本發(fā)明涉及一種通過(guò)監(jiān)控視頻或車載攝像頭測(cè)量人或物體三維的方法，屬于視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
：

目前利用監(jiān)控視頻進(jìn)行人物空間測(cè)量的方法有三種方法：1、比例測(cè)量，即需要找定一個(gè)視頻中的參考物，如桌子、門框等較容易獲得長(zhǎng)度的物體，將要測(cè)量的人(或物體)與參照物對(duì)比來(lái)得到身高(或長(zhǎng)度)。該方法必須要求有參照物，在有些情況中不允許，也有一定誤差；2、進(jìn)行偵查實(shí)驗(yàn)，即回到視頻現(xiàn)場(chǎng)找相似的人或物進(jìn)行模擬，通過(guò)讓視頻中的效果與原視頻中相似，來(lái)估計(jì)人的身高或物體的長(zhǎng)度。該方法主觀因素較強(qiáng)，誤差也較大；3、利用透視變換獲取視頻畫面標(biāo)記點(diǎn)的三維測(cè)量，通過(guò)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中已知的6個(gè)或以上點(diǎn)的三維數(shù)據(jù)，利用透視變化求畫面中的標(biāo)記點(diǎn)的三維數(shù)據(jù)。一般應(yīng)用于人或物出現(xiàn)在規(guī)則環(huán)境中。對(duì)于不規(guī)則環(huán)境，需用三維激光掃描儀獲取場(chǎng)景三維信息。前者規(guī)則環(huán)境的要求一般無(wú)法滿足，而后者的三維激光掃描儀價(jià)格昂貴，成本高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
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針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種通過(guò)監(jiān)控視頻或車載攝像頭測(cè)量人或物體三維的方法。

本發(fā)明的所述方法包括如下步驟：

步驟一、通過(guò)視頻監(jiān)控畫面獲得待測(cè)物體兩張或兩張以上的不同視角的圖像；

步驟二、標(biāo)定攝像機(jī)，建立3D到2D的映射關(guān)系；

步驟三、提取特征點(diǎn)，進(jìn)行立體匹配并結(jié)合透視變換原理和共線方程，計(jì)算視頻畫面中待測(cè)物體的特征點(diǎn)的三維信息：

將圖像像點(diǎn)坐標(biāo)與空間物點(diǎn)坐標(biāo)通過(guò)共線方程聯(lián)系起來(lái)，即：

式中：a_ij為旋轉(zhuǎn)矩陣R的元素，他們是外方位角元素ω,k,φ的函數(shù)，寫成(2)式：

式中：x₀、y₀、f稱之為內(nèi)方位元素，X_S、Y_S、Z_S及ω,k,Φ稱之為外方位元素，內(nèi)外方位元素一般有9個(gè)，其中3個(gè)內(nèi)方位元素可通過(guò)對(duì)相機(jī)的鑒定獲得，但一般認(rèn)為是未知數(shù)，

實(shí)際工作中需對(duì)(1)、(2)式進(jìn)行線性變換(DLT)，其變換結(jié)果為：

式中：L_i(i＝1,2,…，11)為未知數(shù)；x,y為圖像像點(diǎn)坐標(biāo)；X、Y、Z為場(chǎng)景的空間坐標(biāo)，△x、△y為物鏡畸變差及底片變形差，當(dāng)精度要求不高，攝像機(jī)為槍機(jī)時(shí)可以不用考慮，

將式(3)整理成關(guān)于L_i的線性方程如下：

XL₁+YL₂+ZL₃+L₄+X(x+Δx)L₉+Y(x+Δx)L₁₀+Z(x+Δx)L₁₁＝-(x+Δx)

XL₅+YL₆+ZL₇+L₈+X(x+Δx)L₉+Y(x+Δx)L₁₀+Z(x+Δx)L₁₁＝-(y+Δy)

已知n個(gè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)(X_i,Y_i,Z_i)及其對(duì)應(yīng)的圖像點(diǎn)坐標(biāo)(x_i,y_i)，i＝1,2,…,n。則關(guān)于2n個(gè)L_i的線性方程，用矩陣形式可表示如下：

式(4)可簡(jiǎn)化為

ML＝U

其中，M為式(4)中左端的2n×11矩陣，L為未知的11維向量，U為式(4)右端的2n維向量，且M,U均為已知向量，。

當(dāng)2n>11時(shí)，用最小二乘法求出上述線性方程(4)的解為：

L＝(M^TM)^-1M^TU

綜上，當(dāng)不考慮△x、△y時(shí)，至少需6對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)才能解出L_i(i＝1,2,…，11)這11個(gè)未知數(shù)，從而建立圖像像點(diǎn)坐標(biāo)系與空間物點(diǎn)坐標(biāo)系間的聯(lián)系；

