融合深度学习与外极线约束的三维人体位姿测量方法

为了实现汽车座椅上三维人体姿态的高精度实时测量,基于现有二维人体关节点和三维人体关节点测量方法,提出了一种融合深度学习与外极线约束的三维人体姿态测量方法。该方法将二维人体关节点深度网络提取方法和双目测量系统相结合,采用双通道多阶段迭代网络分别提取左右相机图像中人体二维关节点,结合关节点位置的Brief特征和外极线约束,利用双目相机标定结果将匹配二维关节点信息转换到三维空间中,最终得到三维人体姿态。实验结果表明,文中提出方法在自采测试集中的检测精度可达到98%。通过得到三维关节点计算所得关键位姿角度的偏差小于10°。该文所提出的方法能够满足实际汽车座椅设计的数据采集要求。     

一种利用图像序列进行摄像机标定的方法

结合消隐点的有关知识,利用图像序列中运动的人体及其阴影的垂直关系,给出了一种实用性比较强的摄像机标定方法.该方法采用线性的方法计算出了可变焦摄像机5参数的内参数矩阵及旋转矩阵,并在一定的条件下计算出平移矩阵,最终将摄像机完全标定.计算内参数及旋转矩阵时不必考虑图像之间对应点之间的关系,从而大大减少了图像检测期间算法的复杂度,提高了标定的速度.此外,模拟和实际图像实验也表明该自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性,适用于在线摄像机标定系统.     

一种基于关键帧的人体行为识别方法

为了提高人体动作识别的准确率和实时性,提出了一种基于关键帧的人体行为识别新方法。用Kinect提取人体骨架信息(各关节点的3D坐标),将中心点(人体基准参考点)分别与其他各关节点作结构向量,根据空间不变性选取中心向量,计算各个结构向量和中心向量之间的夹角,并将夹角的角速度作为一种新的姿态描述特征,利用AP(Affinity Propagation)聚类算法提取关键帧,利用SVM将得到的关键帧进行动作序列的分类。在Cornell Activity Dataset-60(CAD-60)数据库实验结果表明,新方法具有良好的识别能力。     

基于傅里叶条纹分析的多摄像机标定方法

提出一种新的摄像机标定方法,该方法基于2D共面参照物摄像机标定方法和傅里叶条纹分析方法.将已知相位分布的平面二维正弦灰度调制条纹图作为平面标定靶,通过傅里叶条纹分析方法计算出两个截断正交相位分布,利用截断正交相位分布并结合二维正弦条纹图特点提取相应的图像特征点,建立像素坐标与2D平面坐标的对应关系.将该二维平面靶在摄像机成像空间中放置不同的位置,并完成相应的特征点提取,根据2D共面参照物摄像机标定方法即可完成摄像机标定.该方法利用平面相位测量的高准确度来提高标定特征点的提取准确度,从而提高标定准确度.实验对双摄像机系统进行了标定,标定后该系统对标定靶进行测量,标准偏差达到0.010 mm.     

激光投影成像式运动目标位姿测量与误差分析

为了实现室内运动目标位姿的高精度测量,建立了一套激光投影成像式位姿测量系统.该系统利用两两共线且交叉排列在同一平面上的点激光投射器作为合作目标捷联在运动目标上,通过与光斑接收幕墙的配合共同组成运动目标位姿测量基线放大系统,利用高速摄像机实时记录幕墙上投影光斑的位置,利用摄像机标定结果求解投影光斑的世界坐标,利用投影光斑之间构成的单位向量建立运动目标位姿解算模型.最后,根据测量原理推导了图像坐标提取、摄像机外部参数标定、光束直线度与目标位姿解算结果之间的误差传递函数.实验结果表明,当摄像机的视场范围为14 000mm×7 000mm时,测量系统的姿态角测量精度为1′(1δ),位置测量精度为5mm,且误差大小与目标位姿测量误差传递函数理论计算值一致,验证了本文提出的目标位姿测量方法与测量误差传递模型的准确性,能够满足目标位姿测量高精度的要求.     

基于消隐点无穷单应的摄像机焦距精确自标定方法

利用一组平行线在不同姿态摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系和摄像机相对姿态信息,提出了一种摄像机焦距的高精度实时标定方法。该方法仅通过摄像机在任意两个位置下拍摄同一组空间平行线,基于消隐点对之间的无穷单应关系构建约束,求解焦距参数;将对应光心与消隐点连线的平行程度作为优化指标,利用Nelder-Mead非线性单纯型法实现焦距参数的优化,有效地抑制了图像噪声和姿态测量误差,提高了标定结果的精度和算法的稳健性;大量仿真结果验证了该算法可以在任意相对姿态下实现,且具有精度高、稳健性强、实时解算的优点。     

