面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法
【專(zhuān)利摘要】面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法，包括：無(wú)人機(jī)攜帶光電標(biāo)識(shí)進(jìn)入無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域；當(dāng)進(jìn)入某一無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)，等時(shí)間間隔地拍攝若干張含有光電標(biāo)識(shí)的照片；對(duì)光電標(biāo)識(shí)進(jìn)行解碼，提取不存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻的所拍攝的照片，求解得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息；存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，計(jì)算出本質(zhì)矩陣并分解得到旋轉(zhuǎn)矩陣；求解得到存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，確定旋轉(zhuǎn)矩陣及平移向量。本發(fā)明方法對(duì)于無(wú)線相機(jī)傳感器的標(biāo)定快速、簡(jiǎn)介、精準(zhǔn)，基于該方法標(biāo)定后的無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)可被快速應(yīng)用于災(zāi)難救援等需要快速標(biāo)定相機(jī)的情況中。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng) 絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在一些危險(xiǎn)性大的災(zāi)難中，如隨時(shí)會(huì)引發(fā)爆炸的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)、有易燃、易爆或劇毒氣 體存在的現(xiàn)場(chǎng)、地震后存在易二次倒塌建筑物的現(xiàn)場(chǎng)，施救人員無(wú)法深入進(jìn)行偵察或施救， 人們急于探知災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)的內(nèi)部險(xiǎn)情，但又無(wú)法接近或進(jìn)入災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)。此時(shí)，無(wú)線相機(jī)傳感器 網(wǎng)絡(luò)可以幫助救援人員遠(yuǎn)程了解災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)的情況，從而提前有效部署救援力量。
[0003] -方面隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，以無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)為代表的多媒體傳感 器網(wǎng)絡(luò)的研究受到了越來(lái)越多的學(xué)者的重視;另一方面多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSN)具備安裝 方便，無(wú)須布線等優(yōu)點(diǎn)，只要進(jìn)行合理部署，就能對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)的還原；而且CMOS相機(jī)和 閃存技術(shù)的出現(xiàn)使低成本的WMSN真正投入使用。這些優(yōu)點(diǎn)使得無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)可以廣 泛應(yīng)用在災(zāi)難救援現(xiàn)場(chǎng)。然而，在實(shí)際的災(zāi)難救援的過(guò)程中需要快速救援，因此要求在使用 無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)之前必須對(duì)每一個(gè)相機(jī)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行快速的位姿標(biāo)定。然而在位姿標(biāo)定的 過(guò)程中，必須要通過(guò)目標(biāo)識(shí)別一定的校準(zhǔn)物才能進(jìn)行標(biāo)定，所以還需要解決目標(biāo)識(shí)別的問(wèn) 題。因此如何進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和位姿標(biāo)定是解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵。
[0004] 在目標(biāo)識(shí)別方面首先考慮基于圖像的目標(biāo)識(shí)別?，F(xiàn)在的圖像主要有紅外圖像、 SAR/ISAR圖像，極化圖像、激光雷達(dá)圖像和光學(xué)圖像。因?yàn)橛糜跇?biāo)定攝像機(jī)的標(biāo)志物往往是 運(yùn)動(dòng)的，所以在攝像機(jī)傳感網(wǎng)絡(luò)中獲得的往往是運(yùn)動(dòng)的光學(xué)圖像。近年來(lái)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與 識(shí)別研究已經(jīng)有了很大程度的發(fā)展，但因?yàn)樵谝曨l的采集過(guò)程中容易受到環(huán)境的影響，比 如光照變化、相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)尺度變化等，使得需要被檢測(cè)的目標(biāo)極易發(fā)生形狀與尺度的變 化，因而導(dǎo)致檢測(cè)失敗;此外，在實(shí)際中相同類(lèi)型的目標(biāo)物體內(nèi)部可能會(huì)有很大的差異，不 同類(lèi)型的目標(biāo)物體之間的差異卻可能較小，這也使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別面臨巨大的挑 戰(zhàn)。其次考慮位置標(biāo)定問(wèn)題
