[发明专利]基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法

权利要求书

1.基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，利用基于进化算法的多摄像机高精度自动标定系统，

所述基于进化算法的多摄像机高精度自动标定系统包括多个摄像机、中央处理器、图像处理器以及存储器，所述中央处理器分别与摄像机、图像处理器以及存储器连接；所述摄像机中每台摄像机与至少其他一台摄像机的视角有重叠；

其特征是：所述方法包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，

步骤一、摄像机拍摄同一个场地中行人行走的视频；

步骤二、中央处理器同步采集每台摄像机拍摄同一个场地中行人行走的视频，作为输入；

步骤三、使用基于深度神经网络的人体检测算法检测每幅图像中人体的位置；

步骤四、根据检测到的每幅图像中人体的位置从图像中分割预先设定的人体感兴趣区域小图像；

步骤五、通过基于深度神经网络的人体重识别算法和关键点检测算法分别检测并获得人体感兴趣区域小图中的行人关键点位置信息和身份信息；

步骤六、根据人体关键点位置信息获得人体的躯干位置；同时，通过人体关键点位置信息和身份信息获得同一个人在不同摄像机视角中的对应脚点及脚点的数据信息，所述脚点的数据信息包括脚点的像素坐标；

步骤七、根据人体的躯干位置，通过聚类和回归的方法计算并获得每幅图像中坐标系X、Y、Z三个方向上消失点的位置信息；

步骤八、通过消失点的位置信息， 根据基于消失点的摄像机参数重建法获得每个摄像机的初始参数，然后根据初始参数和不同摄像机视角中的对应脚点获得每个摄像机对应的世界坐标系间的变换矩阵；

步骤九、使用进化算法迭代优化每个摄像机初始的摄像机参数，得到摄像机标定参数的局部最优值；

步骤十、将每组摄像机的局部最优参数投射到同一个世界坐标系中，得到高精度的多摄像机参数，多摄像机高精度自动标定完成。

2.根据权利要求1所述的基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，其特征是：所述步骤五中的行人关键点位置信息包括人体五个头部关键点、四个躯干关键点和八个四肢关键点的像素坐标。

3.根据权利要求1所述的基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，其特征是：所述步骤五中的身份信息为多个摄像机所拍摄的图像中，将人体的感兴趣区域小图与之前时刻所检测到的人体图像相匹配，所检测识别到的人体的唯一身份信息。

4.根据权利要求1所述的基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，其特征是：步骤八中，摄像机的初始参数包括γ，β，α，f_x，f_y，c_u，c_v，t_Z8个参数，其中γ为摄像机坐标系相对于世界坐标系X轴方向上的旋转角，β为摄像机坐标系相对于世界坐标系Y轴方向上的旋转角，α为摄像机坐标系相对于世界坐标系Z轴方向的选择角，f_x为摄像机内部参数中的坐标系X方向焦距分量，f_y为摄像机内部参数中的坐标系Y方向焦距分量，c_u为主点在像素坐标系ou方向上的坐标，c_v为主点在像素坐标系ov方向上的坐标，t_Z为摄像机的高度值。

5.根据权利要求1所述的基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，其特征是：所述步骤八中根据摄像机视角中的对应脚点获得每个摄像机对应的世界坐标系间的变换矩阵的方法，具体步骤如下：

(1)根据人行走在地面上的基本假设，将图像每个人脚在世界坐标系上的Z轴坐标设置为0；

(2)根据脚点的像素坐标和投影矩阵公式，建立脚点从世界坐标系到像素坐标系的投影方程；

(3)求解脚点的投影方程，得到脚点的世界坐标系坐标；

(4)根据步骤五中获得的人体感兴趣区域小图中的行人关键点位置信息和身份信息，将同一时刻不同视角中的同一脚点配对；

(5)使用相邻两个摄像机世界坐标系中对应的多个脚点，通过基于SVD算法的刚性变换矩阵求解方法求解并获得两世界坐标系的刚性变换矩阵，进而获得每个摄像机对应的世界坐标系间的变换矩阵。

6.根据权利要求1所述的基于进化算法的多摄像机高精度自动标定方法，其特征是：所述步骤九中进化算法的具体算法步骤如下：

(1)根据初始的摄像机参数构建第一代的摄像机参数概率分布模型，将初始的几何误差作为第一代的几何误差；

(2)根据上一代的摄像机参数概率分布模型随机生成若干个摄像机参数组；

(3)分别使用每组摄像机参数，使用摄像机投影矩阵和摄像机的投影关系计算并获得世界坐标系中地面上的方形网格在摄像机视角中的投影，然后通过计算投影坐标与各网格线交点之间的欧式距离，获得投影与理想投影点的重投影误差；

(4)分别使用每组摄像机参数，使用基于投影的对称转移误差计算方法，计算并获得不同摄像机视角中对应脚点的对称转移误差；

(5)将每组摄像机参数的重投影误差和对称转移误差相加得到几何误差，筛选并保留几何误差比上一代几何误差均值小的摄像机参数组；

(6)计算保留下来的摄像机参数组的几何误差均值，获得所需优化的摄像机参数的多元正态概率分布模型；

(7)重复步骤(2)～(6)，直到摄像机参数几何误差均值的减小比率小于设定阈值。