一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及機(jī)器視覺以及電子設(shè)備應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像消失點(diǎn)識別 技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 手機(jī)姿態(tài)指的是手機(jī)相對于大地坐標(biāo)系的精確的3D坐標(biāo)和朝向信息。這個信息 對許多手機(jī)應(yīng)用程序來說起到至關(guān)重要的作用。例如手機(jī)游戲、手勢和動作識別、室內(nèi)導(dǎo)航 等等。精確的室內(nèi)定位和導(dǎo)航，是近幾年科研領(lǐng)域和商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。其中利用 手機(jī)內(nèi)部傳感器，例如加速度計、陀螺儀、指南針進(jìn)行定位是其中常用的方法。但是要實現(xiàn) 精確的室內(nèi)定位，必須要對手機(jī)姿態(tài)進(jìn)行測定。目前對手機(jī)姿態(tài)的測量主要有兩種方法，第 一種是利用陀螺儀積分得到手機(jī)3D姿態(tài)，第二種是利用加速度計和磁感應(yīng)傳感器。
[0003] 利用陀螺儀積分的方法是目前應(yīng)用最廣泛的獲取手機(jī)姿態(tài)的方法。陀螺儀是用來 測量旋轉(zhuǎn)角速度的傳感器，又被稱作角速度傳感器。因此我們可以通過對陀螺儀獲得的角 速度進(jìn)行不斷的積分，這樣有了手機(jī)初始姿態(tài)，再加上每時每刻的角速度，我們就可以得到 具體某一時刻的手機(jī)姿態(tài)。這種方法雖然簡單，也有其難以解決的問題。雖然陀螺儀在測 量瞬時角速度方面誤差較小，但是手機(jī)姿態(tài)卻是通過積分得到的，這樣隨著時間的增長，累 積誤差越來越大，到最后，系統(tǒng)獲得的手機(jī)姿態(tài)便會有較大的誤差。
[0004] 另一種方法是利用加速度計和磁感應(yīng)傳感器來直接計算手機(jī)的瞬時姿態(tài)。磁感應(yīng) 傳感器可以用來檢測磁場強(qiáng)度的大小。加速度傳感器用來實時檢測手機(jī)的加速度，它雖然 無法直接得到重力的方向，但是利用濾波器，可以過濾到由于手機(jī)移動產(chǎn)生的加速度，只保 留下重力加速度。這樣綜合利用磁感傳感器和加速度傳感器就可以得到手機(jī)的實時姿態(tài)。 但是磁感應(yīng)傳感器的精確度很低，而且在室內(nèi)環(huán)境下，極其容易受到周圍電子設(shè)備的影響。 而加速度傳感器除了會受到電磁干擾還容易受到手機(jī)自身運(yùn)動的影響，精確度相對于陀螺 儀積分的方法來說較低。因此沒有得到廣泛的使用。
[0005] 以上兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，陀螺儀積分的方法短時間內(nèi)精度高，但是隨著時間的 增加，會有累積誤差，精確度逐漸降低；加速度計的方法容易受環(huán)境影響，精確度較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本發(fā)明提出了一種能夠矯正陀螺儀積分的累積誤 差，降低了誤差率，具有精確度高，不易受環(huán)境影響的基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備 姿態(tài)測量方法。
[0007] 為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為，包括以下步驟：
[0008] 1)利用移動設(shè)備的攝像頭拍攝建筑物具有三條互相垂直的直線的場景，場景包含 空間坐標(biāo)系三個坐標(biāo)軸的方向信息；
[0009] 2)利用機(jī)器視覺的方法對場景圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到圖像中的線段，然后對線 段進(jìn)行分類，得到在三維空間內(nèi)互相垂直的三類線段；
[0010] 3)利用步驟2)得到的線段，以及圖像消失點(diǎn)檢測算法得到圖像三個互相垂直方 向上的消失點(diǎn)；
[0011] 4)利用圖像消失點(diǎn)，結(jié)合攝像頭成像模型，得到移動設(shè)備的姿態(tài)信息；
[0012] 5)用得到的移動設(shè)備的姿態(tài)信息對陀螺儀積分得到的結(jié)果進(jìn)行矯正，即完成移動 設(shè)備姿態(tài)測量方法。
[0013] 所述的步驟2)中對場景圖像進(jìn)行邊緣檢測采用的是canny邊緣檢測方法，具體包 括：首先對圖像進(jìn)行高斯平滑處理，抑制圖像中的噪聲；然后對圖像進(jìn)行梯度計算，計算梯 度的幅值和方向，記下來細(xì)化梯度幅值矩陣，尋找圖像中的可能邊緣點(diǎn)；最后利用雙門限檢 測的方法來進(jìn)行邊緣提取，根據(jù)檢測到的線段的斜率將線段分類。
[0014] 所述的步驟2)中采用KLT追蹤算法對檢測到的線段進(jìn)行追蹤，追蹤線段上的點(diǎn)得 到特定線段在下一幀上的位置，并在該位置周圍進(jìn)行線段檢測。