[0005] 綜上所述，傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于災(zāi)難救援現(xiàn)場(chǎng)需要解決目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題。然而采 用基于傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的方法往往會(huì)因?yàn)楣庹兆兓?、相機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)尺度變化或者不 同類(lèi)型的目標(biāo)物體之間的差異較小造成檢測(cè)失敗。因此需要一種新的目標(biāo)識(shí)別方法，同時(shí) 也需要一種可以應(yīng)用于災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)的快速標(biāo)定相機(jī)的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明提供一種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī) 傳感器位姿標(biāo)定方法。
[0007] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：
[0008] -種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法，包括：
[0009] 步驟1、無(wú)人機(jī)攜帶能被無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)中各無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的光電標(biāo) 識(shí)進(jìn)入無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，并遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感 器；
[0010] 步驟2、當(dāng)攜帶光電標(biāo)識(shí)的無(wú)人機(jī)進(jìn)入某一無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)，該無(wú)線 相機(jī)傳感器啟動(dòng)運(yùn)行，且等時(shí)間間隔地拍攝若干張含有光電標(biāo)識(shí)的照片，直至攜帶光電標(biāo) 識(shí)的無(wú)人機(jī)飛出該無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍；
[0011] 步驟3、判斷是否所有的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿已經(jīng)被標(biāo)定完畢：是，則當(dāng)前無(wú)線相 機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定完畢，結(jié)束；否則選取已經(jīng)啟動(dòng)的無(wú)線相機(jī)傳感器同 一時(shí)刻所拍攝的照片，轉(zhuǎn)至步驟4;
[0012] 步驟4、各無(wú)線相機(jī)傳感器對(duì)其所拍攝的照片中的光電標(biāo)識(shí)進(jìn)行解碼，判斷解碼得 到的結(jié)果與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同：如果相同，則轉(zhuǎn)至步驟5;否則放棄該張照片，選取剩 余的照片重新判斷其與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同，直至判斷完無(wú)線相機(jī)傳感器拍攝的所有 照片；
[0013] 步驟5、判斷無(wú)線相機(jī)傳感器之間是否存在視場(chǎng)重疊:如果同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相 機(jī)傳感器為一臺(tái)即同一時(shí)刻識(shí)別出光電標(biāo)識(shí)的無(wú)線相機(jī)傳感器為一臺(tái)，則不存在無(wú)線相機(jī) 傳感器之間視場(chǎng)重疊，轉(zhuǎn)至步驟6;如果在同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相機(jī)傳感器大于一臺(tái)，則無(wú) 線相機(jī)傳感器之間存在重疊視場(chǎng)，轉(zhuǎn)至步驟7;
[0014] 步驟6、提取不存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻的所拍攝的照片， 根據(jù)三張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相 機(jī)傳感器的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3;
[0015] 步驟7、存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器進(jìn)行無(wú)線相機(jī)傳感器間的特征點(diǎn)匹配，計(jì) 算出本質(zhì)矩陣并分解，得到無(wú)線相機(jī)傳感器之間的旋轉(zhuǎn)矩陣；
[0016] 步驟8、取存在視場(chǎng)重疊的任意無(wú)線相機(jī)傳感器所拍攝的三個(gè)不同時(shí)刻的照片，根 據(jù)三張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息；
[0017] 步驟9、根據(jù)步驟8求出的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，通過(guò)逆運(yùn)算計(jì)算出存在視 場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量，進(jìn)而確定存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器的旋 轉(zhuǎn)矩陣及平移向量，完成有重疊視場(chǎng)的相機(jī)節(jié)點(diǎn)的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3。
[0018] 所述光電標(biāo)識(shí)的通體為黑色，中央是底色為白色的LED燈，光電標(biāo)識(shí)的黑色背景與 白色的LED燈共同構(gòu)成能被無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的主動(dòng)發(fā)光的二維碼。
[0019] 遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感器，具體方法如下：
[0020] 找出無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的區(qū)域中相對(duì)距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器；
