专利名称：一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法
技术领域：
本发明涉及一种无人水面艇视觉系统技术，具体涉及无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，适用于安装在无人艇上的视觉导航或监控系统中所用摄像机内外参数的实时监测，也可用于无人车和无人机视觉系统。
背景技术：
视觉导航在地面无人车和空中无人机中已有成功的应用，近年来人们试图将视觉导航技术应用于无人水面艇，但陆上标定好的视觉系统经无人艇的运输、吊装、布放或受波浪引起的颠簸，标定参数会发生变化；另外，视觉系统受水面反光的影响，实际工作环境与陆上标定环境不同，标定参数也存在偏差；因此，人们希望能够对摄像机的标定参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号。针对视觉系统标定参数的监测问题,Fitzgibbon等人提出一种基于在线标定的方法(Online camera calibration, United States Patent, US7671891B2, 2010),但这种方法需要对相同型号的较多摄像机进行标定，估计内参数的先验概率分布，这是一项困难的工作，而且在线标定的结果是一个最大似然估计值，不是直接标定的结果。此外，该方法需要不停地对视觉系统进行在线标定，当视觉系统的参数不变时，浪费视觉系统的资源。因此，人们希望有一种不需进行在线标定就能监测视觉系统参数的方法，只有当监测到标定参数出现较大的变化时，才发出需要重新标定的请求或报警信号。
发明内容
本发明目的在于针对现有无人水面艇视觉系统的标定参数的监测方法需要在线标定，易造成视觉系统资源浪费的问题，而提供一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，不需进行在线标定就能监测视觉系统的参数，视觉系统在实际海况条件下工作的同时，对摄像机参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号。为了实现上述目的，本发明的技术方案为一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，所述监测方法包括如下步骤(I)在水面艇上相应的位置固定至少一个具有明显特征点的标志物，且使得视觉系统拍摄到该标志物的图像位于一帧图像中的一个固定区域，并尽可能占满该区域；所述固定区域称为参数监测区，通常是位于一帧图像下部中间的一个小区域；由于视觉系统与标志物的相对位置固定不变，视觉系统每拍摄一帧图像，总有标志物的图像位于参数监测区内；(2)在进行视觉系统标定时，利用标定图像，提取所述参数监测区内标志物图像的特征点坐标，取全部标定图像中对应特征点的坐标均值作为特征点的标定坐标；(3)在视觉系统实际工作的条件下，每采集一帧图像，对其中参数监测区内标志物图像的特征点坐标进行实时提取；(4)将从每一帧图像中实时提取的特征点实时坐标与步骤(2)中获得的特征点的标定坐标进行比较，选取每一帧图像中所有特征点实时坐标与标定坐标之差的模之和作为判定参数变化的判定量；
(5)将步骤(4)中得到的判定量与设定的阈值进行比较，当所述判定量大于或等于所述阈值时，向系统发出标定参数变化的报警信号，请求重新进行标定；当所述判定量小于所述阈值，说明视觉系统的标定参数未变化，视觉系统继续工作，无需进行标定。根据上述方案得到的本发明使得视觉系统在实际海况条件下工作的同时，对摄像机参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号，这样有效避免需要不停的对视觉系统进行在线标定的问题。
以下结合附图
和具体实施方式
来进一步说明本发明。图I为本发明中采用的一种标志物。图2为本发明一个实施方案中拍摄的一帧图像的示意图。图3为本发明实施的系统原理图。
