一種雙攝像機目標定位互驗證非參數(shù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種雙攝像機目標定位互驗證非參數(shù)方法，應(yīng)用在教育錄播、視頻會議或者智能監(jiān)控系統(tǒng)中。
【背景技術(shù)】
[0002]在要求比較高的教育錄播教室、會議室或者室內(nèi)監(jiān)控中，通常在房間的前后墻壁各安裝一臺攝像機，共同對室內(nèi)的感興趣目標進行檢測、定位或監(jiān)控。前后兩臺攝像機都內(nèi)置檢測目標的智能圖像算法。前后攝像機之間進行實時交互通信，以協(xié)同的方式，互相驗證各自檢測的目標是否屬于同一位置目標，如果屬于同一位置目標，則確認真正檢測到目標，以達到比單臺攝像機檢測更加精確和穩(wěn)定的效果。因為單臺攝像機檢測的多個目標中，有些目標是虛假目標，即干擾，只有前后攝像機確認在空間中的同一點都檢測到目標，才能確定是真正的目標。如申請?zhí)枮?01310589445.3、名稱為一種基于雙攝像頭的實體定位方法的中國專利即采用了類似的方法。
[0003]現(xiàn)有的方式中，要驗證前后攝像機檢測到的目標屬于同一位置目標，通常需要事先知道如下參數(shù):攝像機的焦距、視場角、畸變系統(tǒng)等內(nèi)部參數(shù)，攝像機的安裝高度，兩個攝像機的三維相互位置關(guān)系等，然后經(jīng)過復(fù)雜的空間幾何變換，才能判斷前面攝像機檢測到的目標和后面攝像機中檢測到的目標是否屬于同一個位置的目標。在實際安裝中，前后攝像機的相互位置關(guān)系千變?nèi)f化，要準確獲取以上參數(shù)相當麻煩，且空間幾何映射算法設(shè)計復(fù)雜度高，難度大，難以做到簡單通用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述不足，而提供一種設(shè)計合理的雙攝像機目標定位互驗證非參數(shù)方法，此方法不需要攝像機內(nèi)部參數(shù)，也不需要測量兩個攝像機之間的三維相互位置關(guān)系，只需要在兩個攝像機視野的共同交叉區(qū)域設(shè)置四個參考點，即可通過檢測出的目標和四個參考點的關(guān)系，來確定兩個攝像機中的目標是否屬于同一個位置的目標。
[0005]本發(fā)明解決上述問題所采用的技術(shù)方案是:
一種雙攝像機目標定位互驗證非參數(shù)方法，在室內(nèi)前后各安裝一臺攝像機，前后攝像機攝像機均能拍攝到位置目標，其特征在于:包括如下步驟:
步驟一、分別在前后攝像機中設(shè)置兩臺攝像機視場交叉重疊區(qū)域的右下角、左下角、右上角及左上角四個參考點；
交叉重疊區(qū)域在前攝像機中的右下角點的坐標記為Pf。，左下角點的坐標記為Pf1,左上角點的坐標記為Pf2，右上角點的坐標記為Pf3，在此攝像機中，檢測到的位置目標的中心的坐標記為Tf ;
交叉重疊區(qū)域在后攝像機中的左上角點的坐標記為Pb。，右上角點的坐標記為PbpS下角點的坐標記為Pb2，左下角點的坐標記為Pb3，在此攝像機中，檢測到的位置目標的中心的坐標記為Tb ;
步驟二、分別計算前后攝像機中檢測到的位置目標到四個參考點的歐式距離:
(1)、前攝像機的位置目標到四個參考點的歐氏距離分別為Df。、Df0Df2,Df3;
(2)、后攝像機的位置目標到四個參考點的歐氏距離分別為Db。、DbpDlvDb3;
步驟三、分別歸一化位置目標在上述兩臺攝像機的四個歐式距離值到范圍[O，I]中:
(1)、前攝像機中，歸一化后的距離Dnfk=DfkZi(DffDfJDf^Df3)，其中 k=0，1，2，3 ;
(2)、后攝像機中，歸一化后的距離Dnbk=Db1Z(DbfDbJDbdDb3)，其中 k=0，1，2，3 ; 步驟四、形成位置目標在前后攝像機中的距離向量:
