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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定系统与方法，旨在解决基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定问题。基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定系统主要由激光器板盒1、激光器板盒支架2、左侧摄像机3、左侧摄像机支架4、右侧摄像机5、右侧摄像机支架6、面激光器7与圆柱靶标8组成。基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定方法由图像采集、根据左侧摄像机3采集的图像解算从圆柱靶标8到左侧摄像机3坐标系转换的单应矩阵等步骤组成，提供了一种结构简单、性能可靠的基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定系统与方法。

主权项：1.一种基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定系统的标定方法，所述的基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定系统包括有激光器板盒1、激光器板盒支架2、左侧摄像机3、左侧摄像机支架4、右侧摄像机5、右侧摄像机支架6、面激光器7与圆柱靶标8；激光器板盒支架2、左侧摄像机支架4、右侧摄像机支架6与圆柱靶标8放置在地面上，左侧摄像机3与右侧摄像机5通过底部的螺纹孔分别与左侧摄像机支架4与右侧摄像机支架6顶部的螺栓螺纹固定连接，左侧摄像机3和右侧摄像机5无公共视场，激光器板盒1与激光器板盒支架2顶部的螺栓螺纹固定连接，一组面激光器7插入激光器板盒1的一组通孔中，紧定螺钉旋入激光器板盒1顶部的螺纹孔，紧定螺钉端部与面激光器7圆柱面接触紧配合，其特征在于，具体步骤如下：第一步：基于面光场的汽车检测无共视场相机全局标定的图像采集：将左侧摄像机支架4、右侧摄像机支架6放置在地面上，左侧摄像机3和右侧摄像机5分别固定左侧摄像机支架4、右侧摄像机支架6上，根据汽车检测对大检测范围的需要，左侧摄像机3和右侧摄像机5无公共视场，激光器板盒支架2放置在地面上，激光器板盒1固定在激光器板盒支架2上，一组面激光器7固定在激光器板盒1上，将圆柱靶标8移入左侧摄像机3视场范围内，左侧摄像机3采集一幅包括圆柱靶标8图像用于标定左侧摄像机3，打开所有面激光器7，左侧摄像机3继续采集一幅包括圆柱靶标8以及面激光器7发出的激光平面与圆柱靶标8表面相交的投影激光线的图像；将圆柱靶标8移入右侧摄像机5视场范围内，右侧摄像机5采集一幅包括圆柱靶标8以及面激光器7发出的激光平面与圆柱靶标8表面相交的投影激光线的图像，关闭所有面激光器7，右侧摄像机5继续采集一幅包括圆柱靶标8图像用于标定右侧摄像机5；第二步：当圆柱靶标8在左侧摄像机3视场内时，根据左侧摄像机3采集的图像解算从圆柱靶标8到左侧摄像机3坐标系转换的单应矩阵：圆柱靶标8坐标系与左侧摄像机3获取的图像坐标系的转换关系为 利用RANSAC点提取算法和DLT标定方法可求得投影矩阵PT1，I1＝KT1，I1[RT1，I1tT1，I1]，KT1，I1是左侧摄像机3的内参数，RT1，I1，tT1，I1是根据QR分解获得的左侧摄像机3的外参数，为圆柱靶标8特征点在左侧摄像机3获取的图像下的图像坐标，j表示圆柱靶标8上的第j个特征点，由旋转矩阵RT1，I1和平移向量tT1，I1可求得圆柱靶标8在左侧摄像机3视场下的坐标系与左侧摄像机3坐标系转换的单应矩阵为 第三步：当圆柱靶标8在右侧摄像机5视场内时，根据右侧摄像机5采集的图像解算从圆柱靶标8到右侧摄像机5坐标系转换的单应矩阵：圆柱靶标8坐标系与右侧摄像机5获取的图像坐标系的转换关系为 利用RANSAC点提取算法和DLT的标定方法可求得投影矩阵PT2，I2＝KT2，I2[RT2，I2tT2，I2]，KT2，I2是右侧摄像机5的内参数，RT2，I2，tT2，I2是根据QR分解获得的右侧摄像机5的外参数，为圆柱靶标8特征点在右侧摄像机5获取的图像下的图像坐标，由旋转矩阵RT2，I2和平移向量tT2，I2可求得圆柱靶标8在右侧摄像机5视场下的坐标系与右侧摄像机5坐标系转换的单应矩阵为 第四步：当打开面激光器7且圆柱靶标8在左侧摄像机3视场内时，根据左侧摄像机3采集的图像，解算激光平面在左侧摄像机3坐标系下的坐标：根据圆柱靶标8坐标系与左侧摄像机3获取的图像坐标系的转换关系 以及点在圆柱靶标8上的条件 可以求得其中为圆柱靶标8与面激光器7发出的激光平面相交而成的激光特征点在圆柱靶标8坐标系下的坐标，为特征点左侧摄像机3获取的图像下的图像坐标ii＝1，2，…n，n≥4表示有i个激光平面，kk＝1，2，…m表示圆柱靶标8上的第i个激光平面上有k个特征点，r为圆柱靶标8的半径；当圆柱靶标8在左侧摄像机3视场内时，根据求得的特征点并应用RANSAC算法进行随机一致性抽样来拟合激光平面在圆柱靶标8坐标系下的坐标πi，T1，再利用第二步中求得单应矩阵HT1，C1，可求得激光平面在左侧摄像机3坐标系下的坐标为πi，C1＝HT1，C1-Tπi，T1第五步：当打开面激光器7时，圆柱靶标8在右侧摄像机5视场内时，根据右侧摄像机5采集的图像，解算激光平面在圆柱靶标8坐标系下的坐标：根据圆柱靶标8坐标系与圆柱靶标8获取的图像坐标系的转换关系 以及点在圆柱靶标8上 可以求得其中为圆柱靶标8与面激光器7发出的激光平面相交而成的激光特征点在圆柱靶标8坐标系下的坐标，为特征点右侧摄像机5获取的图像下的图像坐标；当圆柱靶标8在左侧摄像机3视场内时，根据求得的特征点并应用RANSAC算法进行随机一致性抽样来拟合激光平面在圆柱靶标8坐标系下的坐标πi，T2，再利用第二步中求得单应矩阵HT2，C2，可求得激光平面在左侧摄像机3坐标系下的坐标πi，C2＝HT2，C2-Tπi，T2第六步：左侧摄像机3坐标系与右侧摄像机5坐标系转换矩阵的解算：根据πi，C1，πi，C2是同一个激光平面，故有πi，C1＝HC2，C1-Tπi，C2其中HC2，C1为右侧摄像机5到左侧摄像机3坐标系之间的单应矩阵，令HC2，C1-T＝[h1Th2Th3Th4T]T，hq为HC2，C1-T的行向量q＝1，2，3，4，令当q＝1，2，3，4时，则上述等式可展开为四个方程 当激光平面的个数n大于等于4个时，即可利用SVD解求得单应矩阵HC2，C1。

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