[发明专利]一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法在审
| 申请号： | 201910914339.5 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110706291A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 艾尚茂;刘德鹏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04;G01M10/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 本发明属于海洋工程水池实验领域，目的在于提供一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，包括以下步骤：建立水下非线性摄像机模型，对水下摄像机进行标定；采集目标对象的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集作为卷积神经网络训练输入；建立卷积神经网络模型进行训练；布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；采用PnP算法获取物体的定位信息；将每帧图像数据组合。本发明解决了现有水池实验中运动物体轨迹测量技术存在的问题，有效避免了传统定位方法中针对目标细节特征的识别，极大地简化了计算过程。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 水池实验 水下摄像机 非线性摄像机模型 运动物体轨迹 帧图像数据 被测对象 采集目标 彩色图像 定位信息 海洋工程 计算过程 目标细节 三维轨迹 视觉测量 水下图像 算法获取 图像坐标 训练图集 运动物体 特征点 标定 测量 采集 输出 | ||
【主权项】：
1.一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：建立含有畸变项的水下非线性摄像机模型，通过标定板对水下摄像机进行标定；/n步骤二：采集目标对象一定数量的不同姿态的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集，作为卷积神经网络训练输入；/n步骤三：建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络训练；/n步骤四：布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；/n步骤五：通过2D图像与3D物体之间点的对应关系，采用PnP算法获取物体的定位信息；/n步骤六：将每帧图像数据组合。/n
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