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公开(公告)号：CN110930365B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201911041698.0
申请日：2019-10-30
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 赵锋
摘要： 本发明公开了一种交通场景下的正交消失点检测方法，首先读取交通场景下的视频，建立图像坐标系和钻石空间坐标系，求取图像空间和钻石空间之间映射关系；提取视频图像中车辆的运行轨迹直线，在钻石空间中累加，求取沿道路方向的消失点，然后提取车身横向边缘，在钻石空间中累加，求取垂直道路方向的消失点，在此基础上进行相机标定，求取与前两个方向都垂直的第三个方向的消失点，如果视频图像中有垂直于地面的物体，对第三个方向的消失点进行优化。本发明适应不同的道路交通场景，通过交通场景中的车辆对场景的正交消失点完成检测及优化。方法实现简单，通用性好，可应用于各种道路场景下的正交消失点检测，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN108550143A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810298243.6
申请日：2018-04-03
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于RGB-D相机的车辆长宽高尺寸的测量方法，采用相机近距离安装的方式获取清晰的车辆图像，对相机采用基于消失点的标定方法进行标定，得出相机模型内外参数，通过相机深度图像方案，实现车辆目标在世界坐标系下三维点云转化，获取车辆外表面三维坐标信息；利用先验知识和图像处理方法获得车辆外表面的三维坐标，根据车辆运动过程中的序列图形，通过配准方法拼接车辆图像，实现车辆外形三维测量；所述标定方法克服传统方法设备要求高和操作繁琐，标定精度高；通过图像序列间车辆同一位置对应点的匹配关系综合分析车辆的实际位移，配准的精度较高；实现车辆侧面准确拼接，降低车辆长度测量误差，改善车辆侧面拼接的准确性。
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公开(公告)号：CN109685855B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811480427.0
申请日：2018-12-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法，从道路交通场景中自动识别出道路边缘线、道路虚线等几何标识，根据这些数据利用多标识融合场景自适应标定方法求解出摄像机方位和焦距等参数，完成标定。在此基础上如果有冗余标识，可以对标定结果进行优化。本发明可以适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量几何信息完成摄像机标定和优化的过程。方法实现简单，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的摄像机标定，并且可以对标定结果进行优化。
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公开(公告)号：CN111476798A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010199138.4
申请日：2020-03-20
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 赵锋 , 穆勃辰 , 李聪亮
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/64 , G06T7/80 , G06T17/00 , G06K9/00 , G06K9/46 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于轮廓约束的车辆空间形态识别方法及系统，在连续的图像序列中，使用深度学习Mask RCNN的方法识别车辆目标，获取车辆目标在图像坐标系下的二维包络框和分割图像信息；对车辆的分割图像求取轮廓，获取每个车辆目标的轮廓点集合，对轮廓点集合求取轮廓重心点；然后根据二维包络框模型的坐标信息，结合相机标定的结果和地平线信息，求取每个车辆目标在三维包络框模型下的凸包，构建针对特定车辆目标的轮廓约束，从而求解出车辆目标的空间形态信息。本发明可适应不同的道路交通场景，利用摄像机提取场景中大量车辆目标完成空间形态识别的过程。本发明能应用于各种道路场景下的车辆空间形态识别，结果准确，实现简单，通用性好。
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公开(公告)号：CN110930365A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911041698.0
申请日：2019-10-30
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 余宵雨 , 靳静玺 , 王滢暄 , 赵锋
摘要： 本发明公开了一种交通场景下的正交消失点检测方法，首先读取交通场景下的视频，建立图像坐标系和钻石空间坐标系，求取图像空间和钻石空间之间映射关系；提取视频图像中车辆的运行轨迹直线，在钻石空间中累加，求取沿道路方向的消失点，然后提取车身横向边缘，在钻石空间中累加，求取垂直道路方向的消失点，在此基础上进行相机标定，求取与前两个方向都垂直的第三个方向的消失点，如果视频图像中有垂直于地面的物体，对第三个方向的消失点进行优化。本发明适应不同的道路交通场景，通过交通场景中的车辆对场景的正交消失点完成检测及优化。方法实现简单，通用性好，可应用于各种道路场景下的正交消失点检测，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN110148169B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910208210.2
申请日：2019-03-19
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于PTZ云台相机的车辆目标三维信息获取方法，在视频帧中通过深度学习的方法对车辆目标进行识别，获取车辆目标的三维包络基准点在图像坐标系下的坐标，根据坐标信息结合地平线的约束绘制出最贴合车辆目标的三维包络框，再利用标定结果计算出车辆目标的三维尺寸信息，完成车辆目标的三维信息获取。本发明可适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量车辆目标完成三维信息获取的过程。方法实现简单，通用性好，可以应用于各种道路场景下的三维信息获取，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN111008557A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911041705.7
申请日：2019-10-30
申请人： 长安大学
发明人： 王伟 , 唐心瑶 , 宋焕生 , 张朝阳 , 梁浩翔 , 张文涛 , 戴喆 , 云旭 , 侯景严 , 刘莅辰 , 贾金明 , 李俊彦 , 武非凡 , 雷琪 , 杨露 , 段娇娇 , 罗静静 , 杨腾腾 , 蒋维 , 何健乐
摘要： 本发明公开了一种基于几何约束的车辆细粒度识别方法，在连续的视频帧中，使用深度学习的方法识别车辆目标，获取车辆目标在图像坐标系下的二维包络框及其坐标信息，根据二维包络框模型的坐标信息，结合相机标定的结果，构建针对特定车辆目标的几何约束，从而求解出车辆目标的三维信息，在三维信息的基础上，完成车辆目标的细粒度识别。本发明可适应不同的道路交通场景，利用摄像机提取场景中大量车辆目标完成细粒度识别的过程。方法实现简单，通用性好，可以应用于各种道路场景下的细粒度识别，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN110148169A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910208210.2
申请日：2019-03-19
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种基于PTZ云台相机的车辆目标三维信息获取方法，在视频帧中通过深度学习的方法对车辆目标进行识别，获取车辆目标的三维包络基准点在图像坐标系下的坐标，根据坐标信息结合地平线的约束绘制出最贴合车辆目标的三维包络框，再利用标定结果计算出车辆目标的三维尺寸信息，完成车辆目标的三维信息获取。本发明可适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量车辆目标完成三维信息获取的过程。方法实现简单，通用性好，可以应用于各种道路场景下的三维信息获取，并且结果较为准确。
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公开(公告)号：CN109685855A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811480427.0
申请日：2018-12-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06T7/80
CPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法，从道路交通场景中自动识别出道路边缘线、道路虚线等几何标识，根据这些数据利用多标识融合场景自适应标定方法求解出摄像机方位和焦距等参数，完成标定。在此基础上如果有冗余标识，可以对标定结果进行优化。本发明可以适应不同的道路交通场景，利用云台摄像机提取场景中大量几何信息完成摄像机标定和优化的过程。方法实现简单，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的摄像机标定，并且可以对标定结果进行优化。
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