步驟四、通過(guò)近景攝影測(cè)量建立特征點(diǎn)空間物點(diǎn)坐標(biāo)和畫面像點(diǎn)坐標(biāo)的透視變換關(guān)系，從而獲取場(chǎng)景中至少6個(gè)特征點(diǎn)的三維信息，將特征點(diǎn)映射到視頻畫面中，建立待測(cè)視頻畫面與空間物點(diǎn)的透視變換關(guān)系，通過(guò)共線方程和最小二乘法擬合等手段實(shí)現(xiàn)透視變換矩陣各系數(shù)的求取，然后通過(guò)透視變化矩陣可以求取待測(cè)視頻畫面中待測(cè)物體的任意特征點(diǎn)的三維信息。

本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明運(yùn)用交叉比及其公認(rèn)的在投影幾何特定條件下的不變性，在已知車輛的一個(gè)固定長(zhǎng)度后，從錄像直接確定車輛速度，突破性地運(yùn)用了兩次透視變換法，第一次運(yùn)用近景攝影將現(xiàn)實(shí) 世界的三維信息透視到視頻畫面中，建立待測(cè)視頻畫面與空間物點(diǎn)的透視變換關(guān)系，通過(guò)共線方程和最小二乘法擬合等手段實(shí)現(xiàn)透視變換矩陣各系數(shù)的求取，然后通過(guò)透視變化矩陣可以求取待測(cè)視頻畫面中任意特征點(diǎn)的三維信息(第二次透視變換)。使得本方法突破比例測(cè)量一定需要參照物和偵查實(shí)驗(yàn)中主觀判斷為主的限制，同時(shí)避免傳統(tǒng)利用透視變換必須在規(guī)則環(huán)境中，或者在不規(guī)則環(huán)境中需要利用昂貴的三維激光掃描儀獲取場(chǎng)景三維信息的約束。

附圖說(shuō)明：

為了易于說(shuō)明，本發(fā)明由下述的具體實(shí)施及附圖作以詳細(xì)描述。

圖1為現(xiàn)實(shí)世界、相機(jī)及圖像的坐標(biāo)系，圖2為具體實(shí)施方式一中需要判斷的視頻圖像，圖3為具體實(shí)施方式一中真實(shí)箱子圖像。

具體實(shí)施方式：

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明了，下面通過(guò)附圖中示出的具體實(shí)施例來(lái)描述本發(fā)明。但是應(yīng)該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā)明的范圍。此外，在以下說(shuō)明中，省略了對(duì)公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，以避免不必要地混淆本發(fā)明的概念。

具體實(shí)施方式一：

在某疑似殺人碎尸案中，需要研判視頻監(jiān)控畫面中箱子的高度(如圖2所示)，以獲取判斷該箱內(nèi)是否足以裝下一成年女性的線索。對(duì)圖2進(jìn)行分析，圖像中嫌疑人呈行走姿態(tài)，場(chǎng)景中其他參考物也難以作為比例測(cè)量的參考。待測(cè)視頻畫面并未處于規(guī)則的空間內(nèi)，難以獲取6個(gè)以上標(biāo)記點(diǎn)的三維信息。

運(yùn)用本發(fā)明的方法，我們利用立體視覺(jué)的三維重建原理，

通過(guò)獲得物體兩張或兩張以上的不同視角的圖像；

標(biāo)定攝像機(jī)，建立3D到2D的映射關(guān)系；

提取特征點(diǎn)，進(jìn)行立體匹配并結(jié)合透視變換原理和共線方程，計(jì)算視頻畫面中待測(cè)物體的特征點(diǎn)的三維信息：

將圖像像點(diǎn)坐標(biāo)與空間物點(diǎn)坐標(biāo)通過(guò)共線方程聯(lián)系起來(lái)，即：

式中：a_ij為旋轉(zhuǎn)矩陣R的元素，他們是外方位角元素ω,k,φ的函數(shù)，寫成(2)式：

式中：x₀、y₀、f稱之為內(nèi)方位元素，X_S、Y_S、Z_S及ω,k,Φ稱之為外方位元素，內(nèi)外方位元素一般有9個(gè)，其中3個(gè)內(nèi)方位元素可通過(guò)對(duì)相機(jī)的鑒定獲得，但一般認(rèn)為是未知數(shù)，

