[发明专利]一种已知场景中运动目标的自定位方法

权利要求书

1.一种已知场景中运动目标的自定位方法，以设置在运动目标上的相机实时采集场景图像，以实时采集的场景图像作为相机姿态估计的输入，以从场景图像到相机姿态的回归模型进行相机姿态估计，将获得的相机姿态转换为相机或运动目标的位置信息，由此实现运动目标的定位，采用下列方式构建所述的回归模型：使用相机采集若干图像样本，将图像样本与场景的全景图像配准，依据图像样本与全景图像的配准关系和全景图像与场景的三维模型的配准关系，估计图像样本的相机姿态，以相机姿态作为相应图像样本的标记进行回归训练，获得从场景图像到相机姿态的回归模型，

包括离线部分和在线部分，

其中离线部分主要用于训练从图像到相机姿态的回归模型，包括：

构建三维模型：采用激光扫描建模方法，通过激光测距技术生成包含三维坐标的点云数据，依据点云数据构建三维模型，其中包括点云滤波、平滑、筛检、分割和拼接操作；

获得全景图像：采用360度全景摄像机采集获得全景图像，或基于全景视频拼接技术将多幅具有不同视角但包含一定重叠区域的图像进行拼接，形成全景图像；

进行三维模型与全景图像的配准：基于交互式配准技术，将场景的三维模型与全景图像进行关联，建立2D的全景图像像素点与3D的三维模型空间点的映射关系；

采集图像样本：使用相机在场景中巡航拍摄视频，以视频中抽样得到的图像作为图像样本；

样本标记：利用全景图像、三维模型及两者的配准关系，基于相机注册技术，估计图像样本的相机姿态，以此作为相应图像样本的标记；

回归训练：给定图像样本及其标记，训练从图像到相机姿态的回归模型，

在线部分主要用于利用训练得到的回归模型和实时图像估计当前相机姿态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于通过激光扫描获得高精度的三维模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于基于三维模型的世界坐标系，通过三维模型数据计算出图像样本对应的相机绝对姿态，以此作为所述的相机姿态。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述离线部分采用车载嵌入式设备实施，所述车载嵌入式设备的前端接入用作相机的摄像头，并设有与外部通信的通信模块。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于采用LIFT算子进行图像样本与全景图像的匹配。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于以全景图像作为联系图像样本与三维模型的桥梁，将图像样本与全景图像进行特征点匹配，利用全景图像与三维模型间的映射关系，得到图像样本与三维模型间的2D-3D匹配点对，基于2D-3D匹配点对求解PnP问题，实现相机姿态估计。