一种基于RGB-D相机的车辆长宽高尺寸的测量方法

    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。

    一种基于级联霍夫变换的消失点检测方法

    公开(公告)号:CN109446917B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811154229.5

    申请日:2018-09-30

    申请人: 长安大学

    摘要: 本发明属于智能交通领域,具体涉及一种基于级联霍夫变换的消失点检测方法,包括如下步骤:步骤1:采集道路车辆视频,得到每一帧图像的车辆目标;步骤2:进行Harris角点提取,得到每一帧图像的车辆目标上的特征点;步骤3:获取车辆直线轨迹;步骤4:对车辆直线轨迹进行筛选,筛选后的车辆直线轨迹集合记为L;步骤5:通过级联霍夫变换对筛选后的直线轨迹集合L从图像空间转换到菱形霍夫空间中进行投票,得到投票后的极大值点坐标;步骤6:将极大值点的坐标转换到图像空间中,最终得到图像空间中消失点坐标,完成消失点的检测。采用该方法适用于各种天气条件,避免了特殊天气下消失点的误检,大大提高了消失点检测的准确性。

    一种基于枚举试探的相机自动标定方法

    公开(公告)号:CN109544635B

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN201811176193.0

    申请日:2018-10-10

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: G06T7/80

    摘要: 本发明属于智能交通领域,具体涉及一种基于枚举试探的相机自动标定方法,在相机高度和沿车道线方向消失点已知到前提下,以车辆轨迹为约束结合图像梯度,实现对车道线的稳定检测与提取,再建立起三维车道线标定模型,通过枚举试探的思想调整焦距,完成三维车道线模型与实际车道线的匹配,从而确立最终焦距,最后实现相机标定和相机内外参数获取。

    一种复杂场景下的人数统计方法

    公开(公告)号:CN106228560B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610607201.7

    申请日:2016-07-28

    申请人: 长安大学

    IPC分类号: G06T7/80 G06K9/38 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种复杂场景下的人数统计方法,使用双目相机(或者RGBD相机)通过相机标定,对场景信息进行三维点云恢复,然后生成场景俯视图,通过设计的人头锁定算法对场景的人头进行锁定,对锁定目标提取出13种属性,训练出SVM分类器,利用分类器,对锁定目标进行识别,从而得出场景内的人数。由于俯视图保留了大部分的空间信息,同时消除了空间中人头的畸变,所以,本锁定算法可以有效锁定人头,且在各种场景下都具有很强的适应性,由于人头在俯视图下稳定的特点,本方法可以有效的利用训练的分类器,去除场景中的伪目标,可以实时地、精确地对场景内的人数信息进行统计。

    一种基于逆投影三视图的车型识别方法

    公开(公告)号:CN106156752B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610590924.0

    申请日:2016-07-25

    申请人: 长安大学

    摘要: 本发明公开了一种基于逆投影三视图的车型识别方法,基于逆投影三视图的车型识别与车辆建模方法,不受硬件环境限制,能够提取出被检测车辆的三维结构信息及真实尺寸数据,可以很准确的确定出被检测车辆的车型类别,还可以根据逆投影三视图匹配提取的车辆结构建立车辆三维线框模型。此外,这种方法不受车辆影子的影响,可以通过被检测车辆的三维结构很准确很稳定的识别出车型,具有广阔的应用前景。