實(shí)際工作中需對(duì)(1)、(2)式進(jìn)行線性變換(DLT)，其變換結(jié)果為：

式中：L_i(i＝1,2,…，11)為未知數(shù)；x,y為圖像像點(diǎn)坐標(biāo)；X、Y、Z為場(chǎng)景的空間坐標(biāo)，△x、△y為物鏡畸變差及底片變形差，當(dāng)精度要求不高，攝像機(jī)為槍機(jī)時(shí)可以不用考慮，

將式(3)整理成關(guān)于L_i的線性方程如下：

XL₁+YL₂+ZL₃+L₄+X(x+Δx)L₉+Y(x+Δx)L₁₀+Z(x+Δx)L₁₁＝-(x+Δx)

XL₅+YL₆+ZL₇+L₈+X(x+Δx)L₉+Y(x+Δx)L₁₀+Z(x+Δx)L₁₁＝-(y+Δy)

已知n個(gè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)(X_i,Y_i,Z_i)及其對(duì)應(yīng)的圖像點(diǎn)坐標(biāo)(x_i,y_i)， i＝1,2,…,n。則關(guān)于2n個(gè)L_i的線性方程，用矩陣形式可表示如下：

式(4)可簡(jiǎn)化為

ML＝U

其中，M為式(4)中左端的2n×11矩陣，L為未知的11維向量，U為式(4)右端的2n維向量，且M,U均為已知向量，。

當(dāng)2n>11時(shí)，用最小二乘法求出上述線性方程(4)的解為：

L＝(M^TM)^-1M^TU

綜上，當(dāng)不考慮△x、△y時(shí)，至少需6對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)才能解出L_i(i＝1,2,…，11)這11個(gè)未知數(shù)，從而建立圖像像點(diǎn)坐標(biāo)系與空間物點(diǎn)坐標(biāo)系間的聯(lián)系；

將獲取的三維數(shù)據(jù)映射到待測(cè)視頻畫面圖2中，便可通過(guò)空間測(cè)量實(shí)現(xiàn)圖2中箱子高度的測(cè)量，測(cè)量所得箱子的高度為15.5cm。

根據(jù)該測(cè)量高度，為偵查部門提供畫面中嫌疑人所舉箱子不能容納一成年女性軀體的線索。案件偵破后，通過(guò)嫌疑人指認(rèn)，獲得視頻中箱子如圖3所示，箱子真實(shí)高度為16.2cm。

其中步驟二通過(guò)如下方法建立3D到2D的映射關(guān)系:采用張正友相機(jī)標(biāo)定算法，按如下步驟進(jìn)行：

1)在齊次坐標(biāo)下，三維點(diǎn)M和它的投影點(diǎn)m之間的關(guān)系可以表示為其中，k是任何非零尺度因子，[R,t] 表示攝像機(jī)外參數(shù)，其中R是3×3的旋轉(zhuǎn)矩陣，t表示從世界坐標(biāo)系到相機(jī)坐標(biāo)系的平移向量，K表示攝像機(jī)內(nèi)參矩陣，其中(u_o,v_o)是主點(diǎn)坐標(biāo)，f_u，f_v分別表示x軸y軸方向的尺度因子，s表示關(guān)于兩個(gè)坐標(biāo)系的畸變；

2)令H＝K[r₁,r₂,t]，H即為單應(yīng)性矩陣，如令Z＝0，則R只有r₁,r₂即可，則三維點(diǎn)M和它的投影點(diǎn)m之間的關(guān)系可以簡(jiǎn)化為每張圖片可以計(jì)算出一個(gè)單應(yīng)性矩陣H，

6)把單應(yīng)性矩陣H寫成3X3的3個(gè)列向量形式，則H可寫成[h₁,h₂,h₃]＝λK[r₁,r₂,t]，

有λ是一個(gè)放縮標(biāo)量因子，也即k的倒數(shù)，

由r₁,r₂正交得式子：h₁K^-TK^-1h₂＝0，令h_i＝[h_i1,h_i2,h_i3]^T，則可將前式改寫成：

令b＝[B₁₁ B₁₂ B₂₂ B₁₃ B₂₃ B₃₃]，

則由內(nèi)參限制條件得

即Vb＝0，

V是2×6矩陣，也就是說(shuō)每張照片可以建立兩個(gè)方程組，6個(gè)未知數(shù)，則需要6個(gè)方程就可解出，所以至少需要3張照片就可解出未知數(shù)，b矩陣的解出，相機(jī)內(nèi)參矩陣K就確定了，從而每張圖片的(R，t)也可以確定。