[发明专利]一种基于热成像的火点测距方法有效

专利信息
申请号: 201711403188.4 申请日: 2017-12-22
公开(公告)号: CN108036730B 公开(公告)日: 2019-12-10
发明(设计)人: 严澍;娄坚鑫;陈太 申请(专利权)人: 福建和盛高科技产业有限公司
主分类号: G01B11/02 分类号: G01B11/02
代理公司: 35100 福州元创专利商标代理有限公司 代理人: 蔡学俊;丘鸿超
地址: 361001 福建省*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 成像 测距 方法
【权利要求书】:

1.一种基于热成像的火点测距方法,其特征在于:提供一集成有可见光摄像头和热成像摄像头的双目摄像机,该方法实现方式为:首先,在双目摄像机的热成像摄像机内设置梯度区域,标识相同梯度区域的空间参数;当发现热源灰度对比异常时,在热成像视频上标识出热点;根据热点在像素图片的位置,判断该热点所在梯度区域,结合相对应梯度区域的空间参数,计算出双目摄像机到目标的实际距离,从而实现火点测距;

所述梯度区域的设置方式如下:

依据地形等坡线,将热成像摄像机监控区域按照坡度大小近似划分为多个区域,每个区域用图像坐标系表达图像矩形位置;每个区域的定义为此区域的坐标范围和X轴、Y轴比例尺及倾斜度及倾斜度变化比率;

每个区域的X轴、Y轴比例尺及倾斜度,包括该区域的X轴梯度角度、X轴梯度比例、X轴梯度变比△XTd、Y轴梯度角度、Y轴梯度比例、Y轴梯度变比△YTd;

其中,X轴梯度变比△XTd、Y轴梯度变比△Y Td均按照如下梯度变比△Ytd的确定方式确定:

设摄像机设置于摄像机视角中心与监控区域地面垂直高度为H处,在摄像机的视角监控范围设置基准参照点及第1至第n参照点,设摄像机视角中心与基准参照点的水平距离为S,且各参照点间距距离为△S则可得,

Jn_0=arctg((S+n×△S)/H)

J1_1=arctg(S/H)

根据成像原理,图片上的图片像素与摄像头拍摄图片时的视线必然是垂直关系,因此

Jn_1=90-J1_1

Jn_2=180-Jn_1-Jn_0

设成像图片上,摄像机视角和第1参照点连线与图片像素交点距基准参照点的图片像素长度为L1,摄像机视角和第n参照点连线与图片像素交点距基准参照点的图片像素长度为Ln,则存在以下计算公式

Ln=n×△S×Sin(Jn_0)/Sin(Jn_2)

L1=△S×Sin(J1_0)/Sin(J1_2)

其中,J1_1为摄像机视角与基准参照点处地面的夹角,J1_0为摄像机视角与第1参照点处地面的夹角,Jn_0为摄像机视角与第n参照点处地面的夹角,Jn_1为图片像素与基准参照点处地面的锐角夹角,J1_2为图片像素与摄像机视角和第1参照点连线的钝角夹角,Jn_2为图片像素与摄像机视角和第n参照点连线的钝角夹角;

由此可得梯度变比△Td=Ln/L1;同理,可得△Td=Ln/Li,i=1,2,……,n;

X轴梯度角度相当于针对已知参照点的左右方向上的高度的起伏、Y轴梯度角度相当于针对已知参照点的前后方向上高度的起伏,具体计算公式确定方式如下:

取与摄像机视角中心接近的一个点作为基准参照点P1,且点P1的横纵坐标值x1和y1为已知数值;

任意点N与基准参照点的像素距离

点N的相对水平方向的图片绝对角度

Xnt=arctg(Yn/Xn)*180

点N与X轴的角度偏差

Tnx=Xj-Xnt

点N在X轴上的投影距离

SnX=cos(Tnx)×Sn

点N的相对垂直方向的图片绝对角度

Ynt=arctg(Xn/Yn)*180

点N与Y轴的角度偏差

Tny=Yj-Ynt

点N在Y轴上的投影距离

Sny=cos(Tny)×Sn

由上述可得,

点N在X轴上的实际换算距离

SnX'=SnX×Xz×△XTd

点N在Y轴上的实际换算距离

SnY'=Sny×Yz×△YTd

由此可得,摄像机视角中心与点N的实际距离为

上述计算公式中,Xn、Yn分别为任意点N的横纵坐标值,Xj、Yj分别指的是X轴梯度角度、Y轴梯度角度,Xz、Yz分别指的是X轴梯度比例、Y轴梯度比例,S1表示已知的基准参照点P1与摄像机视角中心的实际距离。

2.根据权利要求1所述的一种基于热成像的火点测距方法,其特征在于:所述热成像摄像机采用固定焦距的方式,像素采用640×480,并采用热源灰度定时的扫描预制方位。

3.根据权利要求1所述的一种基于热成像的火点测距方法,其特征在于:根据热点在像素图片的位置,判断该热点所在梯度区域,结合相对应梯度区域的空间参数,计算出双目摄像机到目标的实际距离的计算流程如下:

1)首先针对每个区域计算最小外包矩形,将在最小外包矩形外的点,直接进行过滤,避免大量的重复运算;

2)针对最小外包矩形内部点,采用射线法获得每个点所在的区域,分别填入各区域的最小外包矩形中;

3)通过HaspMap建立索引,每个点最大定位18次即可获得指定点所在的区域;

4)估算任意热点Q到已知点的距离公式如下:

设点Q的坐标为Xq,Yq

已知点的坐标为X1,Y1

则存在着以下公式

Sq12=(Xq-X1)2+(Yq-Y1)2

其中,Sq1表示为两点之间的图片距离;

设梯度比例为Tz

则任意热点Q点到已知点的实际距离为:

SQ1=Sq1*Tz。

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