一种道路监控摄像机安装角度估计方法

摘要

本发明公开了一种道路监控摄像机安装角度估计方法，属于道路监控领域。包括：对摄像机获取的图像，基于平行线进行水平消失点的检测；利用图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，获取道路监控摄像机安装角度。本发明结合道路监控场景的外部条件的先验知识和成像原理中的投影变换原理，利用消失点与摄像机安装角度的关系，再辅以在安防相机的安装过程中只有两个角度的自由度的特点，通过数学公式计算出关心的两个安装角度。从而在监控相机安装好之后，可以在不增加任何操作流程的基础上，自动计算出摄像机的安装角度。以间隔固定时间自动识别安装角度，以适应自然环境因素对摄像机安装角度的影响，达到自动标注的目的。

权利要求

1.一种道路监控摄像机安装角度估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.对摄像机获取的图像，基于平行线进行水平消失点的检测；

S2.利用图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，获取道路监控摄像机安装角度，具体如下：其中，Φ表示偏航角，Θ表示俯仰角，Ψ表示滚动角，vpx和vpy分别表示图像中的水平消失点在归一化图像中的位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：S11.检测增强后的图像中的直线段；

S12.将水平线段从检测到的直线段集合中剔除；

S13.利用剩余直线段两两求交叉点，获得直线段的交点区域；

S14.获得交点区域的中心点，并将中心点作为图像的水平消失点；

S15.利用图像的宽、高和图像中心信息，对消失点进行归一化运算，获得归一化消失点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1包括以下子步骤：S111.从输入图像中获取Y通道，基于Y通道进行车道线增强；

S112.使用LSD算法，检测增强后的图像中的直线段。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于Y通道进行车道线增强如下：E(x,y)＝2P(x,y)-P(x-N,y)-P(x+N,y)其中，E(x,y)表示车道线增强后横坐标为x、纵坐标为y的像素，P(x,y)表示车道线增强前Y通道中横坐标为x、纵坐标为y的像素，车道线在图像中的宽度为2*N。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S12中，通过直线段与水平的夹角判断该直线段是否为水平方向的直线：如果直线段与图像水平方向夹角的绝对值小于α，则认为该直线段是水平线段，阈值α取值范围为[10°,30°]。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S14中，利用MeanShift算法获得交点区域的中心点。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对摄像机获取的图像流，以间隔固定时间重复步骤S1～S2，实现道路监控摄像机安装角度的自动识别。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的道路监控摄像机安装角度估计方法。

说明书

一种道路监控摄像机安装角度估计方法

技术领域

[0001] 本发明属于道路监控领域，更具体地，涉及一种道路监控摄像机安装角度估计方法。

背景技术

[0002] 近年来，随着经济的快速发展，我国城乡机动车保有量迅速增加，与车辆相关的刑事和治安案件也逐年上升。在此情况下，有效利用先进的科技手段提高城乡道路交通管理水平，打击、预防涉车案件，镇慑犯罪分子，提高社会治安管理水平就成为各级公安交通管理部门的一项重要工作。在道路监控相机的很多功能都需要标定相机的外参数，如相机安装的高度、相机安装的俯仰角、偏航角和滚动角等参数，而在相机部署的过程中，安装角度测量比较困难，而且在道路监控中，摄像机的安装角度还有可能被外界环境影响而改动，如风吹、杆子晃动等，导致前期测量的角度后面出现不准的情况。

[0003] 目前，摄像机安装角度的测量一般有以下几种测量方式：1.通过水平仪等角度测量工具进行测量；2.通过在相机内安装陀螺仪等设备进行测量；3.通过摄像机中手动寻找参照物，然后通过变换关系计算出摄像机安装角度。

[0004] 然而，第一种方法是通过测量工具测量的角度，工程实施非常困难，而且一次测量后无法做到自动更新。第二种方法，带有陀螺仪等安防监控相机非常少，难以大面积铺开使用，而且增加一个设备意味着增加成本、降低系统稳定性。第三种方法需要摄像机视场角中有明确的参照物，而大部分相机中不一定具备。而且也只能在安装的时候进行一次标定，安防监控摄像机常年工作在室外场景，风吹、高温变形等都可能导致摄像机的安装角度发生变化，而该方法无法自动识别安装角度以适应这些应用场景。