基于特征圆单目视觉的飞机舵面角位移标定技术

提出了一种基于特征圆单目视觉的非接触式飞机舵面角位移标定技术。用一台数码摄像机对固定在飞机舵面上的特征圆进行拍照,经数字图像处理后确定五个特征点的坐标,利用针孔成像和射影变换原理建立物像空间坐标解算模型,计算出特征圆的法线相对方向和圆心的相对位置,舵面角位移由该圆的法线方向确定。仿真结果表明,该方法具有标定过程简单、实时、快速和准确的特点,标定精度可达到0.1°。该技术也可用于航天器上实时测量交会对接时的相对位姿参数。     

基于视觉测量的飞行器舵面角位移传感器标定

提出一种基于计算机单目视觉的飞行器副翼、襟翼、方向舵和升降舵角位移传感器的非接触标定方法.用共面的两个特征圆组成一标定靶固定在飞行器舵面上,用一台定焦数码摄像机对标定靶拍照,获得特征圆数字图像.经图像分析确定特征圆圆心及直径在像面上的透视投影位置和长度,根据透视投影逆变换原理建立物和像空间坐标关系的解算模型,进而导出靶面平面方程.飞行器舵面角位移则由标定靶面的法线方向余弦来表示.仿真结果表明,该方法具有标定过程快速、简单和准确的特点.不需事先标定摄像机内外部参量,其标定准确度优于0.2°.     

采用分离式差分标定靶的单摄像机标定方法

采用分离式差分标定方法实现对单摄像机的高精度标定。在摄像机的物面位置上放置多个小尺度的分离式标定靶,每个标定靶上有标准点阵列,对每个光点由高斯曲面拟合法得到其CCD像面上的位置,光点位置检测结果的稳定性(均方根)达到1μm(相当于CCD 0.0053 pixel)。利用同一标定靶上标准点之间的物面差分坐标,进行四次曲面拟合,建立摄像机的像面与物面之间的映射关系。该方法对各个标定靶之间的距离没有提出要求,采用多个小尺寸的差分标定靶代替整体式的大尺度标定靶,降低对大尺度标定靶的制作要求。实验表明,当各个标定靶之间的相对角度误差小于60″时,标定残差平均值可以达到4.8μm(相当于CCD 0.028 pixel)。     

面向大视场视觉测量的摄像机标定技术

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的摄像机标定新方法,该方法采用亮度自适应的单个红外发光二极管(IR-LED)作为目标靶点,将该靶点固定在三坐标测量机的测头上,并依次精确移动至预先设定的空间位置,每次靶点到达设定的空间位置时,摄像机对靶点进行图像采集。利用三坐标测量机的精确位移,在三维空间构成一个虚拟立体靶标。针对虚拟立体靶标在大视场摄像机标定中只能覆盖一小部分标定空间的问题,通过自由移动摄像机在多个方位对虚拟立体靶标进行拍摄,使得多个虚拟立体靶标分布于整个标定空间。摄像机在每个方位对虚拟立体靶标的拍摄都标定出一组摄像机的内、外参数,然后以摄像机内参数和摄像机在各个方位下拍摄的虚拟立体靶标在摄像机坐标系下的位置及姿态参数为优化变量,建立以所有三维靶点位置重投影误差平方和为最小的目标函数,采用非线性优化方法求解摄像机标定参数的最优解。该方法较好地解决了大视场视觉测量中大尺寸靶标加工困难、摄像机标定精度难以保证的问题。仿真和实际标定实验均证明此方法可以有效提高大视场摄像机的标定精度。     

基于消失点约束的多相机标定方法

针对多摄像机一维标定算法精度低、抗噪性和稳定性差等问题,提出了基于消失点之间互相约束的多摄像机标定方法.为了避免径向畸变对成像造成的影响,利用欧式空间位置约束的几何特性,进行畸变参数的求取.通过靶标特征点约束结合摄像机的射影不变性排除杂点的干扰,再利用空间消失点之间夹角一致性,以及靶标特征点所构成的直线和消失点的反向射线平行性来求解摄像机的参数.当一维靶标任意运动时,存在着无法区分靶标特征点对应的成像点临界问题,采取反推理论数学分析法可事先避免该问题的出现.通过构建多摄像机系统进行标定实验,可以看出该方法具有较高的标定精度,且随着噪声的增加,标定结果具有一定的抗噪性和稳定性;由相对误差值可知,该方法可应用于多摄像机系统.     

