一种基于图像的相机姿态估计用相机的制作方法

技术领域：

本发明涉及一种基于图像的相机姿态估计用相机。

背景技术：
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在车辆行驶过程中，为了准确地处理从摄像头获取的图像信息，就需要进行相机标定，相机标定主要涉及到相机内参和相机外参，而相机外参就是我们主要进行标定的部分，因此使用基于图像的相机姿态估计方法，输入图像，通过神经网络得到当前图像的消失点在图像坐标系上的坐标;通过视线消失点的坐标，得到相机的姿态估计。但是基于图像的相机姿态估计方法在相机的使用的时候移动时不方便，固定时也不方便又牢固，使用效果不好。

技术实现要素：
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本发明的目的是提供一种不依赖外部道具，十分方便的一种基于图像的相机姿态估计用相机。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于图像的相机姿态估计用相机，其组成包括:相机，所述的相机的底部放在托板上，所述的托板开有插槽，所述的相机的底部装在所述的插槽内，所述的相机的顶部粘接顶板，所述的顶板固定连接固定环，所述的托板的左侧粘接左固定板，所述的左固定板连接左固定环，所述的托板的右侧粘接右固定板，所述的右固定板连接右固定环，所述的左固定环、所述的固定环、所述的右固定环之间穿过弹力绳，所述的弹力绳的开口端打结固定。

所述的托板的底部连接支撑柱，所述的支撑柱的底部连接3个夹角为120°的支撑腿，所述的支撑腿连接带有刹车的万向转轮，所述的支撑腿延伸至所述的托板的外侧。

有益效果：

1.本发明具有实时性，能够随时进行检测，能够处理摄像头被移动、道路崎岖不平等特殊情况。

附图说明：

附图1是本产品相机的支撑固定图。

附图2是本产品的基于图像的相机姿态估计方法流程示意图。

附图3是本产品的基于图像的相机姿态估计方法神经网络结构图。

具体实施方式：

下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

实施例1：

一种基于图像的相机姿态估计用相机，其组成包括:相机1，所述的相机的底部放在托板2上，所述的托板开有插槽3，所述的相机的底部装在所述的插槽内，所述的相机的顶部粘接顶板4，所述的顶板固定连接固定环5，所述的托板的左侧粘接左固定板6，所述的左固定板连接左固定环7，所述的托板的右侧粘接右固定板8，所述的右固定板连接右固定环9，所述的左固定环、所述的固定环、所述的右固定环之间穿过弹力绳10，所述的弹力绳的开口端打结固定。

托板的插槽能够固定相机，左固定环、固定环、右固定环、弹力绳配合使用能够进一步固定相机，确保相机使用安全。

实施例2：

实施例1所述的一种基于图像的相机姿态估计用相机，所述的托板的底部连接支撑柱11，所述的支撑柱的底部连接3个夹角为120°的支撑腿12，所述的支撑腿连接带有刹车的万向转轮13，所述的支撑腿延伸至所述的托板的外侧。

万向转轮使相机移动时方便，固定时也方便又牢固，支撑腿延伸至托板的外侧确保支撑的相机更加稳定，使用更安全。

实施例3：

一种基于图像的相机姿态估计方法，本估计方法包括二步，第一步输入图像，通过神经网络得到当前图像的消失点在图像坐标系上的坐标;第二步通过视线消失点的坐标，得到相机的姿态估计。

本方法的步骤主要包括：

（1）获取图像，将其放缩到卷积神经网络所需的大小（64×128），通过神经网络得到消失点的坐标。

（2）通过相机内参和公式得到相机的姿态估计。公式如下：

。

技术特征：

1.一种基于图像的相机姿态估计用相机，其组成包括:相机，其特征是:所述的相机的底部放在托板上，所述的托板开有插槽，所述的相机的底部装在所述的插槽内，所述的相机的顶部粘接顶板，所述的顶板固定连接固定环，所述的托板的左侧粘接左固定板，所述的左固定板连接左固定环，所述的托板的右侧粘接右固定板，所述的右固定板连接右固定环，所述的左固定环、所述的固定环、所述的右固定环之间穿过弹力绳，所述的弹力绳的开口端打结固定；所述的托板的底部连接支撑柱，所述的支撑柱的底部连接3个夹角为120°的支撑腿，所述的支撑腿连接带有刹车的万向转轮，所述的支撑腿延伸至所述的托板的外侧。

技术总结
一种基于图像的相机姿态估计用相机，其组成包括:相机，所述的相机的底部放在托板上，所述的托板开有插槽，所述的相机的底部装在所述的插槽内，所述的相机的顶部粘接顶板，所述的顶板固定连接固定环，所述的托板的左侧粘接左固定板，所述的左固定板连接左固定环，所述的托板的右侧粘接右固定板，所述的右固定板连接右固定环，所述的左固定环、所述的固定环、所述的右固定环之间穿过弹力绳，所述的弹力绳的开口端打结固定。

技术研发人员：刘孟绅;吴焰璋
受保护的技术使用者：苏州天瞳威视电子科技有限公司
技术研发日：2019.08.02
技术公布日：2020.05.12