次坐標(biāo)分別為xw、xl、xr,則:

    x1=RL xw+TL

    xr=RR xw+TR

    則xl、xr之間有如下關(guān)系:

    xr=RRRL1x1+TR RRRL1TL

    兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系R、T可表示為:

    R=RRRL1,

    T=TR RRRL1TL

    3 雙目攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)

    雙目攝像機(jī)通過兩個(gè)相同的鏡頭和Sensor采集圖像,左右兩路視頻流經(jīng)過同步曝光控制和ISP處理,通過視頻分析處理模塊,根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù),計(jì)算物體世界坐標(biāo)與攝像機(jī)坐標(biāo)關(guān)系,最后經(jīng)過數(shù)據(jù)輸出模塊輸出物體的三維位置信息,雙目攝像機(jī)的系統(tǒng)示意圖如圖3所示。

    圖3 雙目攝像機(jī)系統(tǒng)示意圖

    在視頻分析處理模塊中,利用雙目立體視覺原理,結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)畫面中特定區(qū)域的人頭、頭肩等特征部位進(jìn)行識(shí)別,以此來區(qū)分人和其他物體,可以進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì),如圖4所示;根據(jù)人員和物體的三維位置信息,判斷人員的站立和倒地狀態(tài),并且能夠輸出場(chǎng)景的深度圖視頻,深度圖中灰度表示場(chǎng)景中物體離相機(jī)的距離,距離越遠(yuǎn)灰度越深,如圖5所示。

    4 結(jié)束語

    雙目攝像機(jī)利用雙目視覺原理,有效獲取了攝像機(jī)視場(chǎng)范圍內(nèi)人員和物體的三維位置信息,并準(zhǔn)確計(jì)算得出人員身高和距離,精度達(dá)到厘米級(jí),同時(shí)其測(cè)量速度快,結(jié)構(gòu)簡單,便于使用等優(yōu)點(diǎn),該產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中,產(chǎn)生良好的應(yīng)用效果。

    參考文獻(xiàn)

    [1]戴君,趙海洋,馮心海.機(jī)器視覺[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程,1998.

    [2]馬林.基于雙目視覺的圖像三維重建[Z].

    [3]萬衛(wèi)兵,霍宏,趙宇明.智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[M].上海交通大學(xué)出版社.

    作者簡介:柯常志(1981,8-),男,湖北黃石,工程師,碩士研究生,現(xiàn)就職于杭州??低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司,從事攝像機(jī)產(chǎn)品開發(fā),在圖像算法,嵌入式開發(fā)方面,具有8年工作經(jīng)驗(yàn)。endprint

    摘 要:利用雙目立體視覺原理,介紹了一種雙目攝像機(jī)的實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),同時(shí)結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息,該產(chǎn)品在安防行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:立體視覺;標(biāo)定;世界坐標(biāo);攝像機(jī)坐標(biāo)

    引言

    以視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)的三維外形輪廓的非接觸式、高速測(cè)量是一個(gè)重要的研究方向,雙目立體視覺測(cè)量技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。雙目立體視覺通常由單個(gè)或兩個(gè)攝像機(jī)從不同時(shí)刻、不同角度獲得被測(cè)物的兩幅圖像,基于視差原理確定被測(cè)物體的三維輪廓,并計(jì)算輪廓上任意點(diǎn)的三維坐標(biāo),利用獲取的三維坐標(biāo),對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行三維建模和三維重建。

    文章介紹了一種基于雙目立體視覺的雙目攝像機(jī),實(shí)現(xiàn)方法、標(biāo)定等相關(guān)技術(shù),以及應(yīng)用。利用雙目技術(shù),結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)、人員站立或倒地的狀態(tài),并輸出深度圖信息。該系統(tǒng)具有測(cè)量精度高、速度快、結(jié)構(gòu)簡單、易于使用等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等諸多應(yīng)用場(chǎng)景。

    1 雙目立體視覺原理

    雙目立體視覺三維測(cè)量是基于視差原理[1],建立雙目攝像機(jī)左右兩個(gè)成像平面攝像機(jī)坐標(biāo)與被測(cè)物體世界坐標(biāo)之間的關(guān)系,圖1為雙目立體成像原理的簡單示意圖[2],如圖1所示。

    圖1 雙目立體成像原理圖

    為描述方便和簡化計(jì)算,圖1中將左右成像平面(OLuv,ORuv)繪制在鏡頭的光心前f處(實(shí)際上攝像機(jī)的成像平面在鏡頭的光心后),兩攝像機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)本別在各攝像機(jī)鏡頭的光心處OL及OR,攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)系Oluv的u軸和v軸與和攝像機(jī)坐標(biāo)系的x軸和y軸方向一致,基線距Lb為兩攝像機(jī)的投影中心連線的距離。真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中相應(yīng)的坐標(biāo)分別為PL(ul,vl)和PR(ur,vr)。假定兩攝像機(jī)的成像在同一個(gè)平面上,則點(diǎn)P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面的Y坐標(biāo)相同,即vl=vr。P點(diǎn)攝像機(jī)成像平面坐標(biāo)有如下關(guān)系:

    u1=f ■

    ur=f ■ v1

    v1=vr=f ■

    其中:

    (xc,yc,zc)為點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo);

    Lb為基線距;

    f為兩個(gè)攝像機(jī)的焦距;

    (ul,vl)和(ur,vr)分別為點(diǎn)P在左右攝像機(jī)成像平面中的坐標(biāo)。

    根據(jù)視差定義,即某一點(diǎn)在兩幅圖像中相應(yīng)點(diǎn)的位置差:

    d=u1 ur=f ■

    可計(jì)算出真實(shí)世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)P在左攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo):

    因此,通過建立世界坐標(biāo)中某點(diǎn)與左右兩個(gè)攝像機(jī)像面上的相應(yīng)點(diǎn)的匹配關(guān)系,利用攝像機(jī)雙目標(biāo)定獲得的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù),就可以確定這個(gè)點(diǎn)的三維世界坐標(biāo)。

    2 雙目標(biāo)定

    雙目立體視覺系統(tǒng)的標(biāo)定是通過攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定,確定視覺系統(tǒng)中兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系,即兩個(gè)攝像機(jī)之間的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。通常采用標(biāo)準(zhǔn)的2D或3D精密靶標(biāo),通過攝像機(jī)圖像坐標(biāo)與三維世界坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系求得這些參數(shù)[3]。在實(shí)際標(biāo)定中,采用14*14的棋盤格標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定,如圖2所示。

    具體的標(biāo)定過程如下:

    (1)將標(biāo)定板放置在雙目攝像機(jī)的正前方,確保標(biāo)定板在左右兩攝像機(jī)的視場(chǎng)范圍內(nèi)。通過調(diào)節(jié)標(biāo)定板的位置、角度,獲取多組標(biāo)定板圖像,通過左右攝像機(jī)中攝取到的標(biāo)定板中棋盤格交點(diǎn)位置,確定兩攝像機(jī)之間坐標(biāo)關(guān)系,從而標(biāo)定確定兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù),包括兩鏡頭的畸變參數(shù),鏡頭焦距,以及主點(diǎn)坐標(biāo)等,以及兩個(gè)攝像機(jī)的外部參數(shù)(RL、TL與RR、TR)。

    其中,RL、TL表示左攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置,RR、TR表示右攝像機(jī)與世界坐標(biāo)系的相對(duì)位置。

    (2)假定空間中任意一點(diǎn)在世界坐標(biāo)系、左攝像機(jī)坐標(biāo)系和右攝像機(jī)坐標(biāo)系下的非齊次坐標(biāo)分別為xw、xl、xr,則:

    x1=RL xw+TL

    xr=RR xw+TR

    則xl、xr之間有如下關(guān)系:

    xr=RRRL1x1+TR RRRL1TL

    兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系R、T可表示為:

    R=RRRL1,

    T=TR RRRL1TL

    3 雙目攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)

    雙目攝像機(jī)通過兩個(gè)相同的鏡頭和Sensor采集圖像,左右兩路視頻流經(jīng)過同步曝光控制和ISP處理,通過視頻分析處理模塊,根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù),計(jì)算物體世界坐標(biāo)與攝像機(jī)坐標(biāo)關(guān)系,最后經(jīng)過數(shù)據(jù)輸出模塊輸出物體的三維位置信息,雙目攝像機(jī)的系統(tǒng)示意圖如圖3所示。

    圖3 雙目攝像機(jī)系統(tǒng)示意圖

    在視頻分析處理模塊中,利用雙目立體視覺原理,結(jié)合最新的人體特征識(shí)別,模式識(shí)別和人工智能算法等多領(lǐng)域的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)畫面中特定區(qū)域的人頭、頭肩等特征部位進(jìn)行識(shí)別,以此來區(qū)分人和其他物體,可以進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì),如圖4所示;根據(jù)人員和物體的三維位置信息,判斷人員的站立和倒地狀態(tài),并且能夠輸出場(chǎng)景的深度圖視頻,深度圖中灰度表示場(chǎng)景中物體離相機(jī)的距離,距離越遠(yuǎn)灰度越深,如圖5所示。

    4 結(jié)束語

    雙目攝像機(jī)利用雙目視覺原理,有效獲取了攝像機(jī)視場(chǎng)范圍內(nèi)人員和物體的三維位置信息,并準(zhǔn)確計(jì)算得出人員身高和距離,精度達(dá)到厘米級(jí),同時(shí)其測(cè)量速度快,結(jié)構(gòu)簡單,便于使用等優(yōu)點(diǎn),該產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、值班室、審訊室等多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中,產(chǎn)生良好的應(yīng)用效果。

    參考文獻(xiàn)

    [1]戴君,趙海洋,馮心海.機(jī)器視覺[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程,1998.

    [2]馬林.基于雙目視覺的圖像三維重建[Z].

    [3]萬衛(wèi)兵,霍宏,趙宇明.智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[M].上海交通大學(xué)出版社.

    作者簡介:柯常志(1981,8-),男,湖北黃石,工程師,碩士研究生,現(xiàn)就職于杭州??低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司,從事攝像機(jī)產(chǎn)品開發(fā),在圖像算法,嵌入式開發(fā)方面,具有8年工作經(jīng)驗(yàn)。endprint

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