[0021] 以這兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器所構(gòu)成的線段為對(duì)角線，并通過(guò)該對(duì)角線確定唯一的一 個(gè)正方形，將該正方形作為無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最小監(jiān)視區(qū)域；
[0022] 以無(wú)線相機(jī)傳感器的最遠(yuǎn)清晰成像距離為最小刻度，將無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最 小監(jiān)視區(qū)域分為N2份，，INT表示取整，1〇表示最小刻度，1表示最小監(jiān)視區(qū)域 的邊長(zhǎng)；
[0023] 取N2份區(qū)域的中心點(diǎn)作為移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)；
[0024] 無(wú)人機(jī)攜帶移動(dòng)光標(biāo)從最小監(jiān)視區(qū)域劃分的一個(gè)小區(qū)域進(jìn)入，以希爾伯特曲線作 為移動(dòng)光標(biāo)的移動(dòng)軌跡遍歷整個(gè)最小監(jiān)視區(qū)域中移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)。
[0025] 無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別光電標(biāo)識(shí)的方法是:無(wú)線相機(jī)傳感器捕獲帶有光電標(biāo)識(shí)的照 片，將其處理為二值圖像;從該二值圖像中尋找光電標(biāo)識(shí)輪廓，對(duì)光電標(biāo)識(shí)輪廓進(jìn)行解碼， 從而完成對(duì)光電標(biāo)識(shí)的識(shí)別。
[0026] 求解得到無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，具體方法如下：
[0027] 設(shè)無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿為(x，y)，從無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻所拍攝的 照片里面取出第一張與第二張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，同理取出第一張與第三張照片中光 電標(biāo)識(shí)的位置，分別列兩個(gè)方程構(gòu)成如下的方程組：
[0030] 式中為無(wú)線相機(jī)傳感器的位置，|SP|為I模長(zhǎng);$為光電標(biāo)識(shí)在前第一張與第 二張照片中移動(dòng)的向量，Isq|為其模長(zhǎng);(^為光電標(biāo)識(shí)在第一張與第三張照片中移動(dòng)的向 量，I SR |為益模長(zhǎng);a是是與處之間的角度大??；
[0031] 從方程組中求解出（x，y)便得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相機(jī) 傳感器的位姿標(biāo)定。
[0032]步驟7的具體步驟如下：
[0033] 步驟7.1、在無(wú)人機(jī)離開(kāi)無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域時(shí)，存在視場(chǎng)重疊的各無(wú) 線相機(jī)傳感器，在不同時(shí)刻重新拍攝一張照片；
[0034] 步驟7.2、對(duì)存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的照片進(jìn)行FAST特征 點(diǎn)提取:判斷候選點(diǎn)周?chē)鼽c(diǎn)的像素值與該候選點(diǎn)的灰度差別是否達(dá)到設(shè)定閾值，是，則該 候選點(diǎn)是一個(gè)特征點(diǎn)，否則舍棄；
[0035] 步驟7.3、利用光流算法表示出存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的 照片間的特征點(diǎn)梯度，并根據(jù)特征點(diǎn)梯度值進(jìn)行特征點(diǎn)匹配；
[0036] 步驟7.4、利用RANSAC算法估計(jì)出無(wú)線相機(jī)傳感器間的本質(zhì)矩陣，并將本質(zhì)矩陣分 解得到無(wú)線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣。
[0037]本質(zhì)矩陣分解的方法是：
[0038] 假定本質(zhì)矩陣E有兩個(gè)相同的奇異值和一個(gè)零奇異值，則矩陣E能夠進(jìn)行如下SVD 分解：
[0039] E = Udiag(s2，s2,0)VT
[0040] 其中，s是無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量的模長(zhǎng)，U，V是正交矩陣，令反對(duì)稱(chēng)矩陣 "0 -1 〇1 「0 10_ 1 _0 0.，旋轉(zhuǎn)矩陣-1_ 0_ 0 0 0 0」 [0 0 1
[0041] 得到本質(zhì)矩陣的SVD分解結(jié)果￡=〇^1^)〇]2￥7)=[幻><1?，單位平移向量[七]>< = USUT，無(wú)線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣R=UZVT。
[0042] 有益效果：
[0043]本發(fā)明提供一種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法，該方 法對(duì)于無(wú)線相機(jī)傳感器的標(biāo)定快速、簡(jiǎn)介、精準(zhǔn)，基于該方法標(biāo)定后的無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò) 可被快速應(yīng)用于災(zāi)難救援等需要快速標(biāo)定相機(jī)的情況中。
[0044] 1.將易于識(shí)別的光電標(biāo)識(shí)與世界絕對(duì)坐標(biāo)已知的無(wú)人機(jī)相結(jié)合作為一個(gè)位置已 知的參照，簡(jiǎn)化了無(wú)線相機(jī)傳感器的標(biāo)定工作。
[0045] 2.通過(guò)希爾伯特曲線規(guī)劃無(wú)人機(jī)的路徑，使之遍布整個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器覆蓋的區(qū) 域，具有較快的遍歷速度，使攜帶光點(diǎn)標(biāo)識(shí)的無(wú)人機(jī)的飛行路徑短，用時(shí)短。
