[发明专利]一种通过监控视频或车载摄像头测量人或物体三维的方法

摘要

一种通过监控视频或车载摄像头测量人或物体三维的方法，它涉及视频监控技术领域。所述方法包括：步骤一、通过视频监控画面获得待测物体两张或两张以上的不同视角的图像；步骤二、标定摄像机，建立3D到2D的映射关系；步骤三、提取特征点，进行立体匹配并结合透视变换原理和共线方程，计算视频画面中待测物体的特征点的三维信息；步骤四、通过近景摄影测量建立特征点空间物点坐标和画面像点坐标的透视变换关系。本发明通过监控视频或车载摄像头测量人物或物体三维。

主权项

一种通过监控视频或车载摄像头测量人或物体三维的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤一、通过视频监控画面获得待测物体两张或两张以上的不同视角的图像；步骤二、标定摄像机，建立3D到2D的映射关系；步骤三、提取特征点，进行立体匹配并结合透视变换原理和共线方程，计算视频画面中待测物体的特征点的三维信息：将图像像点坐标与空间物点坐标通过共线方程联系起来，即：式中：aij为旋转矩阵R的元素，他们是外方位角元素ω,k,φ的函数，写成(2)式：式中：x0、y0、f称之为内方位元素，XS、YS、ZS及ω,k,Φ称之为外方位元素，内外方位元素一般有9个，其中3个内方位元素可通过对相机的鉴定获得，但一般认为是未知数，实际工作中需对(1)、(2)式进行线性变换(DLT)，其变换结果为：式中：Li(i＝1,2,…，11)为未知数；x,y为图像像点坐标；X、Y、Z为场景的空间坐标，△x、△y为物镜畸变差及底片变形差，当精度要求不高，摄像机为枪机时可以不用考虑，将式(3)整理成关于Li的线性方程如下：XL1+YL2+ZL3+L4+X(x+△x)L9+Y(x+△x)L10+Z(x+△x)L11＝‑(x+△x)XL5+YL6+ZL7+L8+X(x+△x)L9+Y(x+△x)L10+Z(x+△x)L11＝‑(y+△y)已知n个点的空间坐标(Xi,Yi,Zi)及其对应的图像点坐标(xi,yi)，i＝1,2,…,n。则关于2n个Li的线性方程，用矩阵形式可表示如下：式(4)可简化为ML＝U其中，M为式(4)中左端的2n×11矩阵，L为未知的11维向量，U为式(4)右端的2n维向量，且M,U均为已知向量，。当2n>11时，用最小二乘法求出上述线性方程(4)的解为：L＝(MTM)‑1MTU综上，当不考虑△x、△y时，至少需6对对应点才能解出Li(i＝1,2,…，11)这11个未知数，从而建立图像像点坐标系与空间物点坐标系间的联系；步骤四、通过近景摄影测量建立特征点空间物点坐标和画面像点坐标的透视变换关系，从而获取场景中至少6个特征点的三维信息，将特征点映射到视频画面中，建立待测视频画面与空间物点的透视变换关系，通过共线方程和最小二乘法拟合等手段实现透视变换矩阵各系数的求取，然后通过透视变化矩阵可以求取待测视频画面中待测物体的任意特征点的三维信息。