发明内容

[0005] 针对现有技术测量角度方法成本高、无法自适应的缺点，本发明提供了一种道路监控摄像机安装角度估计方法，其目的在于在不需要人为干预的情况下自动标定相机的安装角度，为三维摄像机的距离测量、速度测量等提供自动提取的参数，以最低的成本自动实时的标定摄像机的安装角度。

[0006] 为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种道路监控摄像机安装角度估计方法，该方法包括以下步骤：

[0007] S1.对摄像机获取的图像，基于平行线进行水平消失点的检测；

[0008] S2.利用图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，获取道路监控摄像机安装角度。

[0009] 具体地，步骤S1包括以下子步骤：

[0010] S11.检测增强后的图像中的直线段；

[0011] S12.将水平线段从检测到的直线段集合中剔除；

[0012] S13.利用剩余直线段两两求交叉点，获得直线段的交点区域；

[0013] S14.获得交点区域的中心点，并将中心点作为图像的水平消失点；

[0014] S15.利用图像的宽、高和图像中心信息，对消失点进行归一化运算，获得归一化消失点。

[0015] 具体地，步骤S1包括以下子步骤：

[0016] S111.从输入图像中获取Y通道，基于Y通道进行车道线增强；

[0017] S112.使用LSD算法，检测增强后的图像中的直线段。

[0018] 具体地，所述基于Y通道进行车道线增强如下：

[0019] E(x,y)＝2P(x,y)-P(x-N,y)-P(x+N,y)

[0020] 其中，E(x,y)表示车道线增强后横坐标为x、纵坐标为y的像素，P(x,y)表示车道线增强前Y通道中横坐标为x、纵坐标为y的像素，车道线在图像中的宽度为2*N。

[0021] 具体地，步骤S12中，通过直线段与水平的夹角判断该直线段是否为水平方向的直线：如果直线段与图像水平方向夹角的绝对值小于α，则认为该直线段是水平线段，阈值α取值范围为[10°,30°]。

[0022] 具体地，步骤S14中，利用MeanShift算法获得交点区域的中心点。

[0023] 具体地，所述利用图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，获取道路监控摄像机安装角度，具体如下：

[0024]

[0025] 其中，Φ表示偏航角， 表示俯仰角，Ψ表示滚动角，vpx和vpy分别表示图像中的水平消失点在归一化图像中的位置。

[0026] 具体地，对摄像机获取的图像流，以间隔固定时间重复步骤S1～S2，实现道路监控摄像机安装角度的自动识别。

[0027] 为实现上述目的，按照本发明的第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的道路监控摄像机安装角度估计方法。

[0028] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

[0029] 本发明结合道路监控场景的外部条件的先验知识和成像原理中的投影变换原理，利用消失点与摄像机安装角度的关系，再辅以在安防相机的安装过程中自有两个角度的自由度(即相机的滚动角为0)的特点，通过数学公式计算出关心的两个安装角度。从而在监控相机安装好之后，可以在不增加任何操作流程的基础上，自动计算出摄像机的安装角度，已经安装过的安防监控摄像机同样适用。由于该方法是自动计算安装角度的，因此可以间隔固定时间自动识别安装角度，以适应自然环境因素对摄像机安装角度的影响，达到自动标注的目的。

附图说明

[0030] 图1为本发明实施例提供的一种道路监控摄像机安装角度估计方法流程图；

[0031] 图2为本发明实施例提供的图像中的消失点示意图；

[0032] 图3为本发明实施例提供的消失点检测流程图。

具体实施方式

[0033] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

[0034] 本发明结合道路监控场景的外部条件的先验知识，结合成像原理中的投影变换原理，提出一种道路监控摄像机的安装角度自动识别的算法，可以在不需要人为干预的情况下自动标定相机的安装角度，为三维摄像机的距离测量、速度测量等提供自动提取的参数。

