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    微信昵称重庆时时彩: 基于人工标志的单目多目标识别与定位方法.pdf

    关 键 词:
    基于 人工 标志 多目标 识别 定位 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201710017616.3

    申请日:

    2017.01.11

    公开号:

    CN106683137A

    公开日:

    2017.05.17

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/73申请日:20170111|||公开
    IPC分类号: G06T7/73(2017.01)I; G06K9/46 主分类号: G06T7/73
    申请人: 中国矿业大学
    发明人: 缪燕子; 李晓东; 周笛; 金鑫; 卜淑萍; 许红盛; 金慧杰
    地址: 221116 江苏省徐州市大学路中国矿业大学南湖校区科技处
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710017616.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2017.05.17

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于人工标志的单目多目标识别与定位方法。本方法包括以下步骤:对原始图像根据设定颜色进行二值化处理,得到二值图像;对二值图预处理后提取轮廓;对每个轮廓进行椭圆拟合,对形状不符合要求的椭圆进行剔除;椭圆两两组合,以椭圆长轴端点为顶点组成四边形;计算每个四边形的评价系数e;分析评价系数,进行多目标选??;将每个四边形的4个顶点作为特征点,使用迭代法求解PnP,依次获得相机相对每个标志的三维位姿。本发明用识别椭圆长轴代替识别线段,并针对多目标的识别提出一种评价系数,即使在复杂背景下,也可以有效筛选出标记目标并求出相对位姿,鲁棒性高;并且方案简单易行,算法具有较低的时间复杂度,能获得高帧率的计算结果,满足高实时性的要求。

    权利要求书

    1.一种基于人工标志的单目多目标识别方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:
    S1、对原始图像根据设定颜色进行二值化处理,得到二值图像;
    S2、对二值图像预处理后提取轮廓;
    S3、对每个轮廓进行椭圆拟合,对形状不符合要求的椭圆进行剔除;
    S4、将椭圆两两组合,以椭圆长轴端点为顶点组成四边形;
    S5、计算每个四边形的评价系数e;
    S6、分析评价系数e,进行多目标选??;
    S7、将每个四边形的4个顶点作为特征点,使用迭代法求解PnP,依次获得相机相对每个
    标志的三维位姿。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3中,图像在640a×480b分辨率下,剔
    除椭圆轮廓的最小阈值为5ab像素,最大的阈值为6000ab像素,ab为缩放系数。
    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5中,四边形评价系数的计算方法为:

    其中,Δθ为两个椭圆的角度差,λ为椭圆中心连线所在直线的角度,?为两椭圆角度的
    平均值,l1l2分别为两椭圆的长轴长度,阈值α,β分别取25和30。
    4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S6中,多目标选取需要剔除掉e < ε的
    四边形,阈值ε取0.3,然后将剩下的k个四边形按e的大小降序排列,实际设置K个标志数,检
    测到k个标志,结果输出min(K,k)个标志。

    说明书

    基于人工标志的单目多目标识别与定位方法

    技术领域

    本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于人工标志的单目多目标识别
    与定位方法。

    背景技术

    在工业装配、无人机定点着陆和增强现实等领域,需要运用图像进行目标的识别
    与位姿估计,从而引导机器人的动作。

    目标位姿获取的难点主要是因为相机采集的是二维图像,会损失物体的深度信
    息。一种解决方案是利用双目视觉,可以还原场景的深度信息,但是计算复杂,在计算能力
    较低的平台上难以实现。另一种方案是使用RGBD传感器直接获取深度信息,但相较于单目
    相机,其成本大幅增加。

    基于人工标志的目标识别与定位是一种低成本、易实施的方案,但目前多数人工
    标志需要匹配、编码等步骤,存在识别过程复杂、多目标检测效率不高等问题。

    发明内容

    本发明的目的主要针对上述现有技术中的不足,提供一种了基于人工标志的简单
    高效的单目多目标识别与定位方法。

    为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:

    S1、根据设定颜色对原始图像进行二值化处理,得到二值图像;

    S2、对二值图预处理后提取轮廓;

    S3、对每个轮廓进行椭圆拟合,对形状不符合要求的椭圆进行剔除;

    S4、将椭圆两两组合,以椭圆长轴端点为顶点组成四边形;

    S5、计算每个四边形的评价系数e;

    S6、分析评价系数e,进行多目标选??;

    S7、将每个四边形的4个顶点作为特征点,使用迭代法求解PnP,依次获得相机相对每个
    标志的三维位姿。

    在一些实施例中,其中获取的图像在640a×480b分辨率下,剔除椭圆轮廓的最小
    阈值为5ab像素,最大的阈值为6000ab像素,ab为缩放系数。

    在一些实施例中,四边形评价系数的计算方法为:


    其中,Δθ为两个椭圆的角度差,λ为椭圆中心连线所在直线的角度,?为两椭圆角度的
    平均值,l1l2分别为两椭圆的长轴长度,阈值α,β分别取25和30。

    在一些实施例中,其中多目标选取需要剔除掉e < ε的四边形,阈值ε取0.3,然后
    将剩下的k个四边形按e的大小降序排列。实际设置K个标志数,检测到k个标志,结果输出
    min(K,k)个标志。

    本发明的有益效果在于:基于人工标志的单目多目标识别与定位,针对多目标的
    识别提出一种评价系数,即使在复杂背景下,也可以有效筛选出标记目标并求出相对位姿,
    鲁棒性高;并且方案简单易行,算法具有较低的时间复杂度,能获得高帧率的计算结果,足
    以满足高实时性的要求。