[0046] 3.標(biāo)定簡(jiǎn)單，提高了救援效率。本發(fā)明根據(jù)旋轉(zhuǎn)平移向量進(jìn)行標(biāo)定的，而且在前期 識(shí)別的圖像的過(guò)程沒(méi)有使用特征點(diǎn)提取和識(shí)別的方法，既減輕了無(wú)線相機(jī)傳感器的運(yùn)算開(kāi) 銷(xiāo)，同時(shí)減小了無(wú)線相機(jī)傳感器被標(biāo)定所用的時(shí)間。
[0047] 4.使用時(shí)間長(zhǎng)，功耗低。一方面是因?yàn)橹挥袩o(wú)人機(jī)經(jīng)過(guò)無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范 圍時(shí)，無(wú)線相機(jī)傳感器才會(huì)開(kāi)啟進(jìn)行圖像捕捉，另一方面是因?yàn)椴捎枚S碼作為光電標(biāo)識(shí) 減小了運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo)。
[0048] 5.能夠獲后的無(wú)線相機(jī)傳感器的準(zhǔn)確位姿。本發(fā)明對(duì)于可能出現(xiàn)的情況分為無(wú)線 相機(jī)傳感器存在重疊視場(chǎng)和不存在重疊視場(chǎng)兩種情況進(jìn)行討論，無(wú)重疊視場(chǎng)的情況可以根 據(jù)無(wú)線相機(jī)傳感器攝取照片直接標(biāo)定出位姿信息;有重疊的視場(chǎng)先確定無(wú)線相機(jī)傳感器間 的相對(duì)位置關(guān)系，再確定其中任意一個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器的絕對(duì)坐標(biāo)，表得到這些無(wú)線相機(jī) 傳感器的位姿信息。分類(lèi)別討論計(jì)算，減少了標(biāo)定計(jì)算量。
【附圖說(shuō)明】
[0049] 圖1本發(fā)明實(shí)施例光電標(biāo)識(shí)圖案圖，（a)是光電標(biāo)識(shí)整體設(shè)計(jì)圖，（b)將光電標(biāo)識(shí)等 效為二維碼的示意圖；
[0050] 圖2本發(fā)明實(shí)施例攜帶光電標(biāo)識(shí)的無(wú)人機(jī)飛行軌跡圖；
[00511圖3本發(fā)明實(shí)施例整體流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0052]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】做詳細(xì)說(shuō)明。
[0053]將本發(fā)明的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法應(yīng)用于災(zāi) 難救援現(xiàn)場(chǎng)，當(dāng)災(zāi)難發(fā)生的時(shí)候，前期或者通過(guò)空頭的方式向?yàn)?zāi)難現(xiàn)場(chǎng)投下許多無(wú)線相機(jī) 傳感器，因此可以確定無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的大致范圍。
[0054] 一種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法，如圖3所示，包 括：
[0055] 步驟1、無(wú)人機(jī)攜帶能被無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)中各無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的光電標(biāo) 識(shí)進(jìn)入無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，并遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感 器；
[0056] 為提高光電標(biāo)識(shí)的易被識(shí)別性和光照陰影不變性，將光電標(biāo)識(shí)的通體設(shè)計(jì)為黑 色，中央是底色為白色的LED燈，如圖1(a)所示，光電標(biāo)識(shí)的黑色背景與白色的LED燈共同構(gòu) 成能被無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的主動(dòng)發(fā)光的二維碼。在光線較好的情況下，黑色與白色可以 被無(wú)線相機(jī)傳感器顯著地識(shí)別出來(lái);在光線較弱的地方，光電標(biāo)識(shí)會(huì)讓LED燈主動(dòng)發(fā)出白 光，因此其易被識(shí)別并具有較好的光照陰影不變性。本實(shí)施方式的光電標(biāo)識(shí)的外殼由黑色 的亞克力板材做成，尺寸為16*16CM，厚度為2CM，體積小、質(zhì)量輕。在白天或者光照較強(qiáng)的室 內(nèi)，黑色的亞克力板材構(gòu)成的背景色與本身為白色的LED燈的色差十分明顯。在光電標(biāo)識(shí)的 背面有若干個(gè)用于固定用的小孔，方便將光電標(biāo)識(shí)固定在無(wú)人機(jī)上，具有一定的便攜性。無(wú) 人機(jī)上攜帶可以確認(rèn)自身具體位姿的差分GPS，并實(shí)時(shí)返回自己的具體坐標(biāo)信息。
[0057]在上述二維碼中攜帶無(wú)人機(jī)編號(hào)信息，周?chē)蝗Φ暮谏≌叫螛?gòu)成了二維碼的 輪廓，是判斷圖案是否為二維碼的標(biāo)識(shí)。判斷具有輪廓后對(duì)內(nèi)部的圖像進(jìn)行解碼，如將黑色 編碼為1，白色編碼為0,便得到內(nèi)部一個(gè)5*5的矩陣，即無(wú)人機(jī)的信息(如無(wú)人機(jī)的編號(hào)）。
[0058] 本實(shí)施方式的光電標(biāo)識(shí)中的圖案可以等效為圖1(b)，原本的黑色與白色區(qū)域被等 效為黑色或者白色的正方形。將黑色的正方形編碼為1，白色的正方形編碼為〇,則光電標(biāo)識(shí) 中的二維碼所包含的信息為矩陣F，如本例中的解碼結(jié)果，即信息矩陣為 0 1 11 1 1 0 0 0 1
[0059] i^ = 0 1 0 0 0 0 10 0 0 0 10 0 0
[0060] 在災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)為了加快救援速度，有時(shí)可能需要使用多臺(tái)無(wú)人機(jī)同時(shí)對(duì)無(wú)線相機(jī)傳 感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感器進(jìn)行標(biāo)定，此時(shí)常在二維碼（即信息矩陣F)中攜帶與無(wú)人 機(jī)編號(hào)有關(guān)的信息。