[0035] 如图1所示，本发明提供一种道路监控摄像机安装角度估计方法，该方法包括以下步骤：

[0036] 步骤S1.对摄像机获取的图像，基于平行线进行水平消失点的检测。

[0037] 本方法应用于道路安防监控摄像机，主要以枪机、球机等没有滚动角的相机为主。图像中的消失点指物理世界的平行线在图像中的交叉点如图2所示，因此，检测图像中的消失点需要图像中存在平行线，而在道路监控中有非常多的平行线，如道路交通标示线、道路边缘、栅栏等等，都可以作为检测消失点的原材料。

[0038] 如图3所示，步骤S1包括以下子步骤：

[0039] 步骤S11.检测增强后的图像中的直线段。

[0040] S111.从输入图像中获取Y通道，使用车道线增强。

[0041] 利用道路监控的固有特性，在图像中检测道路监控图像中增强道路标识，从而方便从其中提取出直线段。

[0042] 所有车道线在Y通道中的灰度值都比路面背景像素的灰度值更高，而且车道线都是呈现条带状的，而且车道线的宽度相对固定。因此，基于该特性，本发明采用以下方法增强车道线：

[0043] 假定车道线在图像中的宽度为2*N，用P(x,y)表示车道线增强前Y通道中横坐标为x、纵坐标为y的像素，E(x,y)表示车道线增强后横坐标为x、纵坐标为y的像素，则E(x,y)＝2P(x,y)-P(x-N,y)-P(x+N,y)。通过该方法增强后，车道线部分在图像中将得到凸显。

[0044] S112.使用LSD(Line_Segment_Detector，直线段检测)算法，检测增强后的图像中的直线段。

[0045] 道路监控场景中有非常多的平行线可以利用，使用计算机视觉知识，可以自动的提取出平行线。

[0046] 本发明优选LSD算法检测增强后的图像中检测直线段，其检测出来的直线更精确，更适合于有虚实相间的车道线。

[0047] 步骤S12.将水平线段从检测到的直线段集合中剔除。

[0048] 因为需要寻找消失点，因此需要剔除水平或近似水平方向的直线段的影响。通过直线段与水平的夹角判断该直线段是否为水平方向的直线。将水平线段从检测到的直线段剔除，从而利用道路交通的标识的平行线特性，获取物理世界的平行线在图像中的交叉点(即消失点)。

[0049] 如果直线段与图像水平方向夹角的绝对值小于15°则认为是水平线段；如果直线段与垂直方向夹角的绝对值小于15°，则判定为垂直线段。

[0050] 步骤S13.利用剩余直线段两两求交叉点，获得直线段的交点区域。

[0051] 步骤S14.获得交点区域的中心点，并将中心点作为图像的水平消失点。

[0052] 利用物理世界的平行线可以估计出图像中的消失点。

[0053] 本发明优选MeanShift算法获得交点区域的中心点，其获取的中心点准确度更高，受初始化的影响比较小，受噪声的干扰小。

[0054] 步骤S15.利用图像的宽、高和图像中心信息，对消失点进行归一化运算，获得归一化消失点。

[0055] 步骤S2.利用图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，获取道路监控摄像机安装角度。

[0056] 利用成像原理中的消失点与相机角度的关系，在假设相机滚动角为0的情况下获取，可以将无限多解的方程变为具有可行解的方程，从而获得相机安装的角度。

[0057] 利用成像原理中，图像中水平消失点与摄像机安装角度之间的关系，如下式所示：

[0058]

[0059] 其中，Φ表示偏航角， 表示俯仰角，Ψ表示滚动角，一般道路监控的相机支架只有两个角度的自由度，即俯仰角、偏航角两个角度，因此只要将相机装正，就能保证相机的滚动角为0°，将该已知条件代入上面的公式，可以得到如下的公式：

[0060]

[0061] 其中，vpx和vpy分别表示图像中的水平消失点在归一化图像中的位置，该方程中只有两个未知数、可以形成两个方程，因此该方程有解，解该方程可以得到：

[0062]

[0063]

[0064] 通过上述方程可以知道，只需要定位出图像中的水平消失点的归一化位置，就可以获得相机的三维安装角度。相机的三维安装角度可以表示为：

[0065]

[0066] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。