    附图说明

    图1为本发明的人工标志示意图。

    图2为本发明的一个实施例流程示意图。

    图3为本发明的特征四边形示意图。

    图4为本发明的坐标系统示意图。

    具体实施方式

    以下结合附图以及具体实施例,对本发明进行详细说明。应当理解,此处所描述的
    具体实施例仅用于解释本发明,并不限定本发明。

    本发明设计的人工标志如图1所示,标志由2个椭圆形和1个圆形组成,椭圆的长轴
    端点构成特征点,标志内的圆形用于确定特征点的顺序。

    本发明提供一种单目多目标识别与定位方法,流程如图2所示,包括:

    S1、对原始图像根据设定颜色进行二值化处理,得到二值图像;

    S2、对二值图预处理后提取轮廓;

    S3、对每个轮廓进行椭圆拟合,对形状不符合要求的椭圆进行剔除;

    S4、将椭圆两两组合,以椭圆长轴端点为顶点组成四边形;

    S5、计算每个四边形的评价系数e;

    S6、分析评价系数e,进行多目标选??;

    S7、将每个四边形的4个顶点作为特征点,使用迭代法求解PnP,依次获得相机相对每个
    标志的三维位姿。

    具体地,为了可以更好的去除干扰,使轮廓提取更加精确,将人工标志设置成蓝
    色,两个椭圆的长轴设置为边长为50mm的正方形的两条对边。

    首先从相机或视频中获取一帧原始图像,分辨率定为640×480。根据图像中像素
    点的颜色进行二值分类。将原始图像的蓝色通道与红色通道作差,得到一幅单通道的图像,
    该单通道图像大于阈值的像素点置为255,否则置为0,由此得到一副二值图像。

    然后对二值图进行预处理,对图像进行形态学滤波,执行腐蚀与膨胀操作,消除噪
    点,连通相邻区域。

    提取每个闭合区域的外层轮廓,对周长在5像素到6000像素之内的轮廓用最小二
    乘法拟合椭圆,将检测到的n个椭圆进行下一步处理。

    n个椭圆两两组合,可以得到组以两椭圆长轴为对边的四边形。如图3所示为
    一个四边形,同时规定:

    1.直线的角度定义为逆时针旋转到与y轴平行的旋转角度,取值范围[0°,180°);

    2.椭圆的角度θ定义为长轴所在直线l的角度,两个椭圆角度差Δθ定义为:


    3.若两个椭圆心分别为E(x1,y1)和F(x2,y2),为了求直线EF的角度λ,假设x1<x2,使向量
    EFy轴右半平面,则向量EFy轴正半轴的夹角即λ:


    4.四边形角度?定义为两椭圆转角的平均值,同样其取值范围是[0°,180°):


    在上述前提下,本发明为每个四边形设计了一个评价系数e,其计算方法为:


    其中α、β为相应阈值(α、β为经验值,本发明取α=25°、β=30°),|AB|、|CD|分别为线段AB、
    CD的长度。

    e的三项乘积分别表示:

    e1:两个椭圆的平行程度,越接近1越平行,即Δθ越趋近于0;

    e2:两个椭圆关于直线m的对称程度,即直线EF与直线m的垂直程度,直线m为过四边形
    中心且角度为?的直线,该值越接近1,说明两椭圆关于直线m越对称;

    e3:两个椭圆的相似程度,越接近1大小越相似。

    本发明设计的评价系数e考虑到形状、边长相对位置、大小等方面的因素,并通过
    平方项加速错误四边形e值的衰减,可以通过e值很好的度量检测到的四边形与标志的相似
    程度。

    当组四边形的评价系数e计算完毕后,首先剔除掉e < ε的四边形(ε为经验值,
    本发明取0.3),然后将剩下的k个四边形按e的大小降序排列。如果设置的标志数为K个(K =
    0,1,2,3...),则在k个四边形中输出前min(K,k)个四边形。

    依次检测每个四边形区域内的是否存在圆形标记,若存在,则在四边形的顶点中,
    根据欧式距离找到距圆形标记最近的一个顶点,设为起点A,对余下3个顶点以点A为中心逆
    时针排序,分别设为点B、点C、点D。

    世界坐标的建立如图4所示,由于四边形是边长为50mm的正方形,所以其顶点的世
    界坐标分别为A(-25,25,0),B(-25,-25,0),C(25,-25,0),D(25,25,0)。由上一步会得到四
    边形顶点ABCD的图像坐标,这就得到供求解位姿使用的4组数据。

    根据相机的小孔成像模型,物体的世界坐标(X,Y,Z)和图像坐标(u,v)的映射关
    系:


    其中矩阵K为相机的内参矩阵,通过相机标定得到。[R | t]=[r1 r2 r3 | t]为所求物
    体相对于相机的位姿,由旋转矩阵R和平移向量t构成,也被称为外参矩阵。由于人工标志设
    在Z=0平面上,所以上式可以化简为:


    此时未知量仅有s,r1,r2和t四个,并且内参矩阵K为满秩矩阵,所以由上述得到的四组
    世界坐标和图像坐标,即可求出s,r1,r2和t的唯一解,并且旋转矩阵R为单位正交阵,r3可以
    根据r1和r2求出。

    一个人工标志的相对位姿[R | t]求解完毕,剩下的标志重复上述的位姿求解步
    骤即可。

    以上所述仅为本发明的优选实施例,并非对本发明作任何限制,凡是根据本发明
    说明书和附图内容所做的各种等效更改与变形,均包括在本发明的专利?;し段?。

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    本文标题:基于人工标志的单目多目标识别与定位方法.pdf
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