[发明专利]一种可实时检测自身姿态的红外定位相机

说明书

本申请涉及一种可实时检测自身姿态的红外定位相机，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取相机的IMU数据并进行数据预处理；对预处理后的数据，进行IMU姿态解算；进行IMU姿态校准，以标定姿态角；当不处于相机校准状态时，确定IMU姿态已校准；计算实时姿态角与标定姿态角的偏差；判断偏差大于预设阈值时，计算溢出比并记录最大偏差值；判断溢出比和最大偏差值满足阈值条件，确定不同的相机姿态状态。本申请在相机校准时记录IMU解算的相机姿态角，通过角度变化判断相机姿态改变，并判断追踪定位系统是否需要重新标定相机，克服现有追踪定位系统中，无法判断重新标定相机时机的问题，提高系统使用的便捷度，降低系统操作人员的专业要求。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及可实时检测自身姿态的红外定位相机。

背景技术

近年来，随着计算机的不断普及，依托于相机图像的计算机视觉技术也在不断发展。其中，获取空间三维物体的距离信息是三维成像、三维物体重建和计算机辅助设计中最基础的内容，有着广泛的实际应用价值。双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中，双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。视差需要通过相机的标定得到，相机标定后能精确地确定相机间的空间变换关系，即位置和姿态关系，由此可以计算两幅数字图像的视差。然而，一旦相机有轻微的位移或姿态变化，相机标定的视差就不再准确，从而导致三维重建误差较大或失败，需要重新标定相机。此外，相机的位姿发生轻微变化后，三维重建误差增大或失败的问题无法做出判断，何时需要重新标定相机，都需要人工根据实际计算的结果与实际对比后才能够判断，这极大程度地增加了系统的使用难度以及提高了对系统使用者的专业要求。

因此，期望提供可实时检测自身姿态的红外定位相机的定位方法及系统，在相机校准时记录IMU解算的相机姿态角，通过角度变化判断相机姿态改变，进一步判断追踪定位系统是否需要重新标定相机，克服现有追踪定位系统中，无法判断重新标定相机时机的问题，提高系统使用的便捷度，降低系统操作人员的专业要求。

发明内容

根据本申请的一些实施例的第一方面，提供了一种可实时检测自身姿态的红外定位相机的定位方法，应用于终端(例如，电子设备等)中，所述方法可以包括：获取相机的IMU数据并进行数据预处理；对预处理后的数据，进行IMU姿态解算；进行IMU姿态校准，以标定姿态角；当不处于相机校准状态时，确定IMU姿态已校准；计算实时姿态角与标定姿态角的偏差；判断偏差大于预设阈值时，计算溢出比并记录最大偏差值；判断溢出比和最大偏差值满足阈值条件，确定不同的相机姿态状态。

在一些实施例中，所述方法可以进一步包括：确定不同相机姿态的占比满足阈值条件，发送校准相机提示，并执行相机的重新标定。

在一些实施例中，所述获取相机的IMU数据并进行数据预处理进一步包括：获取相机的IMU数据，包括加速度计和陀螺仪数据；对加速度计进行XY轴的零点校准，减去零漂；进行高通滤波。

在一些实施例中，所述对预处理后的数据，进行IMU姿态解算进一步包括：利用6轴姿态Kalman滤波算法计算相机的偏航角、俯仰角和滚转角。

在一些实施例中，所述进行IMU姿态校准，以标定姿态角进一步包括：当进行IMU姿态校准时，保存相机的姿态角，包括俯仰角和滚转角；当完成IMU姿态校准时，通过对所有的姿态角求平均，得到标定姿态角。

在一些实施例中，当不处于相机校准状态时，所述方法可以进一步包括：确定IMU姿态已校准，包括姿态角已标定，确定不同的相机姿态状态；确定IMU姿态未校准，包括姿态角未标定，确定相机姿态状态为未知。