[发明专利]一种单目视觉里程计目标位姿检测方法在审
申请号: | 202210382990.4 | 申请日: | 2022-04-12 |
公开(公告)号: | CN114964206A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 吴慧秀;郑恩辉;阙建飞 | 申请(专利权)人: | 中国计量大学 |
主分类号: | G01C21/00 | 分类号: | G01C21/00;G01C22/00;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/74 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 林超 |
地址: | 310018 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 目视 里程计 目标 检测 方法 | ||
1.一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:方法包括以下步骤:
1)用单目相机实时采集带有目标的图像;
2)用改进的方法对前后两帧相邻图像进行特征点的提取与匹配,获得特征匹配点对;
3)针对特征点的提取与匹配结果获取与之对应的相机的外参矩阵,再根据外参矩阵实时对每一帧的图像进行处理实现目标的位姿检测跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:所述2)具体为:
步骤S1:依次采用图像金字塔和灰度质心法对步骤1)获得的原始图像进行处理;
步骤S2:利用像素级处理方法检测步骤S1处理后的图像得到初始角点,针对所有初始角点计算HARRIS响应值并筛选后得到角点集合;
步骤S3:基于邻域像素值构建角点的二进制描述子,并形成特征点;
步骤S4:采用快速最近邻搜索算法对待配准图像和参考图像处理得到侯选特征匹配点对;
步骤S5:先采用RANSAC算法对侯选特征匹配点对进行筛选,再利用双向交叉匹配的方式对筛选后的侯选特征匹配点对进行精匹配和提纯,获得特征匹配点对。
3.根据权利要求2所述的一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:所述步骤S1中,对步骤1)采集的原始图像进行处理,先输入到图像金字塔中进行尺度归一化,再采用灰度质心法得到旋转归一化,获得处理后的图像。
4.根据权利要求2所述的一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:所述步骤S2具体为:
步骤S21:在图像中遍历每个像素点作为参考像素点P,参考像素点P的亮度为IP,预先设置亮度变化阈值为T;
步骤S22:以参考像素点P为中心建立半径为4像素的圆,对位于圆边缘上的24个像素点沿固定的一个时针方向进行顺序标号;
步骤S23:将标号为1、5、9、13、17、21的六个像素点与参考像素点P的亮度进行比较:
若其中有五个像素点的亮度均大于IP+T或小于IP-T时,则参考像素点P可能是一个角点,进入步骤S15;否则,再进入步骤S14;
步骤S24:将标号为3、7、11、15、19、23的六个像素点与参考像素点P的亮度进行比较:
若其中有五个像素点的亮度均大于IP+T或小于IP-T时,则参考像素点P可能是一个角点,进入步骤S15;否则参考像素点P不是角点;
步骤S25:遍历位于圆边缘上的24个像素点中每组连续的18个像素点,并判断:若有连续的18个像素点的亮度均大于IP+T或小于IP-T,则参考像素点P是初始角点,否则像素点P不是初始角点;
步骤S26:重复步骤S12~S15,对每一个像素点执行相同的操作,完成每一个像素点是否为初始角点的判断。
5.根据权利要求2所述的一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:所述步骤S3具体为:
以角点为中心框选一个N×N大小的矩形窗口,随机选取128对在该窗口内坐标位置满足高斯分布的像素点对i和j,i和j,再针对其中每对像素点对处理获得比较参数:
其中,Ii、Ij分别表示像素点对中的两个像素点对,i、j分别表示像素点的序数,BREIFi,j表示像素点i和j之间的像素值大小比较参数;
将所有对像素点对的比较参数共同构成该角点的描述子,将每个角点及其对应的一个描述子构成一个特征点,从而将各个角点处理变成了特征点。
6.根据权利要求2所述的一种单目视觉里程计目标位姿检测方法,其特征在于:所述步骤S4具体为:以前一帧图像作为参考图像,以后一帧图像作为待配准图像,待配准图像和参考图像的特征点使用FLANN快速最近邻搜索算法处理获得各个候选匹配点对。
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