[发明专利]一种支撑点搜索的单目视觉室内定位方法

说明书

本发明属于单目视觉室内定位技术领域，具体涉及一种支撑点搜索的单目视觉定位方法。本发明主要针对普通单目摄像头与定位环境较为固定的场景。通过本发明方法对可视环境中的目标进行高精度二维定位。具体可分为离线与在线两个阶段。离线阶段，对单目摄像头进行标定，获取内参矩阵以及畸变系数。采集定位环境图像，构建参考面定位坐标系。然后选择像素坐标与世界坐标点对求解单应矩阵。在线阶段，首先用目标检测网络对可视区域内的定位目标进行检测，根据输出结果对背景图像进行更新。然后根据输出的目标类别在目标检测框内进一步搜索，估计目标在参考面的定位像素点。最后定位像素点经畸变矫正与投影映射，估计得到目标在真实环境下的二维坐标。

技术领域

本发明属于单目视觉定位技术领域，尤其涉及一种支撑点搜索的单目视觉室内定位方法。

背景技术

随着移动网络、云计算和物联网等技术的飞速发展，基于位置的服务受到越来越多的关注。在当前的大数据技术背景下，人类生活的方方面面都会产生大量的数据，然而，如果获取的数据没有对应的位置信息，数据的可用性就会大大降低。对于开阔的室外环境而言，全球卫星系统(Global Positioning System，GPS)、北斗导航系统结合通信基站定位的方法获得了广泛的应用，然而在室内环境中，由于卫星信号难以穿透建筑物，无法辅助设备在室内环境中进行定位。

随着计算机视觉技术的发展以及监控摄像头的广泛使用，为基于视觉定位技术的应用与发展创造了巨大的市场与机会。视觉定位技术可广泛应用于公共娱乐场所安防、居家安全监测、预防犯罪、事故监测与预警等场景下。当前主流的相机分为三大类，分别为只有一个镜头，即一次获取一幅二维图像的单目摄像头；另一类为双目相机，可同时从两个相近角度获取两幅有差异的二维图像；最后一类是可以获取目标距离的深度相机。单目相机结构简单，成本低，应用较为广泛。在单目相机的定位场景中，通常分为两类，一类是需要建库的视觉定位方法，即离线阶段拍摄多幅图像，建立离线图像库，并标注对应的位置标签。在线阶段，运动目标拍摄一幅图像，与离线库中的图像进行匹配，再通过特征点匹配方法，建立两幅图像的映射关系，最后输出在线图像的位置。另一类方法是单目相机固定，在离线阶段求解图像坐标系与定位参考坐标系之间的映射关系。在线阶段直接提取拍摄图像中的目标，求解对应的定位像素点，再通过映射，输出目标在真实世界下的位置。

在第二类单目视觉定位方法中，传统方法“Vu H,Nguyen V G,Pham A T,etal.Pedestrian Localization and Trajectory Reconstruction in a SurveillanceCamera Network[C]//Proceedings of the Eighth International Symposium onInformation and Communication Technology.2017:393-400.”需要对背景进行建模求解，再通过绝对变化像素值找到目标区域，再选择对应的像素点作为定位像素点输出。此类方法，对非目标背景变化以及光影变化较为敏感，另外对定位像素点的搜索策略完全依赖于提取的目标区域准确性，而没有进一步搜索目标在地面上的支撑像素点。所以该传统方法定位能力有限，易受到环境噪声以及背景变化的干扰，导致定位算法不够稳健。

发明内容

在传统前景提取方法中，需要采集多帧图像对背景建模，然后再用概率或者分类的方法估计出前景目标区域。该方法计算量大，依赖于准确的背景建模，另外对光影变化较为敏感。针对该问题，本发明提出一种基于目标检测结果的背景建模方法，根据目标检测结果对上一幅背景图像更新。该方法对背景中的噪声不敏感，同时对非定位目标背景区域变化也不敏感。针对光影干扰，本发明提出相对变化特征与绝对变化特征融合的方法来估计前景目标。背景区域亮度变化前后的像素值分布变化较小，基于此原理抑制光影的干扰。另外传统方法取前景矩形区域下边框上的点为定位像素点，该策略的定位精度严重依赖于目标的体积以及姿态。针对该问题，本发明方法提出目标支撑点搜索方法，直接搜索定位目标与地面的接触(支撑)像素点。以此提高目标定位精度。

为了实现本发明的目的，采用的技术方案如下：