[发明专利]一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统和方法

权利要求书

1.一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统，其特征在于，包括三个摄像头、三个滑道和处理模块；其中，所述三个滑道一端连接，两两之间呈120度分布，所述三个摄像头分别设置于滑道上，沿滑道移动；所述处理模块与摄像头相连，用于进行目标检测和目标测量；

所述处理模块包括目标检测模块和目标测量模块，所述目标检测模块用于确定图像中的目标位置；所述目标测量模块用于得到目标的尺寸信息；

所述目标检测模块包括显著边缘检测模块、特征点匹配模块、基于种子点生长法的目标检测模块和边缘匹配模块；其中，显著边缘检测模块利用Canny算法检测灰度图的边缘信息，采用高斯差分DoG算法计算边缘信息的显著性，得到显著边缘；基于种子生长法的目标检测模块以显著边缘作为边界条件，匹配特征点作为种子点利用种子生长法进行目标检测；边缘匹配模块用于对种子生长法检测得到的图像进行边缘检测，根据边缘的角度分割每一个边缘，边缘角度小于100度的像素点即为一个边缘的最终点，得到局部边缘；局部边缘中边缘角度小于160度的像素点为中间点；执行边缘匹配，根据边缘的位置和像素点数量匹配两个中间点之间的子边缘部分，如果子边缘部分不能匹配，则对应的中间点为多余的中间点，删除多余的中间点，得到中心点点群；连接所有完成匹配的子边缘，将所有子边缘匹配的结果作为当前整个边缘的匹配结果；

所述目标测量模块包括摄像头标定模块、基线和视差计算模块以及目标尺寸测量模块，其中，摄像头标定模块用于完成每个摄像头在三目视觉系统的标定，将畸变的图像矫正；基线和视差计算模块用于利用步进马达移动摄像头，计算基线和视差；目标尺寸测量模块用于基于边缘匹配模块得到的中心点点群得出目标的长度、宽度和高度。

2.根据权利要求1所述的一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统，其特征在于，还包括步进马达，通过处理模块控制步进马达带动摄像头移动，记录摄像头位置信息，得到完整目标图像。

3.一种基于三目视觉的智能目标检测和测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

目标检测阶段：

1)检测显著边缘：利用Canny算法检测灰度图的边缘信息，采用高斯差分DoG算法计算边缘信息的显著性，得到显著边缘；

2)匹配特征点；

3)基于种子生长法进行目标检测：以显著边缘作为边界条件，匹配特征点作为种子点基于种子生长法进行目标检测；

4)进行边缘匹配，得到中心点点群：对种子生长法检测得到的图像进行边缘检测，根据边缘的角度分割每一个边缘，边缘角度小于100度的像素点即为一个边缘的最终点，得到局部边缘；局部边缘中边缘角度小于160度的像素点为中间点；执行边缘匹配，根据边缘的位置和像素点数量匹配两个中间点之间的子边缘部分，如果子边缘部分不能匹配，则对应的中间点为多余的中间点，删除多余的中间点，得到中心点点群；连接所有完成匹配的子边缘，将所有子边缘匹配的结果作为当前整个边缘的匹配结果；

目标测量阶段：

5)标定摄像头：完成每个摄像头在三目视觉系统的标定，将畸变的图像矫正；

6)利用步进马达移动摄像头，计算基线和视差；

7)测量目标尺寸：基于步骤4)中得到的中心点点群计算目标的长度、宽度和高度。

4.根据权利要求3所述的一种基于三目视觉的智能目标检测和测量方法，其特征在于，所述步骤1)中检测显著边缘具体步骤为：

(11)利用Canny算法检测灰度图的边缘信息，提取长度大于设定阈值的边缘作为有效边缘；

(12)采用高斯差分DoG算法计算有效边缘的显著性，有效边缘显著性的判断标准为每个有效边缘显著点的数量，每个有效边缘显著点的数量与有效边缘的显著性成正比；

(13)提取显著性大于设定阈值的有效边缘作为显著边缘。

5.根据权利要求3所述的一种基于三目视觉的智能目标检测和测量方法，其特征在于，所述步骤2)中匹配特征点具体步骤为：

(21)通过SURF算法检测特征点；

(22)计算三个摄像头两两组成的双目视觉子系统的左右目图像特征点间的欧氏距离，具有最小欧氏距离的特征点作为初步匹配点；

(23)计算所有初步匹配点的连线斜率出现的频率，删除出现频率低于设定阈值的斜率对应的初步匹配点，完成特征点匹配。