高速公路场景下相机自动标定算法研究

发布时间：2021-11-20 19:43

　　从高速公路的监控视频可以获取大量有价值的交通参数信息,为交通事件预警和交通设计规划提供重要的决策依据。相机标定技术的目的是建立图像与三维空间的映射关系,稳定的相机自动标定技术是实现丰富交通参数提取的重要保证。目前,交通场景下相机自动标定算法广泛采用基于消失点的标定理论。该相机标定理论的实现基础是估计一对正交方向上的消失点,因此消失点的估计成为研究重点。对于第一个方向消失点的估计,本文使用光流跟踪算法得到运动车辆轨迹,将轨迹利用基于平行坐标系的霍夫变换转变到菱形空间中,累计投票估计消失点位置。然而在实际交通场景应用中,由于道路弯曲,造成第一方向消失点估计误差较大,并且由于缺少必要信息导致第二个方向消失点难以稳定估计。针对上述难题,本文的工作主要体现在以下几点:1.使用一种基于霍夫投票的消失点检测方法。针对现有算法,轨迹在菱形空间中累计投票之前,对轨迹进行筛选,以减少弯曲轨迹对消失点估计的影响。2.提出一种基于单消失点的相机标定框架。面对交通场景中水平方向标线匮乏、相机分辨率较低导致水平标线不容易提取、相机处于特殊姿态下水平方向消失点难以稳定估计等诸多问题,本文利用枚举试探的思想,在只有第... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

棋盘标定物

图 1-2 关键点位置题的前提是必须已知相机的内参数，不会改变，这种标定方法确实可行是不能应用在可变参数的相机自动标定理论早在 90 年代就被提出来并被点。消失点就是空间中一组相互平称图像平面上的这个交点为消失点中我们称沿道路方向的消失点为第直于道路方向的消失点为第二个方失点为第三个方向消失点。当然，点在交通场景中两两正交且相对易于理论研究者们提出了许多标定算法，

图 1-3 消失点示意图点标定理论的自动相机标定算法，研究的关键点和难点在交的消失点，这也是制约消失点标定算法在实际场景中应检测目前的主流过程是：先检测场景中直线段，在交通场的边缘等，然后以是否相交于同一个点为依据来对这些线线的交点就是一个消失点，结合一些细化算法估计消失点性约束保留若干组正交消失点。对于直线检测，目前有非许多基于霍夫变换原理的方法和基于图像梯度的 Line Seg大部分研究的主要区分点在于，如何对检测到的直线进行使用 RANSAC 方法、J-P.Tardif[9]使用 j-linkage 方法、N. Jac成聚类。2016 年 CVPR 会议上，Menghua Zhai[11]等人提出，文章中使用深度卷积网络来提取整幅图像的特征以此来

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Hough变换的车道线检测技术[J]. 杨喜宁,段建民,高德芝,郑榜贵.  计算机测量与控制. 2010(02)
[2]一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法[J]. 刘富强,张姗姗,朱文红,李志鹏.  同济大学学报(自然科学版). 2010(02)



本文编号：3507991