具体实施例方式为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。为了能够实现不需进行在线标定就能监测视觉系统参数的方法，本发明提供的方法需要制作一个或多个具有明显特征点的标志物，如图I所示，该标志物固定安装在无人艇的适当位置，且使该标志物的图像位于视觉系统所采集一帧图像中的一个参数监测区401 (如图2所示)。参数监测区401通常是位于一帧图像下部中间的一个小区域，由于视觉系统与标志物的相对位置固定不变，视觉系统每拍摄一帧图像，总有标志物的图像位于参数监测区内。在实际工作条件下，视觉系统对该参数监测区内的图像进行实时特征点提取，当特征点的位置变化超出设定阈值时，发出参数变化报警信号，申请重新进行视觉系统的标定。基于上述原理，本发明提供的无人水面艇视觉系统标定参数实时监测方法的具体实施过程如下第一步，参见图3，无人水面艇200和视觉目标500都位于水平面600，制作具有明显特征点的标志物100，该标志物100固定安装在无人艇200上适当位置，使得视觉系统中的摄像机300拍摄到该标志物的图像402位于一帧图像400的参数监测区401内，并尽可能占满该参数监测区(如图2所示)。整个图像400由参数监测区401和视觉重建区403组成。参见图3，标志物100可采用现有摄像机标定技术中便于特征点自动提取的结构，在图I所示的实例中采用的标志物，由一张橘红色和白色相间的彩色方格纸粘贴在一块平板上制成，但是其并不限于此结构。第二步，对视觉系统进行标定，在标定时，对每一帧标定图像，提取参数监测区内标志物的图像特征点坐标，参见图I，标志物的特征点为彩色方格的角点。假设有m帧标定图像，标志物上有n个特征点。对于第i帧标定图像，其中第j个
特征点的图像坐标为V，其中i = 1,2, ---,m, j = 1,2, "'n,则取第j个特征点的 i=m
标定坐标Pw为所有m帧标定图像中第j个特征点图像坐标的均值，即p _ 5^'第三步，在视觉系统实际工作时，视觉系统每采集一帧图像，对其中参数监测区内的图像进行特征点提取。假设时刻t时提取的标志物图像特征点坐标为A= ，j = l，
Lvd
2，…，n。第四步，将提取的特征点实时坐标Ptj与特征点的标定坐标Pw进行比较，计算误差
绝对值的和M =ZlI^ -^0；|，并以此作为判定参数变化的判定量。如果不进行变焦操作，在绝大多数情况下，摄像机的内外参数不会变化，参数监测区内图像特征点的坐标不会变化，但由于噪声、环境光照条件的变化和艇体的振动，APt会维持在一个很小的值。在实际工作的典型环境条件下，对APt的变化进行统计观测，确定APt的方差O，取阈值T为APt方差的3倍，即T = 30，用于与APt值进行比较，以此判断是否要重新进行标定当APt > T时，说明视觉系统的标定参数发生了变化，向系统发出标定参数变化的报警信号，请求重新进行标定；当APt < T时，说明视觉系统的标定参数未变化，视觉系统继续工作，无需进行标定。这样可实现视觉系统标定参数的实时监测。以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
权利要求
1.一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，其特征在于，所述监测方法包括如下步骤 (1)在水面艇上相应的位置固定至少一个具有明显特征点的标志物，且使得视觉系统拍摄到该标志物的图像位于一帧图像中的一个固定区域，并尽可能占满该区域，所述固定区域作为参数监测区； (2)在进行视觉系统标定时，利用标定图像，提取所述参数监测区内标志物图像的特征点坐标，取全部标定图像中对应特征点的坐标均值作为特征点的标定坐标； (3)在视觉系统实际工作的条件下，每采集一帧图像，对其中参数监测区内标志物图像的特征点坐标进行实时提取； (4)将从每一帧图像中提取的特征点实时坐标与步骤(2)中获得的特征点的标定坐标进行比较，选取每一帧图像中所有特征点实时坐标与标定坐标之差的模之和作为判定参数变化的判定量； (5)将步骤(4)中得到的判定量与设定的阈值进行比较，当所述判定量大于或等于所述阈值时，向系统发出标定参数变化的报警信号，请求重新进行标定；当所述判定量小于所述阈值，说明视觉系统的标定参数未变化，视觉系统继续工作，无需进行标定。
全文摘要
本发明公开了一种无人水面艇视觉系统的标定参数实时监测方法，其首先在艇上固定安装具有明显特征点的标志物，使得视觉系统拍摄到该标志物的图像位于一帧图像的参数监测区内；利用视觉系统的标定图像，提取所述参数监测区内标志物图像特征点的坐标，取全部标定图像中对应特征点的坐标均值作为特征点的标定图像坐标；在视觉系统实际工作的条件下，每采集一帧图像，对其中所述参数监测区内标志物图像的特征点进行实时提取；将从每一帧图像中实时提取的特征点坐标与特征点的标定坐标进行比较，判断是否需重新进行标定。本发明不需进行在线标定就能监测视觉系统的参数，使得视觉系统对摄像机参数进行实时监测，当标定参数出现较大的变化时，发出需要重新标定的请求或报警信号。
文档编号G06T7/00GK102629381SQ20121005493
公开日2012年8月8日 申请日期2012年3月5日 优先权日2012年3月5日
发明者冯海涛, 刘康克, 张晓杰, 李刚, 熊亚洲, 王建华 申请人:上海海事大学