一种基于摄像机标定的车辆视频测速方法

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1、第23卷第3期石家庄铁道大学学报(自然科学版)v。1．23N。．32010年9月JOURNALOFSHIJIAZHUANGTIEDAOUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Sep．2010一种基于摄像机标定的车辆视频测速方法陈骞东，马影，马增强(石家庄铁道大学电气与电子工程学院，河北石家庄050043)摘要：以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法，并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数，然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系，最后利用帧差时间求得

2、车辆的瞬时速度。实验结果表明，基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法，具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点，满足车辆视频测速系统的要求。关键词：Tsai两步法；摄像机标定；车辆速度检测；误差分析中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：2095—0373(2010)03—0081—05车辆速度是智能交通系统中需要检测的最基本的参数之一。传统的车辆测速装置主要包括：地感线圈测速、雷达测速、激光测速等，这些测速方式都存在各自不同的缺陷，最重要的是这些方法均不能为执法部门提供直观的视频信息。而原有的基于视频图像的车辆测速方法，大都是根据图像信息按照一定的

3、比例，估计图像中的距离与真实世界坐标系中距离的映射关系。这些方法存在较大的系统误差，更不能满足系统鲁棒性要求。以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法。Tsai两步法标定精度高、过程简单、鲁棒性强，满足实际测速系统的要求。利用标定结果将车辆在连续两帧之间的位移从图像坐标系转换到世界坐标系，再根据帧差确定时间，从而求得车辆的瞬时速度。1摄像机标定摄像机的成像过程可以通过一个数学模型来大致的模拟，通过它可以获得被测物体与图像之间的几何关系。本文采用的是Tsai两步法的摄像机标定方法。1．1摄像机模型图1为所采用的摄像机模型，涉及4个相互

4、关联的坐标系统：世界坐标系统、摄像机坐标系P(x，y,z)or统、像平面坐标系统、计算机图像坐标系统。尸J)其中，(，Y，)为世界坐标系中物体点P的三维坐标；(，Y，)是P在摄像机坐标系中的图1摄像机模型三维坐标；(，】，u)是理想针孔摄像机模型下P点的图像坐标；(，)为P点的实际图像坐标；(，y，)是P点的计算机图像坐标，以像素为单位。收稿日期：2010—05—24作者简介：陈骞东男1984年出生硕士研究生82石家庄铁道大学学报(自然科学版)第23卷摄像机模型的建立就是从(，Y，)到(，y，)的过程。利用Tsai两步法，其简单的标定过程如以下步骤所示：步

5、骤1：从世界坐标(，Y，)到摄像机3一D坐标(，y，z)变换。步骤2：从摄像机3一D坐标(，Y，z)到无失真像平面坐标(，)的变换。步骤3：从无失真的像平面坐标(，)到受镜头径向失真影响的实际像平面坐标(，)的变换。步骤4：实际像平面坐标(，)到计算机图像坐标(，y，)的变首先在公路交通现场选定并标识2N个实验点，测量其在世界坐标系中的坐标，即(，Y，0)；然后通过图像处理提取各实验点在计算机图像坐标中的坐标，即(，y，)。随后将这2Ⅳ个实验点分为两组，第一组的Ⅳ个实验点用于摄像机标定的过程，另一组的，v个实验点用于检验摄像机标定算法的误差。在摄像机标定算

6、法中，还需要用到一些由摄像机、图像采集卡的型号所决定基本的参数，如摄像机方向像元个数、图像采集卡方向像素个数等。这些参数的初始化非常重要，直接关系到实验结果是否正第三步：编写程序，将第一组中Ⅳ个实验点的坐标，即(，Y，0)和(，)代入程序，得到标定结果，-[-7973692-272789254657·4mm；R=0．013二；蓦9?÷]；，c，=3．。79×10l／ram；f=22．912mm，其中，为平移矢量；R为旋转矩阵；，(。为透镜畸变系数为有效焦距。为验证摄像机标定算法的精确性，利用另外Ⅳ个标定点来“检验”标定算法的误差。第二组中个实验点的坐标，即

7、(，Y，0)和(r，)已经在1．3节中测量得到，利用图像坐标(，y，)和1．4节得到的摄像机参数：、R、，(、厂求取相应点的世界坐标系坐标(，Y，0)，用求解得到的世界坐标系坐标(，y，0)与实际测量得到的世界坐标系坐标(，Y，0)作比较，以此完成算法的误差评价。摄像机标定误差如图2所示。从图中可以看出，Y方向的误差百分比在1％左右，方向的误差百分比基本在2％以下，其标定结果的相对误差大部分控制在2％以内，能够满足系统精度要求。Tsai两步法能够高效并精确的标定摄像机内、外部参数，可以有效地应用于智能交通系统的车辆测速过程中。＼划0．11234567891

8、01112345678910l1实验点序列实验点序列(a)Tsai