[0061] 遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感器，具體方法如下：
[0062] 找出無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的區(qū)域中相對(duì)距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器；
[0063] 以這兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器所構(gòu)成的線段為對(duì)角線，并通過(guò)該對(duì)角線確定唯一的一 個(gè)正方形，將該正方形作為無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最小監(jiān)視區(qū)域；
[0064] 以無(wú)線相機(jī)傳感器的最遠(yuǎn)清晰成像距離為最小刻度，將無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最 小監(jiān)視區(qū)域分為N2份，，INT表示取整，1〇表示最小刻度，1表示最小監(jiān)視區(qū)域 的邊長(zhǎng)；
[0065] 取N2份區(qū)域的中心點(diǎn)作為移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)；
[0066] 無(wú)人機(jī)攜帶光電標(biāo)識(shí)從最小監(jiān)視區(qū)域劃分的左上方第一個(gè)小區(qū)域進(jìn)入，以希爾伯 特曲線作為移動(dòng)光標(biāo)的移動(dòng)軌跡遍歷整個(gè)最小監(jiān)視區(qū)域中移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)，無(wú)人機(jī) 攜帶光電標(biāo)識(shí)的飛行軌跡如圖2所示。
[0067] 步驟2、當(dāng)攜帶光電標(biāo)識(shí)的無(wú)人機(jī)進(jìn)入某一無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)，該無(wú)線 相機(jī)傳感器啟動(dòng)運(yùn)行，且等時(shí)間間隔地拍攝若干張含有光電標(biāo)識(shí)的照片，直至攜帶光電標(biāo) 識(shí)的無(wú)人機(jī)飛出該無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍；
[0068] 等時(shí)間間隔地拍攝若干張含有光電標(biāo)識(shí)的照片總張數(shù)為n
[0070]式中，d為無(wú)人機(jī)在無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)飛行的總長(zhǎng)度，v為無(wú)人機(jī)在無(wú) 線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)飛行的速度。
[0071] 步驟3、判斷是否所有的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿已經(jīng)被標(biāo)定完畢：是，則當(dāng)前無(wú)線相 機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定完畢，結(jié)束；否則選取已經(jīng)啟動(dòng)的無(wú)線相機(jī)傳感器同 一時(shí)刻所拍攝的照片，轉(zhuǎn)至步驟4;
[0072] 步驟4、各無(wú)線相機(jī)傳感器對(duì)其所拍攝的照片中的光電標(biāo)識(shí)進(jìn)行解碼，識(shí)別照片中 光電標(biāo)識(shí)的外部輪廓，對(duì)其內(nèi)部的信息進(jìn)行解碼，得到光電標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)二維碼所包含的信息， 即信息矩陣F，判斷解碼得到的結(jié)果與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同：如果相同，則轉(zhuǎn)至步驟5; 否則放棄該張照片，選取剩余的照片重新判斷其與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同，直至判斷完 無(wú)線相機(jī)傳感器拍攝的所有照片；
[0073] 由于本實(shí)施方式所設(shè)計(jì)的光電標(biāo)識(shí)是一個(gè)具有較好幾何特征的圖形，因此可以確 定一個(gè)規(guī)整的正方形輪廓。無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別光電標(biāo)識(shí)的方法是:無(wú)線相機(jī)傳感器捕獲 帶有光電標(biāo)識(shí)的照片，將其處理為二值圖像;從該二值圖像中尋找光電標(biāo)識(shí)輪廓，并且只留 下像素點(diǎn)數(shù)大于帶有光電標(biāo)識(shí)的圖像矩陣列數(shù)1/5的輪廓，對(duì)光電標(biāo)識(shí)輪廓進(jìn)行解碼，從而 完成對(duì)光電標(biāo)識(shí)的識(shí)別。
[0074] 在大多數(shù)的災(zāi)難救援的過(guò)程中，無(wú)線相機(jī)傳感器的內(nèi)部參數(shù)（如焦距等是確定 的），本實(shí)施方式所用的無(wú)線相機(jī)傳感器在被投放到指定的救援區(qū)域之前已經(jīng)通過(guò)傳統(tǒng)的 張正友標(biāo)定算法將無(wú)線相機(jī)傳感器的內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定完畢，并且認(rèn)為這些無(wú)線相機(jī)傳感器的 內(nèi)部參數(shù)在工作的過(guò)程中不會(huì)發(fā)生改變和偏移。因此在標(biāo)定的過(guò)程中主要標(biāo)定的是無(wú)線相 機(jī)傳感器的外部參數(shù)，即無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿(指無(wú)線相機(jī)傳感器位于世界絕對(duì)坐標(biāo)系 下的位置和相對(duì)地面的角度）。本實(shí)施例中在無(wú)線相機(jī)傳感器的標(biāo)定分為兩種不同情況下 的標(biāo)定，即兩無(wú)線相機(jī)傳感器間存在重疊視場(chǎng)和不存在重疊視場(chǎng)兩種情況進(jìn)行標(biāo)定。
