[发明专利]基于单目相机监控场景下目标的位置速度测量方法及系统

说明书

本发明涉及轨道交通技术领域，公开了一种基于单目相机监控场景下目标的位置速度测量方法及系统，位置速度测量方法包括：步骤S1：对单目相机进行标定，获得地面坐标系到图像坐标系的单应矩阵；步骤S2：根据标定好的单目相机进行图像采集获得的实时图像，通过深度学习的方法对实时图像逐帧检测，得到目标在实时图像中的图像坐标；步骤S3：根据图像坐标和单应矩阵获得目标在地面坐标系的地面坐标，并获得目标于俯瞰图中的位置；步骤S4：对实时图像的相邻多帧图像中的目标进行相关性匹配，找到同一目标并建立关联；步骤S5：根据同一目标在不同帧图像中的地面坐标获得目标的速度。本发明具有实时性，且能够进一步提升检测速度。

技术领域

本发明属于轨道交通技术领域，特别涉及一种基于单目相机监控场景下目标的位置速度测量方法及系统。

背景技术

在轨道交通路口的监控场景中，行人和车辆等障碍物的检测是一项基础而关键的内容。通过对道路监控场景中的行人和车辆进行检测，可以有效获取当前监控场景的信息，从而进行入侵物报警等目的。

在监控场景下，对监控区域中的行人车辆等目标进行位置和速度的测量，对获取当前监控场景信息、进行入侵物报警和目标行为预测等具有重要意义。目前的目标位置速度测量方法中，大多使用雷达进行测量，易受到回波干扰和多径效应等影响，在复杂环境下精度有限；或使用双目相机通过视差法三维重建进行测量，依赖于双目图像的匹配效果，计算量大，不具备较高的实时性。

因此急需开发一种克服上述缺陷的基于单目相机监控场景下目标的位置速度测量方法及系统。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于单目相机监控场景下目标的位置速度测量方法，其中，包括：

步骤S1：对单目相机进行标定，获得地面坐标系到图像坐标系的单应矩阵；

步骤S2：根据标定好的所述单目相机进行图像采集获得的实时图像，通过深度学习的方法对所述实时图像进行逐帧检测，得到目标在实时图像中的图像坐标；

步骤S3：根据所述图像坐标和所述单应矩阵获得所述目标在所述地面坐标系的地面坐标，并获得所述目标于俯瞰图中的位置；

步骤S4：对所述实时图像的相邻多帧图像中的所述目标进行相关性匹配，找到同一所述目标并建立关联；

步骤S5：根据同一所述目标在不同帧图像中的地面坐标获得所述目标的速度。

上述的位置速度测量方法，其中，于所述步骤S1中包括：

步骤S11：于所述单目相机的视场内的地面上设置标定场；

步骤S12：以单目相机固定处的底端为原点建立地面坐标系，根据测量特征点之间的距离以及所述标定场到所述单目相机固定处的底端的距离，获得地面坐标系中所述测量特征点的坐标；

步骤S13：拍摄标定场图像，获得图像坐标系中所述测量特征点的坐标；

步骤S14：根据地面坐标系中所述测量特征点的坐标及图像坐标系中所述测量特征点的坐标获得单应矩阵。

上述的位置速度测量方法，其中，于所述步骤S3中包括：

步骤S31：计算所述实时图像中目标检测框的底边中点的坐标；

步骤S32：根据所述单应矩阵，计算每一所述目标在地面坐标系下的世界坐标，并建立所述俯瞰图。

上述的位置速度测量方法，其中，于所述步骤S4中包括：

步骤S41：根据所述实时图像的第一帧构建全目标序列；

步骤S42：比较当前帧与所述全目标序列中的目标数量；

步骤S43：将所述当前帧的目标的世界坐标进行全排列；