(1)、在前攝像機的距離向量為:[Dnf0,Dnf1, Dnf2, Dnf3]；
(2)、在后攝像機的距離向量為:[Dnb。，Dnb1,Dnb2, Dnb3]；
步驟五、計算位置目標在前后攝像機中的距離向量的歐式距離DT:
DT=sqrt ((Dnf0-Dnb0) '2+ (Dnf1-Dnb1) '2+ (Dnf2-Dnb2) '2+ (Dnf3-Dnb3) '2)；
步驟六、給定判斷閾值Tresh，進行前后攝像機檢測到的目標是否為同一位置目標的判斷:
如果DT ( Tresh，則前后攝像機檢測到的為同一位置目標；
如果DTXTresh，則前后攝像機檢測到的不是同一位置目標。
[0006]本發(fā)明計算前后攝像機中檢測到的目標到四個參考點的歐式距離時，引入視角權(quán)重系數(shù):前攝像機的視角權(quán)重系數(shù)為Coeff。、CoefT1，后攝像機的視角權(quán)重系數(shù)為Coefb。、Coefb1;
前攝像機中，位置目標到四個角點的引入視角權(quán)重系數(shù)后的歐式距離Df，k=CoeffnXDfk，其中 n=0，I ;k=0，1,2,3 ；
后攝像機中，位置目標到四個角點的引入視角權(quán)重系數(shù)后的歐式距離Db’ k= CoefbnXDbk，其中 n=0，l ;k=0，l，2，3。
[0007]本發(fā)明前攝像機中，計算右下角點的Df’。和左下角點的Df’ I時取權(quán)重Coeff。，計算左上角點的Df ’2和右上角點的Df ’ 3時取權(quán)重Coeff!，且滿足如下關(guān)系:CoeffQ+Coeff丨=2，其中 Coeff0<I, Coeff1M ；
后攝像機中，計算左上角點的Db’。和右上角點的Db’ I時取權(quán)重Coefb。，計算右下角點的Df’ 2和左下角點的Df’ 3時取權(quán)重Coefb i，且滿足如下關(guān)系=Coefbl^Coefb1=S,其中Coefb0>I, Coefb^lο
[0008]視角權(quán)重系數(shù)的作用在于:矯正由于視角關(guān)系而產(chǎn)生的距離誤差。比如目標站立在教室的正中間，和教室四個角的距離是應(yīng)該是相等的，但在前攝像機的拍攝視角中，由于視角關(guān)系，在圖像上表現(xiàn)為:目標離下面兩個角的像素距離偏大，而離上面兩個角的像素距離偏小。為了矯正這種視角引起的距離誤差，所以算目標到下面兩個角的距離時，使用小于I的權(quán)重Coeff。，算目標到上面兩個角的距離時取大于I的權(quán)重Coeff1，且上下有互補關(guān)系，所以^oeffo+Coeffi=]。后攝像機的原理也是如此。
[0009]本發(fā)明閾值Tresh根據(jù)實際測試和實驗取得。閾值Tresh的確定依據(jù)由兩個方面:1、攝像機安裝的位置不同時，在相同位置的目標在前后攝像機中的距離向量的歐式距離DT ;2、攝像機安裝的位置相同時，在不同位置的目標在前后攝像機中的距離向量的歐式距離DT。綜合以上兩種情況，取最大的DT值，并可留有適當余量，定為閾值Tresh。
[0010]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點和效果:1、無需知道攝像機的內(nèi)部參數(shù)；2、無需測量兩個攝像機的相互位置；3、對攝像機的安裝位置限制小；4、模型簡單，算法復(fù)雜度小，計算量?。?、算法魯棒性好，可靠性高，適應(yīng)不同環(huán)境。
【附圖說明】
[0011]圖1為本發(fā)明的算法流程圖。
[0012]圖2為本發(fā)明的前后攝像機位置關(guān)系示意圖。
[0013]圖3為本發(fā)明的前攝像機拍攝視角的示意圖。
