基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法与流程

本发明具体涉及一种基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法。

背景技术：

目前，随着国家经济技术的发展和人们生活水平的提高，对于立体空间分布物体的相对距离检测精度要求越来越高。

如图1所示为目标物体的空间排布示意图：可以看到，图中有若干层均匀排布的物体（图中以方形框代表）；可以看到，每一层中都均匀分布了若干个物体；每一层排布的物体数目是相同的，物体排布的形式和物体之间的距离都是相同的（比如所有层的物体均排布为大小均相同的类九宫格形状）；而且相邻层之间（即第一层与第二层，第二层与第三层等）的距离也是相同的。图1中的物体1即为第一层（即顶层）中位于顶层中心（即图中空间坐标系的原点）的物体，该物体也称之为中心目标物体。

在实际应用时，立体空间分布的物体会同时在水平方向或竖直方向进行运动；理想状态下，应用人员是希望立体空间分布的物体在运动时，所有物体的相对位置均保持不变。因此，这就需要实时检测立体空间分布的物体的位置分布，包括物体位置的偏移和物体角度的偏移。

目前，对于立体空间分布的物体位置的实时检测方法，对于距离相对较远的物体（如距离以“米”级计算），一般采用的是GPS或北斗定位系统进行位置检测；而对于距离相对较近的物体，则多采用人工的方式进行检查。可以看到，如果从采用GPS或北斗定位系统进行检测，则每一个物体均需要安装GPS或北斗定位模块，成本极高，而且GPS或北斗定位模块的精度，即使是军用级别，其定位精度也仅有1米左右，其定位的误差相对于理想距离而言太大，而且受环境的影响较大，特别是易受到电磁信号的干扰，因此定位极不精确；而采用人工方式进行定位，则定位精度极差，而且工作量大，还容易产生漏报等其他情况。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种定位精度高、而且定位快速、成本低廉、完全自动化的基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法。

本发明提供的这种基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法，包括如下步骤：

对立体空间分布的物体，在物体上选取若干个特征点，所述特征点能体现物体的大小和大致几何形状，所述几何形状为物体标准图像投影的外接多边形，并能获取所述若干个特征点在物体所在层面上的理论投影点和物体的理论投影形状及物体中心点的步骤；

在立体空间分布物体的垂直上方设置一个摄像头，所述摄像头的位置与所述立体空间分布物体整体的相对位置保持不变，同时获取该摄像头的工作参数的步骤；

摄像头对所述立体空间分布物体进行整体拍照，并获取所拍摄的图像的原始数据的步骤；

根据获取的图像数据，判断图像中各个物体所在的层数，获取各个物体的特征点的实际投影和各个物体的实际形状的步骤；

依据摄像头的工作参数和小孔成像原理，计算图像中所有物体距离摄像头的垂直距离、空间距离和各个层面距离摄像头的垂直距离的步骤；

依据各个物体距离摄像头的垂直距离计算立体空间分布物体中，相邻层之间位置相对应的物体之间的垂直距离的步骤；

针对每一层的物体，依据物体中心点计算物体与物体之间的实际距离，并判断是否有物体产生偏移和计算偏移量的步骤；

针对每一层的物体，根据物体的理论投影形状和实际形状判断是否有物体产生偏转，并计算所偏转的角度的步骤。

所述的获取摄像头的工作参数包括摄像头的分辨率、摄像头的焦距、摄像头的光圈值和摄像头的像素。

所述的判断图像中各个物体所在的层数，具体为根据拍摄的图像，依据物体的理论投影形状和特征点，计算图像中每一个物体特征点所构成的几何形状所占的面积；几何形状面积相等或相近的物体即认为是同一层的物体；且在图像中所占面积越大的物体，物体所在的层数越靠近摄像头。

所述的计算各个层面距离摄像头的空间距离，具体为计算每个层面中的中心目标物体距离摄像头的空间距离；或者计算该层面中所有物体与摄像头的垂直距离，并以所有物体与摄像头的垂直距离的平均值作为各个层面距离摄像头的空间距离。

所述的判断是否有物体产生偏移和计算偏移量，具体包括如下步骤：

A. 根据定位检测算法，获取同一层面上所有物体的实际形状和实际位置；

B. 计算同一层面上各个物体之间的左右距离和前后距离，并求取所述左右距离和前后距离的平均值；

C. 根据得到的左右距离平均值和前后距离平均值，以各层的中心目标物体为中心得到同一层面上物体的理论分布图；

D. 依据同一层面上物体的理论分布图和物体的实际形状和实际位置，计算偏移物体相对于目标物体理论位置的偏移量。

所述的判断是否有物体产生偏转，并计算所偏转的角度，具体包括如下步骤：

1）根据定位检测算法获取同一层面上所有物体的实际形状和特征点，并按照特征点构建物体的实际几何形状；

2）计算同一层面上，所有的物体的实际几何形状与物体的标准图像投影的几何形状进行对比，计算投影形状中对应的边之间的夹角M；

3）根据物体距离摄像头的实际距离，计算真实情况物体的偏转角度和方向。

本发明提供的这种基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法，通过在多层物体的顶部增加一个相对静止的摄像头，以摄像头拍摄的数码图像为基础，结合图像处理技术等通用方法，实现了立体空间分布物体位置的实时自动检测，而且方法简单可靠，实时性好，定位快速，成本低廉，防电子信号干扰；此外，本发明方法的定位精度极高（可以达到20~30厘米左右），而且，此精度能随着摄像头分辨率的提高而提高。