[0075] 步驟5、判斷無(wú)線相機(jī)傳感器之間是否存在視場(chǎng)重疊:如果同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相 機(jī)傳感器為一臺(tái)即同一時(shí)刻識(shí)別出光電標(biāo)識(shí)的無(wú)線相機(jī)傳感器為一臺(tái)，則不存在無(wú)線相機(jī) 傳感器之間視場(chǎng)重疊，轉(zhuǎn)至步驟6;如果在同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相機(jī)傳感器大于一臺(tái)，則無(wú) 線相機(jī)傳感器之間存在重疊視場(chǎng)，轉(zhuǎn)至步驟7;
[0076] 步驟6、提取不存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻的所拍攝的照片， 根據(jù)三張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相 機(jī)傳感器的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3;
[0077] 求解得到無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，具體方法如下：
[0078] 設(shè)無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿為(x，y)，以光電標(biāo)識(shí)的中間點(diǎn)的世界絕對(duì)位置為參考 坐標(biāo)，并將其除以其模長(zhǎng)，得到單位參考坐標(biāo)，從無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻所拍攝的 照片里面取出第一張與第二張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，同理取出第一張與第三張照片中光 電標(biāo)識(shí)的位置，根據(jù)小孔成像原理列出第一張照片中光電標(biāo)識(shí)的參考坐標(biāo)與第二張照片中 光電標(biāo)識(shí)的參考坐標(biāo)及無(wú)線相機(jī)傳感器間(x，y)的方程，構(gòu)成如下的方程組：
[0081]式中5P為無(wú)線相機(jī)傳感器的位置，| SP |為^模長(zhǎng);50為光電標(biāo)識(shí)在前第一張與第 二張照片中移動(dòng)的向量，Isq|為其模長(zhǎng);<頌為光電標(biāo)識(shí)在第一張與第三張照片中移動(dòng)的向 量，I SR I為益模長(zhǎng);a是備與免之間的角度大??；
[0082]從方程組中求解出（x，y)便得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相機(jī) 傳感器的位姿標(biāo)定。
[0083]步驟7、存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器進(jìn)行無(wú)線相機(jī)傳感器間的特征點(diǎn)匹配，計(jì) 算出本質(zhì)矩陣并分解，得到無(wú)線相機(jī)傳感器之間的旋轉(zhuǎn)矩陣；
[0084] 步驟7.1、在無(wú)人機(jī)離開(kāi)無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域時(shí)，存在視場(chǎng)重疊的各無(wú) 線相機(jī)傳感器，在不同時(shí)刻重新拍攝一張照片;此時(shí)拍攝的照片不包含無(wú)人機(jī)及光電標(biāo)識(shí)；
[0085] 步驟7.2、對(duì)存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的照片進(jìn)行FAST特征 點(diǎn)提取:判斷候選點(diǎn)周?chē)鼽c(diǎn)的像素值與該候選點(diǎn)的灰度差別是否達(dá)到設(shè)定閾值(候選點(diǎn) 周?chē)鼽c(diǎn)的像素值與該候選點(diǎn)的灰度差別是否足夠大），是，則該候選點(diǎn)是一個(gè)特征點(diǎn)，否 則舍棄；
[0086] 每個(gè)候選點(diǎn)是否為特征點(diǎn)可由下面公式判斷：
[0087] I |/(x)-I(p)|>^ xVicirde(p)j
[0088] 式中，I(x)為以特征點(diǎn)為圓心的圓周上的任意一點(diǎn)像素值，I(p)為候選點(diǎn)像素值， ￡d為設(shè)定閾值，N為以特征點(diǎn)為圓心的圓周上滿足上述判斷的候選點(diǎn)數(shù)，如N=12。
[0089] 步驟7.3、利用光流算法表示出存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的 照片間的特征點(diǎn)梯度，并根據(jù)特征點(diǎn)梯度值進(jìn)行特征點(diǎn)匹配；
[0090] 步驟7.4、利用RANSAC算法估計(jì)出無(wú)線相機(jī)傳感器間的本質(zhì)矩陣，并將本質(zhì)矩陣分 解得到無(wú)線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣。
[0091 ]本質(zhì)矩陣分解的方法是：
[0092] 假定本質(zhì)矩陣E有兩個(gè)相同的奇異值和一個(gè)零奇異值，則矩陣E能夠進(jìn)行如下SVD 分解：
[0093] E = Udiag(s2，s2,0)VT
[0094] 其中，s是無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量的模長(zhǎng)，U，V是正交矩陣，令反對(duì)稱(chēng)矩陣 ~0 -1 〇1 「0 10_ S = diag(s\s\Q) 1 0 0，旋轉(zhuǎn)矩陣Z= -1 〇 0 0: 0 0」 L 0 0 1
[0095] 得到本質(zhì)矩陣的SVD分解結(jié)果￡=〇^1^)〇]2￥7)=[幻><1?，單位平移向量[七]>< = USUT，無(wú)線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣R=UZVT。
[0096] 步驟8、取存在視場(chǎng)重疊的任意無(wú)線相機(jī)傳感器所拍攝的三個(gè)不同時(shí)刻的照片，根 據(jù)三張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息 (X' o，y' 〇);
[0097] 步驟9、根據(jù)步驟8求出的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，通過(guò)逆運(yùn)算計(jì)算出存在視 場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量，進(jìn)而確定存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器的旋 轉(zhuǎn)矩陣及平移向量，完成有重疊視場(chǎng)的相機(jī)節(jié)點(diǎn)的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3。
