[发明专利]一种基于精细CAD模型的图像车辆三维姿态估计方法

权利要求书

1.一种基于精细CAD模型的图像车辆三维姿态估计方法，其特征在于，包括：

步骤1，初始化车辆相对摄像机的三维姿态参数，包括相对地面位置X,Y以及在地面上的旋转角度θ，记向量p＝(X,Y,θ)；初始化过程即仅利用图像特征粗略确定车辆相对相机的初始位置(X₀,Y₀)和旋转角θ₀；

步骤2，提取真实车辆轮廓和模型车辆轮廓，具体是采用Canny边缘检测算子提取真实车辆轮廓和模型车辆轮廓；

步骤3，对模型车辆轮廓采用直线拟合，具体是采用改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)，先将曲线轮廓用分段直线的拟合后再进行轮廓匹配；

步骤4，计算真实车辆轮廓和模型车辆轮廓的匹配误差，具体是比较每段直线轮廓与真实车辆轮廓间的匹配误差，再将所有直线的匹配误差累加得到当前姿态下轮廓匹配误差，定义第i条直线轮廓的匹配误差为e_i，所有匹配误差构成的匹配误差向量，也即待优化的能量函数e＝[e₁,e₂,…e_n]；

步骤5，优化姿态参数，优化目标是最小化能量函数，采用高斯牛顿迭代法，通过不断地优化姿态参数来减少匹配误差，投影轮廓和图像轮廓也就不断地靠近，最终收敛到准确的姿态参数。

2.根据权利要求书所述的一种基于精细CAD模型的图像车辆三维姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下子步骤：

步骤1.1从图像中检测出车辆所在的矩形区域，粗略假定矩形框中心位置即为车辆模型中心的投影位置；

步骤1.2根据矩形框中心位置，结合摄像机成像的投影方程可以确定车辆模型中心相对相机的位置坐标(X₀,Y₀)；

步骤1.3根据车辆的结构特点，图像中车辆的梯度方向大多分布于车辆模型坐标系的x轴和y轴；通过提取前景车辆的HOG特征可以检测到这两个方向，计算出它们的夹角，并结合投影方程可以初步确定车辆在地面上的旋转角θ₀。

3.根据权利要求书所述的一种基于精细CAD模型的图像车辆三维姿态估计方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下子步骤：

步骤2.1利用当前状态下的姿态参数，根据摄像机成像模型，采用OpenGL开源库将车辆三维模型渲染到图像平面上，得到模型车辆；

步骤2.2对图像中真实车辆和渲染的模型车辆分别采用Canny边缘检测算子提取真实车辆轮廓和模型车辆轮廓。

4.根据权利要求书所述的一种基于精细CAD模型的图像车辆三维姿态估计方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下子步骤：

步骤3.1从模型轮廓图中随机选择起始点：在现有轮廓点中先随机选择一点(x0，y0)，在以该点为中心边长为10个像素点的正方形框内搜索其它轮廓点,并保存；

步骤3.2初步拟合直线：利用搜索到的轮廓点，逐个与(x0，y0)组成直线，计算其它轮廓点到直线的距离，设定阈值T，距离小于T的轮廓点判定在该直线的附近，统计每条直线附近轮廓点的个数；附近轮廓点最多的直线作为初步选定的直线，保存该直线方向；

步骤3.3扩大搜索范围：同样以(x0，y0)为中心，在边长为100个像素点的正方形框内搜索其它轮廓点,并保存；

步骤3.4确定最终拟合直线：计算搜索到的每个轮廓点到初步选定直线的距离，保存所有距离小于T的轮廓点；沿着直线方向，从保存的轮廓点中找到两个端点，端点连线即为拟合的直线轮廓；

步骤3.5删除已经拟合轮廓点：删除选定直线附近的轮廓点，若剩下的轮廓点数小于设定的阈值，则保存所有分段直线并退出，否则返回步骤3.1，重新迭代。