[发明专利]一种基于单目视觉的目标测距方法

说明书

本发明公开了一种基于单目视觉的目标测距方法。首先建立驾驶坐标系、像素坐标系和图像坐标系；然后对单目相机进行相机标定，获得相机的内参矩阵；再利用相机采集图像信息，并对目标完成识别，获取目标所在矩形区域信息，以矩形下边框的中点为目标投影测距参考点；根据该点的像素坐标，分别计算出目标与相机的X轴和Y轴方向的距离；根据勾股定理，最后求得目标的距离。该方法在目标识别的基础上，根据目标投影点的像素位置可以在无需知道目标物体高度的前提下，分别计算出X和Y方向上的距离，进而实现单目测距。本方法可移植性高，测距精度理想，操作简便，在实时目标测距方面有很好的表现。

技术领域

本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种目标测距方法。

背景技术

随着万物互联时代的到来，安全辅助驾驶技术和无人驾驶技术发展势头迅猛，目标测距作为其重要组成部分，有很高的研究价值。机器视觉作为辅助可以帮助我们获取行驶过程中的很多信息，包括距离信息。目前基于机器视觉进行距离测算的方法大致有两种，分别是双目测距和单目测距。双目测距的机器视觉信息处理技术基于人类视觉的视差理论，通过图像物体的特征点进行匹配重构三维坐标系，恢复三维世界中的深度信息。双目测距精度较高，但存在对摄像头安装和协同性要求较高、处理数据过程中计算量大、对处理器性能要求较高以及测距实时性能不好的问题。单目视觉测距系统可以比较好地解决上述问题，其适用范围广、操作简单、安装成本低、计算量较小、处理单幅图像速度快，可以较好地保证处理的实时性。

常见的单目视觉测距模型有三种，分别是小孔成像测距模型、静态图像测距模型和连续多帧图像测距模型。其中小孔相机测距模型是最基本的测距模型，该测距模型与人眼观察物体的光学原理相类似，成像平面到物体的距离与成像平面上虚像大小的乘积等于物体的真实大小和焦距的乘积，只要获得物体的真实高度信息就可以求得目标距离。静态图像测距模型是在小孔成像模型基础上改进得来，其原理是相机将三维坐标内的物体通过投影透视变换，将物体的虚像投影到用来成像的二维平面上，在理想的成像情况下，相机放置角度和地面刚好垂直，成像光轴和路面处于平行状态，此时由相似三角形几何原理可以求得距离。连续多帧图像测距模型基于检测目标连续前后两帧图像间成像关系原理，是静态图像测距模型的改进算法。

上述三种方法的适用场景都有限制。小孔成像测距模型要求得距离就需要已知目标的真实高度，在实时测量时很难满足。静态图像测距模型对摄像机标定的要求比较高，同时要求镜头本身造成的畸变较小。连续多帧图像测距模型要求目标物体处于静止状态，当前距离求解过程依赖于上一帧图像的目标的距离，这就对上一帧距离的精度提出了较高的要求，容易造成误差的累积。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于单目视觉的目标测距方法。首先建立驾驶坐标系、像素坐标系和图像坐标系；然后对单目相机进行相机标定，获得相机的内参矩阵；再利用相机采集图像信息，并对目标完成识别，获取目标所在矩形区域信息，以矩形下边框的中点为目标投影测距参考点；根据该点的像素坐标，分别计算出目标与相机的X轴和Y轴方向的距离；根据勾股定理，最后求得目标的距离。该方法在目标识别的基础上，根据目标投影点的像素位置可以在无需知道目标物体高度的前提下，分别计算出X和Y方向上的距离，进而实现单目测距。本方法可移植性高，测距精度理想，操作简便，在实时目标测距方面有很好的表现。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1：建立驾驶坐标系、像素坐标系和图像坐标系；

以单目相机光心O投影到地面的点作为驾驶坐标系的原点O′，目标移动的方向为Y轴正方向，相对于目标移动方向的正右方向作为X轴正方向，建立驾驶坐标系O′-XY；

以单目相机成像平面的左上角点作为像素坐标系的原点o″，竖直向下方向为v轴正方向，水平向右方向为u轴正方向，建立像素坐标系o″-uv；

以单目相机光轴所在的直线和单目相机成像平面的交点作为图像坐标系的原点o′，竖直向下方向为y轴正方向，水平向右方向为x轴正方向，建立图像坐标系o′-xy；