[0014]圖4為本發(fā)明的后攝像機拍攝視角的示意圖。
【具體實施方式】
[0015]下面結(jié)合附圖并通過實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明，以下實施例是對本發(fā)明的解釋而本發(fā)明并不局限于以下實施例。
[0016]參見圖1?圖4，本發(fā)明在室內(nèi)前后墻壁各安裝一臺攝像機，兩臺攝像機以相反的方向安裝，室內(nèi)的大部分區(qū)域在兩臺攝像機中均成像，前后攝像機攝像機均能拍攝到位置目標。兩臺攝像機均內(nèi)置智能圖像算法，具有自動檢測位置目標并獲取其坐標的功能。
[0017]實施例1:
本實施例不引入視角權(quán)重系數(shù)，坐標采用二維坐標，本實施例包括如下步驟:
步驟一、分別在前后攝像機中設(shè)置兩臺攝像機視場交叉重疊區(qū)域的右下角、左下角、右上角及左上角四個參考點；
交叉重疊區(qū)域在前攝像機中的右下角點的坐標記為Pf (X。，y。)，左下角點的坐標記為Pf(Xpy1)，左上角點的坐標記為Pf(Xyy2)，右上角點的坐標記為Pf (x3，y3)，在此攝像機中，檢測到的位置目標的中心的坐標記為Tf (X，y);以上坐標均以前攝像機拍攝視角為基準。
[0018]交叉重疊區(qū)域在后攝像機中的左上角點的坐標記為Pb (xQ，y。)，右上角點的坐標記為Pb (X1，Y1)，右下角點的坐標記為Pb (x2，y2)，左下角點的坐標記為Pb (x3，y3)，在此攝像機中，檢測到的位置目標的中心的坐標記為Tb(x，y);以上坐標均以后攝像機拍攝視角為基準。
[0019]步驟二、分別計算前后攝像機中檢測到的位置目標到四個參考點的歐式距離:
(I )、前攝像機中，分別計算位置目標到四個角點的歐式距離Df k:
Dfk=sqrt ((xk-x) ~2+(yk-y) ~2)，其中 n=0，I ;k=0，1，2，3 ;
Df。為位置目標到右下角點的歐式距離^f1為位置目標到左下角點的歐式距離；Df 2為位置目標到左上角點的歐式距離；Df3為位置目標到右上角點的歐式距離；
(2)、后攝像機中，分別計算位置目標到四個角點的歐式距離Dbk:
Dbk=sqrt ((xk_x) ~2+ (yk-y) '2)，其中 n=0，I ;k=0，I，2，3 ;
Db。為位置目標到左上角點的歐式距離；Db i為位置目標到右上角點的歐式距離；Db2為位置目標到右下角點的歐式距離山匕為位置目標到左下角點的歐式距離。
[0020]步驟三、分別歸一化位置目標在上述兩臺攝像機中的四個歐式距離值到范圍[0，I]中:
(I)、前攝像機中，歸一化后的距離 Dnfk=DfkZi(DffDfJDf^Df3)，其中 k=0，1，2，3 ; Dnf。為對位置目標到右下角點的歐式距離進行歸一化后的距離Anf1S對位置目標到左下角點的歐式距離進行歸一化后的距離；Dnf2為對位置目標到左上角點的歐式距離進行歸一化后的距離；Dnf3S對位置目標到右上角點的歐式距離進行歸一化后的距離；
(2)、后攝像機中，歸一化后的距離 Dnbk=Db1Z(DbfDbJDbdDb3)，其中 k=0，1，2，3 ;
Dnb。為對位置目標到左上角點的歐式距離進行歸一化后的距離；Dnb 對位置目標到右上角點的歐式距離進行歸一化后的距離；Dnb2為對位置目標到右下角點的歐式距離進行歸一化后的距離；Dnb3為對位置目標到左下角點的歐式距離進行歸一化后的距離。
[0021]步驟四、形成位置目標在上述前后攝像機中的距離向量:
前攝像機的距離向量為:[Dnf0, Dnf1, Dnf2, Dnf3]；
后攝像機的距離向量為:[Dnb0, Dnb1, Dnb2, Dnb3]。
[0022]步驟五、計算位置目標在前后攝像機中的距離向量的歐式距離DT:
DT=sqrt ((