高速公路场景下相机自动标定算法研究.pdf

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1、分类号:TP39110710-2015124067硕士学位论文高速公路场景下相机自动标定算法研究严腾导师姓名职称宋焕生教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2018年4月2日论文答辩日期2018年6月4日学位授予单位长安大学ResearchonAutomaticCameraCalibrationAl-gorithminHighwaySceneAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YanTengSupervisor：Prof.SongHuanshengChang’an

2、University,Xi’an,China摘要从高速公路的监控视频可以获取大量有价值的交通参数信息，为交通事件预警和交通设计规划提供重要的决策依据。相机标定技术的目的是建立图像与三维空间的映射关系，稳定的相机自动标定技术是实现丰富交通参数提取的重要保证。目前，交通场景下相机自动标定算法广泛采用基于消失点的标定理论。该相机标定理论的实现基础是估计一对正交方向上的消失点，因此消失点的估计成为研究重点。对于第一个方向消失点的估计，本文使用光流跟踪算法得到运动车辆轨迹，将轨迹利用基于平行坐标系的霍夫变换转变到菱形空间中，累计投票估计消失点位置。然而在实

3、际交通场景应用中，由于道路弯曲，造成第一方向消失点估计误差较大，并且由于缺少必要信息导致第二个方向消失点难以稳定估计。针对上述难题，本文的工作主要体现在以下几点：1.使用一种基于霍夫投票的消失点检测方法。针对现有算法，轨迹在菱形空间中累计投票之前，对轨迹进行筛选，以减少弯曲轨迹对消失点估计的影响。2.提出一种基于单消失点的相机标定框架。面对交通场景中水平方向标线匮乏、相机分辨率较低导致水平标线不容易提取、相机处于特殊姿态下水平方向消失点难以稳定估计等诸多问题，本文利用枚举试探的思想，在只有第一个方向消失点的情况下完成相机标定。在实验室场景中，验证

4、了该算法的有效性、精确性以及稳定性。本文提出的是一种相机标定算法的框架，在实际交通场景应用中选择不同的标定物，将产生不同的标定算法。3.基于单消失点的相机标定算法，结合实际的交通场景应用，本文分别提出了基于车道线模型和基于车辆线框模型的相机自动标定算法。对于以车道线作为标定物的方法，其难点在于车道线的稳定提取。本文以车辆轨迹为约束结合图像梯度，实现了一种稳定的车道线检测方法。对于以车辆作为标定物的方法，本文采用深层神经网络，可以对恶劣环境中的车辆目标进行稳定检测，相比于前者，该方法的适用性更广。关键字：相机自动标定，消失点，平行坐标系，光流iAb

5、stractFromthesurveillancevideoofthehighway,alotofvaluabletrafficinformationcanbeobtained,whichprovidesimportantdecision-makingbasisfortheearlywarn-ingoftrafficincidentsandtrafficdesignplanning.Thepurposeofcameracalibrationtechnologyistoestablishthemappingrelationshipbetweenim

6、agesandthree-dimensionalspace.Astabletechnologyofcameraauto-calibrationisanimportantguaranteefortheextractionofrichtrafficinformation.Atpresent,thecameraauto-calibrationalgorithmswidelyusethetheorybasedontheestimationofthevanishingpointsinapairoforthogonaldirectionsinthetraf-

7、ficscenes,whichbecomestheresearchingfocus.Fortheestimationofthevanishingpointinthefirstdirection,thispaperusestheopticalflowtrackingalgorithmtoobtainthetrajectoriesofthemovingvehicles.Thentrajectoriesaretransformedintoadia-mondspaceusingaHoughtransformbasedonaparallelcoordina

8、tesystemandthepositionofthevanishingpointcanbeestimatedusingcumulati