[发明专利]基于激光点云的无需检校场的相机检校方法在审
申请号: | 201911407427.2 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111292381A | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 王志勇;李彩林;郭宝云;俞路路;姚吉利;丁昊 | 申请(专利权)人: | 山东理工大学 |
主分类号: | G06T7/80 | 分类号: | G06T7/80;G01C25/00 |
代理公司: | 济南宝宸专利代理事务所(普通合伙) 37297 | 代理人: | 荆向勇 |
地址: | 255086 山东省淄*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 激光 无需 校场 相机 校方 | ||
1.一种基于激光点云的无需检校场的相机检校方法,其特征在于:
步骤1)数据采集:应用三维激光扫描仪和数码相机采集任意非平面目标物体的三维激光点云数据和影像数据;
步骤2)若获取两个或以上扫描站的三维激光点云时,首先进行三维激光点云数据的整体拼接;对相机采集的多视影像进行无控制点的自由网光束法平差,获取稀疏三维点坐标、多视影像在自由网坐标系下的相对位置姿态以及初始的相机内方位元素和镜头畸变参数(x0,y0,f,k1,k2,k3,p1,p2);
步骤3)遍历每一个影像三维点,查找其在激光点云中最邻近的n个点,并由该n个最邻近点拟合二次曲面,二次曲面模型如下:
ZL=AiXL2+BiXLYL+CiYL2+EiXL+FiYL (1)
式中XL,YL,ZL为三维激光点坐标,Ai,Bi,Ci,Ei,Fi为拟合参数,i=1,2…N,N为影像三维点个数,利用n个激光点解算出拟合参数Ai,Bi,Ci,Ei,Fi;
步骤4)逐个列每个影像三维点对应的像点误差方程、影像三维点偏离最邻近曲面的误差方程以及影像三维点到最邻近激光点距离的误差方程,误差方程形式如下:
VS=AiXi2+BiXiYi+CiYi2+EiXi+FiYi-Zi (8)
其中:
式中PI为像点观测的权,PS为影像三维点偏离二次曲面的虚拟观测的权,Pd为影像三维点与激光点距离虚拟观测的权,PI和PS根据先验方差确定,Pd按式(13)方式确定:
δ选取为点云平均间距;
步骤5)当影像三维点到最邻近激光点平均距离小于1.5δ且两次迭代参数变化小于10-4时,迭代平差解算终止,相机检校完成;否则,重复步骤3到步骤5。
2.根据权利要求1所述的基于激光点云的无需检校场的相机检校方法,其特征在于:还包括步骤6)精度评估,通过计算平差后的总单位权中误差对相机检校的效果和精度进行评定,计算公式如式(14):
其中,n为观测方程个数,包括虚拟二次曲面观测方程和不等式方程,rt表示外方位元素,rp表示三维点坐标,rc表示相机参数个数。
3.根据权利要求1所述的基于激光点云的无需检校场的相机检校方法,其特征在于:所述的步骤4)建立的检校数学模型是根据以下三个条件构建的:1)影像三维点云中每一个三维点都落在其对应的局部最邻近激光点云曲面上;2)影像三维点坐标、像点坐标、影像的内外方位元素、镜头畸变参数满足共线条件方程;3)影像三维点与最邻近的三维激光点距离尽可能小。
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