[发明专利]一种基于车辆轴距的多镜头自适应跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，其步骤包括：

步骤S1:获取车辆3D检测框以及车辆姿态；

步骤S2:获取相机的外参焦距，高度，倾斜角f,h,θ；

步骤S3:获取车辆2D检测框的鸟瞰图；

步骤S4:根据所述鸟瞰图对车辆轨迹进行处理，获取各个相机坐标系之间的变换矩阵；

步骤S5:获取检测目标从一个相机转到另一个相机的鸟瞰图位置；

步骤S6:实现两个相机中同一目标相互关联，完成跨镜头跟踪。

2.根据权利要求1所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过摄像头采集道路视频流数据，以视觉中道路行使车辆为目标，采用深度神经网络对车辆进行姿态估计，以获取所述车辆3D检测框以及车辆姿态。

3.根据权利要求1所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据所述相机的f,h,θ，将所述3D检测框投影在以相机为原点，以地面为坐标平面的笛卡尔标系下，则3D检测框将转为2D的检测框呈现俯视视角，再可视化出车辆2D检测框的鸟瞰图。

4.根据权利要求3所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3中对车辆轨迹进行处理包括：

高斯去噪，运动学滤波，卡尔曼平滑；

采用贝塞尔曲线对车辆轨迹进行拟合；

对各个相机时间进行同步，根据所述轨迹求解出各个相机坐标系之间的变换矩阵。

5.根据权利要求1所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S5中，将跟踪目标检测结果通过f,h,θ投影到相机平面的鸟瞰视角，再通过相机坐标系的变换矩阵，计算出检测目标从一个相机转到另一个相机的鸟瞰图位置。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2的流程包括：

步骤S201：识别检测车辆型号，查询该车型的轴距以及轮距；

步骤S202：检测图像中轮胎中心位置，利用所述检测车辆的姿态，得出各轮胎之间的几何关系；

步骤S203：计算出相机的外参焦距，高度，倾斜角f,h,θ。

7.根据权利要求6所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S203中，f,h,θ的具体计算方法为：

其中：argminf(x)为求取使函数取得最小值时x的值；符号“^”表示该变量的估计值，上标“T”表示矩阵的转置矩阵，符号“||”表示该变量的模值，N为一辆车中检测到轮胎的个数；i、j表示第i、j个轮胎；为世界坐标系下第i个轮胎指向第j个轮胎的方向向量；d为第i个轮胎与第j个轮胎的轴距或者轮距；λ为优化的超参数。

8.根据权利要求1-5中任意一项所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述相机坐标系之间的变换矩阵计算方式为：

已知相机A与相机B之间由以下关系表示；

其中：h函数为匈牙利算法，匹配A，B相机的同时刻对应点，结果是总代价；A为A镜头中的所有点构成矩阵，B为B镜头中的所有点构成矩阵，η为超参数。

9.根据权利要求1-5中任意一项所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S5中，检测目标投影到鸟瞰图的计算公式为：

其中：X_i，Z_i为鸟瞰平面的坐标，x_i,y_i为图像中像素坐标，为所述焦距，高度，倾斜角的估计值。

10.根据权利要求1-5中任意一项所述的自适应车辆跨镜头跟踪方法，其特征在于，所述步骤S6的流程包括：

根据所述计算的目标位置，与相机本身在该位置检测到的目标进行关联融合；

将两个相机中同一目标相互关联，赋予相同的编号；

实现多镜头跟踪编号相同的目标。