[发明专利]摄像设备标定方法、电子设备和存储介质

说明书

本申请提供了一种摄像设备标定方法、设备和存储介质，包括：基于各摄像设备获取目标对象的图像帧序列，估计目标对象在各摄像设备拍摄下的二维关节坐标和三维骨骼坐标，得到三维骨骼坐标的三维中心坐标；根据PNP算法对每对摄像设备拍摄的二维关节坐标和三维骨骼坐标进行分析，得到第一变换矩阵和第二变换矩阵，根据各第一变换矩阵和各第二变换矩阵，确定每对摄像设备之间的相对变换矩阵，重复执行上述步骤，得到三维骨骼坐标的三维中心坐标，得到每两个摄像设备之间的相对变换矩阵；根据每两个摄像设备之间的相对变化矩阵和预定义的基准坐标，得到相对目标对象三维中心坐标的各摄像设备的三维姿态。旨在提高摄像设备标定效率及提高标定准确度。

技术领域

本申请涉及视觉技术领域，尤其涉及一种摄像设备标定方法、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，随着分布式智能摄像系统在人工智能和计算机视觉领域的应用，对多摄像设备的标定要求也越来越高。由于分布式智能摄像系统往往需要部署数百甚至上千个摄像设备，以进行安保、安全或商业分析等应用。

然而，在实际应用过程中，如果采用常规的相机标定手段对如此大规模的摄像设备进行标定，不仅需要在每个摄像机前移动标定板，还要确保至少有两个摄像机能同时看清标定板平面以及板面上的标定特征。这种苛刻的要求不但限制了摄像机的的部署位置，且随着摄像设备部署位置的不同，对应标定板的移动规则也不同，导致大规模部署摄像设备的标定效率低下且很难保证标定的准确度。

发明内容

本申请提供了一种摄像设备标定方法、电子设备和存储介质，把人作为标定基础，通过获取待监控区域内被跟踪对象人的图像帧序列，基于被跟踪对象的图像帧序列来完成摄像设备的标定，有效避免了使用传统标定板在部署大量摄像头标定过程中遇到的问题，旨在提高摄像设备标定效率的同时提高标定准确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种摄像设备标定方法，所述方法包括：

分别基于各摄像设备获取目标对象的图像帧序列，所述目标对象为待监控区域内的被跟踪对象；

根据各所述图像帧序列，分别用预训练好的神经网络估计所述目标对象在所述各摄像设备拍摄下的二维关节坐标和三维骨骼坐标；

对各所述三维骨骼坐标进行融合处理，得到所述三维骨骼坐标的三维中心坐标；

分别获取每对摄像设备拍摄的所述二维关节坐标和所述三维骨骼坐标，根据PNP算法分别对所述每对摄像设备拍摄的所述二维关节坐标和所述三维骨骼坐标进行分析，得到第一变换矩阵和第二变换矩阵；其中，所述第一变换矩阵为各第一摄像设备相对所述三维中心坐标的变换矩阵，所述第二变换矩阵为各第二摄像设备相对所述三维中心坐标的变换矩阵，所述每对摄像设备为所述各摄像设备中具有公共视场的两个摄像设备，所述每对摄像设备包括所述第一摄像设备和所述第二摄像设备；

根据各所述第一变换矩阵和各所述第二变换矩阵，确定每对摄像设备之间的相对变换矩阵；

重复执行对各所述三维骨骼坐标进行融合处理，得到所述三维骨骼坐标的三维中心坐标及其之后的步骤，直至得到所有摄像设备中每两个摄像设备之间的相对变换矩阵；

分别根据每两个摄像设备之间的相对变换矩阵和预定义的基准坐标，得到相对所述目标对象三维中心坐标的所述各摄像设备的三维姿态。

第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如上第一方面所述摄像设备标定方法的步骤。

第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上第一方面所述摄像设备标定方法的步骤。