[0098] 本實(shí)施方式利用Visual Studio和Open CV軟件進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)際情況下，場(chǎng) 景中有N個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器節(jié)點(diǎn)，每個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器節(jié)點(diǎn)都與其他至少兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳 感器節(jié)點(diǎn)有重復(fù)的FOV，且每個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器節(jié)點(diǎn)捕獲一幀圖像。實(shí)驗(yàn)采用了 10個(gè)無(wú)線相 機(jī)傳感器節(jié)點(diǎn)，共捕獲10幀圖像。為簡(jiǎn)便，實(shí)驗(yàn)中的10幀圖像由一個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器在10處 拍攝完成。取前兩幀圖像對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化。對(duì)前一幀圖像進(jìn)行FAST特征檢測(cè)，再對(duì)兩幀圖 像采用光流法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，最后求解[R，t]。之后再取第二、三幀圖像，重復(fù)上述過(guò)程。 再取三、四幀圖像，重復(fù)處理過(guò)程。以此類(lèi)推，直至最后一幀圖像處理完。這樣就得到了十幀 圖像中每?jī)蓭g的[R，t]。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法，其特征在于，包括： 步驟1、無(wú)人機(jī)攜帶能被無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)中各無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的光電標(biāo)識(shí)進(jìn) 入無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，并遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感器； 步驟2、當(dāng)攜帶光電標(biāo)識(shí)的無(wú)人機(jī)進(jìn)入某一無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍內(nèi)，該無(wú)線相機(jī) 傳感器啟動(dòng)運(yùn)行，且等時(shí)間間隔地拍攝若干張含有光電標(biāo)識(shí)的照片，直至攜帶光電標(biāo)識(shí)的 無(wú)人機(jī)飛出該無(wú)線相機(jī)傳感器的識(shí)別范圍； 步驟3、判斷是否所有的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿已經(jīng)被標(biāo)定完畢：是，則當(dāng)前無(wú)線相機(jī)傳 感器網(wǎng)絡(luò)的相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定完畢，結(jié)束；否則選取已經(jīng)啟動(dòng)的無(wú)線相機(jī)傳感器同一時(shí) 刻所拍攝的照片，轉(zhuǎn)至步驟4; 步驟4、各無(wú)線相機(jī)傳感器對(duì)其所拍攝的照片中的光電標(biāo)識(shí)進(jìn)行解碼，判斷解碼得到的 結(jié)果與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同：如果相同，則轉(zhuǎn)至步驟5;否則放棄該張照片，選取剩余的 照片重新判斷其與預(yù)先識(shí)別的內(nèi)容是否相同，直至判斷完無(wú)線相機(jī)傳感器拍攝的所有照 片；步驟5、判斷無(wú)線相機(jī)傳感器之間是否存在視場(chǎng)重疊：如果同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相機(jī)傳 感器為一臺(tái)即同一時(shí)刻識(shí)別出光電標(biāo)識(shí)的無(wú)線相機(jī)傳感器為一臺(tái)，則不存在無(wú)線相機(jī)傳感 器之間視場(chǎng)重疊，轉(zhuǎn)至步驟6;如果在同一時(shí)刻運(yùn)行的無(wú)線相機(jī)傳感器大于一臺(tái)，則無(wú)線相 機(jī)傳感器之間存在重疊視場(chǎng)，轉(zhuǎn)至步驟7; 步驟6、提取不存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻的所拍攝的照片，根據(jù) 三張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相機(jī)傳 感器的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3; 步驟7、存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器進(jìn)行無(wú)線相機(jī)傳感器間的特征點(diǎn)匹配，計(jì)算出 本質(zhì)矩陣并分解，得到無(wú)線相機(jī)傳感器之間的旋轉(zhuǎn)矩陣； 步驟8、取存在視場(chǎng)重疊的任意無(wú)線相機(jī)傳感器所拍攝的三個(gè)不同時(shí)刻的照片，根據(jù)三 張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，求解得到存在視場(chǎng)重疊的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息； 步驟9、根據(jù)步驟8求出的無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，通過(guò)逆運(yùn)算計(jì)算出存在視場(chǎng)重 疊的無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量，進(jìn)而確定存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器的旋轉(zhuǎn)矩 陣及平移向量，完成有重疊視場(chǎng)的相機(jī)節(jié)點(diǎn)的位姿標(biāo)定，轉(zhuǎn)至步驟3。