附图说明

图1为立体空间分布物体的排布示意图。

图2为本发明方法的流程示意图。

图3为本发明的摄像头与物体位置示意图。

图4为本发明中摄像头拍摄的数码图像示意图。

图5为本发明中应用的小孔成像的原理示意图。

图6为本发明中计算物体产生偏移时的第一种情况的示意图。

图7为本发明中计算物体产生偏移时的第二种情况的示意图。

图8为本发明中计算物体产生偏转时的示意图。

具体实施方式

如图2所示为本发明方法的流程示意图：本发明提供的这种基于可见光图像实时检测目标物体空间距离的定位方法，包括如下步骤：

对立体空间分布的物体，在物体上选取若干个特征点，所述特征点能体现物体的大小和大致几何形状，所述几何形状为物体标准图像投影的外接多边形，并能获取所述若干个特征点在物体所在层面上的理论投影点和物体的理论投影形状及物体中心点的步骤；

在立体空间分布物体的垂直上方设置一个摄像头，所述摄像头的位置与所述立体空间分布物体整体的相对位置保持不变（具体如图3所示），同时获取包括摄像头的分辨率、摄像头的焦距、摄像头的光圈值和摄像头的像素在内的摄像头的所有工作参数的步骤；

摄像头对所述立体空间分布物体进行整体拍照，并获取所拍摄的图像的原始数据的步骤；拍摄的原始的图像示意图如图4所示；

根据获取的图像数据，判断图像中各个物体所在的层数，获取各个物体的特征点的实际投影点和各个物体的实际形状的步骤；所述的判断图像中各个物体所在的层数，具体为根据拍摄的图像，依据物体的理论投影形状和特征点，计算图像中每一个物体特征点所构成的几何形状所占的面积；几何形状面积相等或相近的物体即认为是同一层的物体；且在图像中所占面积越大的物体，物体所在的层数越靠近摄像头；

上述步骤之后，后续的步骤可以分为两大部分：第一部分即计算各个物体距离摄像头的空间距离和垂直局、各个层面距离摄像头的距离、相邻层之间位置相对应的物体之间的垂直距离和判断物体是否有偏移并计算偏移量的步骤；第二部分即判断每一层的物体是否有偏转以及计算所偏转的角度的步骤；两个部分的步骤可以同时进行，以提高算法的效率；

所述的第一部分的步骤，主要包括：

Ⅰ. 依据摄像头的工作参数和小孔成像原理，计算图像中所有物体距离摄像头的垂直距离、空间距离和各个层面距离摄像头的垂直距离的步骤；

所述计算图像中所有物体距离摄像头的垂直距离，采用的是小孔成像原理。小孔成像原理为：图中O点为摄像头的光心，F点为焦点，则f表示焦距，u为物距，即物体距离摄像头的距离，为所需要求取的量，v为像距，即成像的点距离摄像头的距离；通过摄像头的分辨率与图像像素的距离比例关系（如下式所示），即可计算出图中CD的距离；

式中S即为图中的CD的距离，N_p为图像中两点之间的像素距离，DPI为摄像头的分辨率；而图中AB线段的距离即为物体的任意两个特征点的理论投影点之间的距离，为已知量；图中明显有线段OL=线段AB，角LFO=角CFD，依据三角形相似，即可求出线段FC的长度，也就求出了v=OF+FC=f+FC；再根据小孔成像的公式，即，即可求出物距u，亦即物体距离摄像头的垂直距离；进一步的，在直角三角形OAB中，通过物距u和线段AB的长度即可计算所述的摄像头到物体的实际空间距离；

Ⅱ. 依据各个物体距离摄像头的垂直距离计算立体空间分布物体中，相邻层之间位置相对应的物体之间的垂直距离的步骤；

所述的计算相邻层之间位置相对应的物体之间的垂直距离，具体方法为：假定物体i和物体j为相邻的两个层之间位置对应的物体，物体i距离摄像头的空间垂直距离I为已知量，物体j距离摄像头的空间垂直距离J也为已知量，则相邻的两个层之间位置对应的物体i和j的垂直距离K=I-J；

Ⅲ. 针对每一层的物体，依据物体中心点计算物体与物体之间的实际距离，并判断是否有物体产生偏移和计算偏移量（如图6和图7所示）的步骤；

判断是否有物体产生偏移和计算偏移量，具体则采用如下方法：

A. 根据定位检测算法，获取图像中同一层面上所有物体的实际形状；

B. 计算同一层面上各个物体之间的左右距离和前后距离，并求取所述左右距离和前后距离的平均值；

C. 根据得到的左右距离平均值和前后距离平均值，以各层的中心目标物体为中心得到同一层面上物体的理论分布图；

D. 依据同一层面上物体的理论分布图和物体的实际形状，采用平面几何的计算方法即可判断出是否有物体产生了偏移，并计算出偏移物体相对于中心目标物体的偏移量（包括水平偏移量H、偏移角度α和β）。

所述的第二部分的步骤，则为针对每一层的物体，根据物体的理论投影形状和实际投影形状判断是否有物体产生偏转，并计算所偏转的角度的步骤；

判断是否有物体产生偏转，并计算所偏转的角度，具体则采用如下方法：

1）根据定位检测算法，获取图像中同一层面上所有物体的实际形状；

2）计算同一层面上，所有的物体的实际投影形状与物体的相对应的理论投影形状进行对比，计算投影形状中对应的边之间的夹角M；

3）根据物体距离摄像头的实际距离和夹角M，计算得到真实情况下物体的偏转角度和方向。

在真实情况下，物体的偏转角度和方向与步骤2）中计算得到的夹角M以及物体距离摄像头的实际距离相关；其转换关系可以在三维仿真软件中进行建模和试验，从而得到物体在真实情况下的偏转角度和方向与夹角M和物体距离摄像头的实际距离之间的关系式。