[发明专利]一种城轨车辆线阵相机图像校正方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种城轨车辆线阵相机图像校正方法，其特征在于，包括：

获取模板图像数据和待检测图像数据；

基于第一特征提取模型对所述模板图像数据和待检测图像数据进行固定部件提取，从而获取在模板图像数据和待检测图像数据中相同固定部件的检测框；

基于针对模板图像数据的各检测框获取模板图像的第一标准特征点数据集，基于针对待检测图像数据的各检测框获取待检测图像的第二标准特征点数据集，基于所述第一标准特征点数据集和第二标准特征点数据集生成标准匹配数据集；

基于第二特征提取模型对所述模板图像数据和待检测图像数据进行固定部件提取，采用RANSAC方法获得候选匹配数据集，所述候选匹配数据集包括一一对应的模板图像特征点和待检测图像特征点点对；

基于所述标准匹配数据集和候选匹配数据集对候选匹配数据集中的数据进行筛选，从而获取精准匹配数据集；

基于所述标准匹配数据集对待检测图像数据进行分段，对每段待检测图像数据分别采用三阶函数拟合离散的精准匹配数据，基于各段的拟合结果构建校正矩阵；

将待检测图像数据与校正矩阵相乘获得校正后的图像数据。

2.根据权利要求1所述的城轨车辆线阵相机图像校正方法，其特征在于，所述第一标准特征点数据包括针对模板图像数据的各检测框的两个顶点数据，且所述第一标准特征点数据集中的数据按照x坐标从小到大的顺序排列；

所述第二标准特征点数据集包括针对待检测图像数据的各检测框的两个顶点数据，且所述第二标准特征点数据集中的数据按照x坐标从小到大的顺序排列。

3.根据权利要求1所述的城轨车辆线阵相机图像校正方法，其特征在于，基于所述标准匹配数据集和候选匹配数据集对候选匹配数据集中的数据进行筛选，从而获取精准匹配数据集，包括：

将候选匹配数据集中的点对基于模板图像特征点的横轴坐标按升序排列后，基于待检测图像特征点次序的变化情况进行初次筛选；

将初筛后的候选匹配数据与标准匹配数据融合，将融合后的匹配数据中的模板图像特征点按横轴坐标按升序排列，基于待检测图像特征点次序的变化情况进行二次筛选，从而获取精准匹配数据集。

4.根据权利要求1所述的城轨车辆线阵相机图像校正方法，其特征在于，所述第一特征提取模型为YOLO_V5模型。

5.根据权利要求1所述的城轨车辆线阵相机图像校正方法，其特征在于，所述第二特征提取模型为基于surf算法的特征点检测模型。

6.一种城轨车辆线阵相机图像校正系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取模板图像数据和待检测图像数据；

第一提取模块，用于基于第一特征提取模型对所述模板图像数据和待检测图像数据进行固定部件提取，从而获取在模板图像数据和待检测图像数据中相同固定部件的检测框；

标准匹配数据集获取模块，用于基于针对模板图像数据的各检测框获取模板图像的第一标准特征点数据集，基于针对待检测图像数据的各检测框获取待检测图像的第二标准特征点数据集，基于所述第一标准特征点数据集和第二标准特征点数据集生成标准匹配数据集；

第二提取模块，用于基于第二特征提取模型对所述模板图像数据和待检测图像数据进行固定部件提取，采用RANSAC方法获得候选匹配数据集，所述候选匹配数据集包括一一对应的模板图像特征点和待检测图像特征点点对；

精准匹配数据集获取模块，用于基于所述标准匹配数据集和候选匹配数据集对候选匹配数据集中的数据进行筛选，从而获取精准匹配数据集；

校正矩阵构建模块，用于基于所述标准匹配数据集对待检测图像数据进行分段，对每段待检测图像数据分别采用三阶函数拟合离散的精准匹配数据，基于各段的拟合结果构建校正矩阵；

输出模块，用于将待检测图像数据与校正矩阵相乘获得校正后的图像数据。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时，执行所述权利要求1至5中任一项权利要求所述的方法。