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，所述光電標(biāo)識(shí)的通體為黑色，中央是底色為白色的LED燈，光電標(biāo)識(shí)的黑色背 景與白色的LED燈共同構(gòu)成能被無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別的主動(dòng)發(fā)光的二維碼。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，遍歷無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有無(wú)線相機(jī)傳感器，具體方法如下： 找出無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的區(qū)域中相對(duì)距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器； 以這兩個(gè)無(wú)線相機(jī)傳感器所構(gòu)成的線段為對(duì)角線，并通過(guò)該對(duì)角線確定唯一的一個(gè)正 方形，將該正方形作為無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最小監(jiān)視區(qū)域； 以無(wú)線相機(jī)傳感器的最遠(yuǎn)清晰成像距離為最小刻度，將無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的最小監(jiān) 視區(qū)域分為N2份，INT表示取整，Io表示最小刻度，1表示最小監(jiān)視區(qū)域的邊 長(zhǎng)； 取N2份區(qū)域的中心點(diǎn)作為移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)； 無(wú)人機(jī)攜帶移動(dòng)光標(biāo)從最小監(jiān)視區(qū)域劃分的一個(gè)小區(qū)域進(jìn)入，以希爾伯特曲線作為移 動(dòng)光標(biāo)的移動(dòng)軌跡遍歷整個(gè)最小監(jiān)視區(qū)域中移動(dòng)光標(biāo)必經(jīng)的中心點(diǎn)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，無(wú)線相機(jī)傳感器識(shí)別光電標(biāo)識(shí)的方法是:無(wú)線相機(jī)傳感器捕獲帶有光電標(biāo)識(shí) 的照片，將其處理為二值圖像;從該二值圖像中尋找光電標(biāo)識(shí)輪廓，對(duì)光電標(biāo)識(shí)輪廓進(jìn)行解 碼，從而完成對(duì)光電標(biāo)識(shí)的識(shí)別。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，求解得到無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，具體方法如下： 設(shè)無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿為(x，y)，從無(wú)線相機(jī)傳感器在三個(gè)不同時(shí)刻所拍攝的照片 里面取出第一張與第二張照片中光電標(biāo)識(shí)的位置，同理取出第一張與第三張照片中光電標(biāo) 識(shí)的位置，分別列兩個(gè)方程構(gòu)成如下的方程組：式中奮.為無(wú)線相機(jī)傳感器的位置，I sp I為奮模長(zhǎng)；為光電標(biāo)識(shí)在前第一張與第二張 照片中移動(dòng)的向量，I sq|為其模長(zhǎng);益為光電標(biāo)識(shí)在第一張與第三張照片中移動(dòng)的向量， SR I為益模長(zhǎng);(1是^與必之間的角度大小； 從方程組中求解出（x，y)便得到該無(wú)線相機(jī)傳感器的位姿信息，完成該無(wú)線相機(jī)傳感 器的位姿標(biāo)定。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，步驟7的具體步驟如下： 步驟7.1、在無(wú)人機(jī)離開(kāi)無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域時(shí)，存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相 機(jī)傳感器，在不同時(shí)刻重新拍攝一張照片； 步驟7.2、對(duì)存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的照片進(jìn)行FAST特征點(diǎn)提 取:判斷候選點(diǎn)周?chē)鼽c(diǎn)的像素值與該候選點(diǎn)的灰度差別是否達(dá)到設(shè)定閾值，是，則該候選 點(diǎn)是一個(gè)特征點(diǎn)，否則舍棄； 步驟7.3、利用光流算法表示出存在視場(chǎng)重疊的各無(wú)線相機(jī)傳感器所重新拍攝的照片 間的特征點(diǎn)梯度，并根據(jù)特征點(diǎn)梯度值進(jìn)行特征點(diǎn)匹配； 步驟7.4、利用RANSAC算法估計(jì)出無(wú)線相機(jī)傳感器間的本質(zhì)矩陣，并將本質(zhì)矩陣分解得 到無(wú)線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的面向無(wú)線相機(jī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線相機(jī)傳感器位姿標(biāo)定方法， 其特征在于，本質(zhì)矩陣分解的方法是： 假定本質(zhì)矩陣E有兩個(gè)相同的奇異值和一個(gè)零奇異值，則矩陣E能夠進(jìn)行如下SVD分解： E = Udiag(s2, S2,0)VT 其中，s是無(wú)線相機(jī)傳感器間的平移向量的模長(zhǎng)，U，V是正交矩陣，令反對(duì)稱(chēng)矩陣得到本質(zhì)矩陣的SVD分解結(jié)果E=(USUτ)(UZVτ) = [t]xR，單位平移向量[t]x = USUτ，無(wú) 線相機(jī)傳感器間的旋轉(zhuǎn)矩陣R = UZVT。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105931229SQ201610237917
【公開(kāi)日】2016年9月7日
【申請(qǐng)日】2016年4月18日
【發(fā)明人】林明秀, 趙青陽(yáng), 劉博 , 李家宇
【申請(qǐng)人】東北大學(xué)