[0015] 所述的步驟3)中首先根據(jù)線段的斜率信息，對線段進(jìn)行分類，利用KNN方法選取 數(shù)量最多的三類平行線，代表空間坐標(biāo)系的三個軸的方向；然后利用RANSAC算法，計算這 些平行線的交點(diǎn)，得到三個互相垂直方向上的消失點(diǎn)。
[0016] 所述的步驟4)中的攝像頭成像模型采用針孔相機(jī)模型，針孔相機(jī)模型的世界坐 標(biāo)的點(diǎn)P (X。，Y。，Z。)，在圖像平面上的投影點(diǎn)為P (X，Y)的關(guān)系為：
【主權(quán)項】
1. 一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其特征在于，包括w下步 驟： 1) 利用移動設(shè)備的攝像頭拍攝建筑物具有=條互相垂直的直線的場景，場景包含空間 坐標(biāo)系立個坐標(biāo)軸的方向信息； 2) 利用機(jī)器視覺的方法對場景圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到圖像中的線段，然后對線段進(jìn) 行分類，得到在=維空間內(nèi)互相垂直的=類線段； 3) 利用步驟2)得到的線段，W及圖像消失點(diǎn)檢測算法得到圖像=個互相垂直方向上 的消失點(diǎn)； 4) 利用圖像消失點(diǎn)，結(jié)合攝像頭成像模型，得到移動設(shè)備的姿態(tài)信息； 5) 用得到的移動設(shè)備的姿態(tài)信息對巧螺儀積分得到的結(jié)果進(jìn)行矯正，即完成移動設(shè)備 姿態(tài)測量方法。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟2)中對場景圖像進(jìn)行邊緣檢測采用的是canny邊緣檢測方法，具體 包括；首先對圖像進(jìn)行高斯平滑處理，抑制圖像中的噪聲；然后對圖像進(jìn)行梯度計算，計算 梯度的幅值和方向，記下來細(xì)化梯度幅值矩陣，尋找圖像中的可能邊緣點(diǎn)；最后利用雙口限 檢測的方法來進(jìn)行邊緣提取，根據(jù)檢測到的線段的斜率將線段分類。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟2)中采用KLT追蹤算法對檢測到的線段進(jìn)行追蹤，追蹤線段上的點(diǎn) 得到特定線段在下一帖上的位置，并在該位置周圍進(jìn)行線段檢測。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟扣中首先根據(jù)線段的斜率信息，對線段進(jìn)行分類，利用K順方法選取 數(shù)量最多的=類平行線，代表空間坐標(biāo)系的=個軸的方向；然后利用RANSAC算法，計算該 些平行線的交點(diǎn)，得到S個互相垂直方向上的消失點(diǎn)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟4)中的攝像頭成像模型采用針孔相機(jī)模型，針孔相機(jī)模型的世界坐 標(biāo)的點(diǎn)P狂。，Y。，Z。)，在圖像平面上的投影點(diǎn)為P狂，Y)的關(guān)系為：
式中，K是指的相機(jī)的內(nèi)參，R是旋轉(zhuǎn)矩陣，t是平移矩陣，利用上面的公式，W及消失點(diǎn) 的坐標(biāo)計算出拍攝照片時的移動設(shè)備姿態(tài)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟4)中利用拓展卡爾曼濾波的方法將從攝像頭圖像獲得的移動設(shè)備 姿態(tài)和從巧螺儀積分得到的移動設(shè)備姿態(tài)進(jìn)行結(jié)合，從而完成移動設(shè)備姿態(tài)測量方法。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，其 特征在于；所述的步驟4)中首先將攝像頭圖像獲得的移動設(shè)備姿態(tài)的矩陣轉(zhuǎn)化為四元數(shù)， 然后結(jié)合移動設(shè)備內(nèi)部的巧螺儀獲得的巧螺儀四元數(shù)，利用拓展卡爾曼濾波的方法得到移
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于圖像消失點(diǎn)識別技術(shù)的移動設(shè)備姿態(tài)測量方法，首先利用手機(jī)攝像頭拍攝室內(nèi)墻角等人造規(guī)則物體，利用消失點(diǎn)檢測技術(shù)可以從中提取出三維結(jié)構(gòu)信息，利用不同照片之間三維結(jié)構(gòu)的變化可以矯正手機(jī)內(nèi)部的慣性傳感器模塊，例如陀螺儀、加速度計等。這樣就可以在不增加硬件的基礎(chǔ)上，提高傳感器測量精度，獲得更加準(zhǔn)確的手機(jī)姿態(tài)。另外，本發(fā)明提出的方法，相比于傳統(tǒng)的方法，有效的避免了室內(nèi)電視、計算機(jī)等電磁干擾對加速度計、陀螺儀的干擾，而且還防止了陀螺儀積分的累計誤差，因此大幅度提高了手機(jī)姿態(tài)測量的精確度。
【IPC分類】G01C21-20
【公開號】CN104848861
【申請?zhí)枴緾N201510282967
【發(fā)明人】惠維, 高學(xué)廣, 蔣志平, 杜立, 韓勁松, 趙季中
【申請人】西安交通大學(xué)
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年5月28日