影响摄像机标定精度的因素分析

摄像机标定是三维重建必不可少的步骤,摄像机标定结果的好坏直接决定着三维重建结果以及其他计算机视觉应用效果的好坏。研究了影响摄像机标定精度的一些因素,并给出了在这些因素影响下,摄像机焦距、主点位置、倾斜因子、径向畸变等参数的误差分布曲线。通过这些曲线可见增加特征点和标定图片数量,减小特征点提取误差,将有助于减小标定误差。研究表明,特征点数量控制在90点以上,标定图片数量在4～10之间,可以有效减少标定误差。对摄像机标定过程中合理选择标定图片数量,确定特征点数量和提取算法提供了参考依据。     

基于双目序列图像的测距定位与自车速度估计

为了确定车辆在行驶过程中的相对位置与速度,提出一种基于双目序列图像的实时测距定位及自车速度估计方法。该方法利用车载双目视觉传感器采集周围环境的序列图像,并对同一时刻的左右图像进行基于SURF(speeded up robust features)特征的立体匹配,以获取环境特征点的景深,实现车辆测距定位;同时又对相邻两帧图像进行基于SURF特征的跟踪匹配,并通过对应匹配点在相邻两帧摄像机坐标系下的三维坐标,计算出摄像机坐标系在车辆运动前后的变换参数,根据变换参数估算出车辆的行驶速度。模拟实验表明,该方法具有良好的可行性,速度计算结果比较稳定,平均误差均在6%以内。     

一种大视场相位测量轮廓术系统标定方法

在进行大视场相位测量轮廓术系统参量标定时需要大的标定平面和精密移动台,由于携带不方便,不易进行现场标定。提出了一种用于相位测量轮廓术系统参量的高精度、现场标定方法,采用一块较小的平面标定靶在有效测量体积内不同位置多次摆放,以获取密集的数据点。先标定出摄像机的内参量和外参量,再指定一个全局参考平面和若干辅助参考平面,然后在图像平面上分区计算出每个位置标定靶上每点相对辅助参考平面的高度差和相位差,最后应用极大似然估计法估计出相位高度映射参量。实验中平面高度测量的标准偏差达到0.0433 mm。这种方法只需要较小的平面标定靶,标定过程方便、精度高,完全适合大视场三维测量相位测量轮廓术系统现场标定要求。     

基于转轴参数的多自由度双目视觉系统标定

多自由度双目立体视觉系统可以解决传统双目立体视觉视场区域小的问题。避免双目摄像机每转动一个角度都需要重新标定外参数,提出了一种基于转轴参数的标定方法。只需标定出初始位置时双目摄像机的内外参数,使摄像机绕转轴旋转,根据单应性原理测量摄像机与标定模板的位姿关系,确定转轴方向矢量与轴上点坐标。最终利用Rodrigues旋转矩阵确定旋转已知角度后双目摄像机的外参数,实现多自由度双目系统的标定。实验结果表明,提出的方法能准确测量转轴参数,完成多自由度双目立体视觉系统的快速标定,提高系统的工作效率。     

基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法

在大视场交通监控摄像机的标定中,由于不便于放置大尺寸标定靶标,常采用交通标线构成的特定几何图形替代标定靶标,但许多交通场景仅有一组平行的车道分界交通标线,难以获得传统标定方法所需的标定约束条件。针对此类交通场景,选取两平行交通标线和其中一条线上的三点作为标定参考物,依靠其中一条线上三点在单幅图像中的像素坐标、三点间的两个距离值及平行线间距作为约束条件来完成摄像机的标定。建立了图像坐标系与世界坐标系之间新的换算关系,推导出了摄像机内外参数的求解公式,探讨了旋转角对测量误差的影响。实验结果表明,在约束条件不足的情况下能够获得较好的摄像机参数近似解,沿道路方向上的测距精度优于对比文献的结果,具有标定参考物选取容易、操作简便、几何约束条件少等优点,适用于交通监控系统中大视场摄像机的快速标定场合。     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

CCD摄像机图像中心两种标定方法的应用研究

应用两种方法对CCD摄像机的图像中心进行标定;其中直接光学方法根据因镜头畸变造成的像素点在像面水平和垂直两个方向上分布的对称性得到图像中心;基于镜头畸变的透视投影方法利用具有精确定位点阵的平面模板及其在不同方位所成图像,标定出摄像机的内外参量,其中包含图像中心.标定过程考虑了两种主要的镜头畸变.针对某型摄像机及镜头,试验得出关于两种方法的适用性和优缺点,并验证了后一种方法的强收敛性.     

复杂刚性运动物体的高精度三维测量算法

基于相移法的三维形貌重建精度高,对环境噪声和阴影等不敏感,但由于多幅条纹解相位,难以应用于动态物体的三维测量中,为此,提出了一种新的算法.基于Harris算法提取刚性运动棋盘格的角点,确定相邻两帧采集条纹图像之间的像素偏差并校正采集条纹图像;根据投影仪和摄像机的标定参数建立投影图像和采集图像之间的空间变换矩阵,并根据变...     

摄像机标定技术在活塞视觉检测与分选中的应用研究

在机器人视觉检测及自动化分捡中,准确地校正摄像机镜头畸变对获取物体精确图像及确定物体准确位置具有重要意义。采用了带有径向畸变的小孔摄像机模型及基于线段斜率的标定方法。在标定过程中,应用线性算法求解出了镜头的径向畸变系数。实验表明,采用的标定方法简捷有效,其标定结果能够满足研究需要。