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申请/专利权人：北京漫漫星图科技有限公司

摘要：单目摄像机被广泛用于施工建设、道路安全和自然资源监测等领域中，结合数据图传与计算机视觉手段，实现实时监控。但是在监测过程中，由于受到强风暴雨等突发性气候的影响，单目摄像机的初始安装姿态往往会产生较大误差，因此需要大量人力进行周期性云台校准工作，给监测任务带来极大不便。为此，本发明提出一种单目摄像机的位姿定位方法和系统，结合高精度航测无人机、异源数据自动匹配和SFM等技术，利用严密的视觉几何模型，实现以已定位高精度无人机数据为控制的摄像机图像数据的高精度位姿解算，彻底摆脱单目摄像机定位对初始安装姿态、极端气候，甚至云台精度的依赖。

主权项：1.一种单目摄像机的位姿定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于高精度航测无人机采集仿摄像机现场数据；具体实现方式如下：（11）利用地形数据和有效监测范围，测算摄像机俯拍角度：在地球上标记摄像机位置、可视范围线R，和有效覆盖全区域时的摄像机中心光学射线范围R1和R2，其中，中心光学射线的范围R1和R2可以用摄像机进行实际查看；将摄像机焦距设置为最小焦距，调整俯仰角，最近与最远地物能进入摄像机视野内时，相机中心所观测到的地物与铁塔所构成的同心圆范围线；（12）在地形数据上测量铁塔所在点位的高程，加上架设高度作为摄像机高程H0，并且测量中心光学射线同心圆R1和R2上局部区域的较低高程H1和H2；根据三角函数，估算出摄像机到中心光学射线同心圆上的俯仰角度范围θ1和θ2，其中，θ1=arctanR1H0-H1，θ2=arctanR2H0-H2；（13）制定无人机数据采集方案，并完成数据采集：首先根据前面监控区调研的摄像机俯拍角度范围，设置无人机相机俯拍角度，俯拍角度应覆盖θ1和θ2；随后设置航飞线路与航飞高度，最后根据航拍角度、航飞线路与航飞高度，以一定的重叠度设计仿摄像机视角航线；步骤2，摄像机样本数据采集；具体实现方式如下：（21）首先，设定最大焦距Kmax，设定最小俯仰角度θmin，缓慢旋转360°，进行视频数据采集，或者采集图像数据，并设置两张图像之间的重叠度；（22）在同样的俯仰角度下，减小焦距，随后与（21）一样，环拍采集数据，直至最终以最小焦距Kmin完成数据采集；（23）以一定角度为间隔增加俯仰角度，重复步骤（21）和步骤（22），直至最终以最大俯仰角度θmax完成数据采集；步骤3，对步骤1所获取的无人机影像和步骤2所获取的摄像机样本数据进行特征提取与匹配；步骤3的具体实现方式如下：首先采用基于卷积神经网络CNN的SuperPoint特征提取算法对无人机和摄像机样本数据进行特征提取，随后采用基于NetVLAD的图像检索方法，使用SuperPoint特征将影像转换成一个全局特征向量，再计算向量的汉明距离来判断图像的相似度，从而确定匹配对，最后所有匹配对使用SuperGlue匹配算法进行特征匹配；步骤4，对无人机和摄像机样本数据进行空三建模，计算所有影像的位姿参数，以及相机内参；步骤4的具体实现方式如下：首先进行高精度航测无人机影像空三，以步骤3进行SuperGlue匹配的连接点作为观测，以高精度RTK测量的影像位置参数作为约束，采用全局SFM进行影像位姿与相机参数解算，并且计算所有连接点的物方坐标；随后以无人机影像集的连接点作为控制数据，进行摄像机样本数据空三；采用增量式SFM进行摄像机数据的位姿参数与内参解算；步骤5，对无人机和摄像机样本数据进行抽稀，随后重新整理空三结果文件、所有影像全局特征向量、摄像机相机内参以及焦距与缩放倍数的映射关系，建立基准数据库；步骤6，将待定位视频帧与基准数据进行匹配，获取成功匹配的特征点及相应的三维坐标；步骤7，通过待定位视频帧的缩放倍数，检索其实际焦距值，随后结合摄像机内参数据，利用步骤6匹配的特征点和对应三维点，通过后方交会，计算待定位视频帧的位姿参数，完成定位。

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