CN109992012B - 一种相机集群姿态控制方法 - Google Patents

一种相机集群姿态控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109992012B
CN109992012B CN201910329512.5A CN201910329512A CN109992012B CN 109992012 B CN109992012 B CN 109992012B CN 201910329512 A CN201910329512 A CN 201910329512A CN 109992012 B CN109992012 B CN 109992012B
Authority
CN
China
Prior art keywords
camera
tunnel
direct
attitude control
cluster
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910329512.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109992012A (zh
Inventor
周应新
谢雄耀
汪永
蔡杰龙
钱正富
周彪
曾维成
吴尚峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yunnan Chuyao Expressway Co ltd
Yunnan Wuyi Expressway Construction Headquarters
Yunnan Wuyi Highway Co ltd
Yunnan Trading And Investment Group Investment Co ltd
Tongji University
Original Assignee
Yunnan Chuyao Expressway Co ltd
Yunnan Wuyi Expressway Construction Headquarters
Yunnan Wuyi Highway Co ltd
Yunnan Trading And Investment Group Investment Co ltd
Tongji University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yunnan Chuyao Expressway Co ltd, Yunnan Wuyi Expressway Construction Headquarters, Yunnan Wuyi Highway Co ltd, Yunnan Trading And Investment Group Investment Co ltd, Tongji University filed Critical Yunnan Chuyao Expressway Co ltd
Priority to CN201910329512.5A priority Critical patent/CN109992012B/zh
Publication of CN109992012A publication Critical patent/CN109992012A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109992012B publication Critical patent/CN109992012B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D3/00Control of position or direction
    • G05D3/12Control of position or direction using feedback

Abstract

本发明公开了一种相机集群姿态控制方法,其技术方案要点是:一种相机集群姿态控制方法,包括如下步骤:步骤一:根据隧道断面信息,及相机集群尺寸信息,建立相机集群姿态控制模型;步骤二:计算相机姿态角度,计算得出相机的位置角;步骤三:将相机集群姿态控制模型及相机姿态角度计算方法应用于实际隧道,计算各相机在不同测线的位置角。本发明通过建立相机集群姿态扣控制模型及计算相机姿态角度,使隧道检测系统可适用于不同断面形式及尺寸大小的隧道的检测。

Description

一种相机集群姿态控制方法
技术领域
本发明涉及隧道检测领域,尤其涉及到一种相机集群姿态控制方法。
背景技术
传统的隧道病害检测方法主要以人工为主,即依靠人眼检测以及人工仪器检测,对检测人员专业水平要求较高,检测人员作业安全难以保障。人工检测具有较大的主观性,检测结果的准确性难以保证,且工作量大,效率低,无法满足日益增长的隧道检测需求。因此,数字照相检测技术作为一种新的、高效的检测技术被用于隧道检测中。
数字照相技术主要是利用数字相机或摄像机采集隧道表面图像,利用图像处理技术可以检测隧道渗漏水和裂缝。现有的照相检测技术获取的往往只是隧道表面的局部信息,若想获得隧道表面的完整图像,需要重复多次检测,降低检测效率,无法实现在不干预隧道内交通的情况下进行隧道检测,且后期需要大量的图像拼接工作,需要专业人员及使用专用图像处理软件。
因此,我们有必要设计一种新的技术方案进行改善,以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种相机集群姿态控制方法,通过建立相机集群姿态扣控制模型及计算相机姿态角度,使隧道检测系统可适用于不同断面形式及尺寸大小的隧道的检测。
本发明的上述技术目的是用过以下技术方案实现的:一种相机集群姿态控制方法,包括如下步骤:
步骤一:根据隧道断面信息,及相机集群中各相机的位置信息,建立相机集群姿态控制模型;
在步骤一中,根据隧道断面尺寸及相机集群布置参数,建立坐标系,隧道轮廓分为若干段圆弧组成,半径分别为R1、R2、R3、…、Rm,相对应的圆心角为θ1、θ2、θ3、…、θm;各圆心坐标为(Oix,Oiy);设定圆心指向圆弧的方向为半径的正方向,每段圆弧起始半径对应的方位角为αi;LL、LR分别为隧道左、右边墙至行车道的距离;车道宽度为L;以路面所在的水平方向为x轴,向右为正方向,以拱顶圆弧圆心所在的竖直方向为y轴,向上为正方向,断面底部两端坐标分别为(-a,0)、(b、0),相机集群共有19台相机,分布在车身四周,从左往右编号依次为1~19,同一竖直面的两个相机间距为30cm,同一水平面的相机间距为30cm,并根据公式:
Figure GDA0003371597670000021
计算19台相机排列的位置,其中c为第一台相机x轴方向的位置,d表示车道序号;
计算每条测线的检测范围s为:
Figure GDA0003371597670000022
其中n为车道数量,且测线为对应的车道位置,即每条车道为一条测线;
步骤二:计算相机姿态角度,相机姿态控制模型中,为了保证成像质量,使相机镜面正对拍摄弧段中点,将相机拍摄的弧段中点定义为“直射点”;相机镜面与直射点连线定义为“直射线”,方向朝向直射点,与相机镜面的法线重合;x轴正方向沿逆时针转动到直射线的角度定义为相机的位置角;通过所述“直射点”、“直射线”计算得出相机的位置角;
在步骤二中,隧道轮廓线每段圆弧对应的长度为Riθi,则从左往右隧道前i段圆弧累计长度Si为:
Figure GDA0003371597670000031
设某一直射点为Aj,在其左侧隧道轮廓累计弧长sj为:
sj=69.5+130(j-1)+s×(d-1)
如果Sa-1≤sj≤Sa,则该直射点Aj位于第a个圆弧段,求出其横、纵坐标为:
Figure GDA0003371597670000032
Figure GDA0003371597670000033
结合该直射点对应的工作相机的坐标(Bjx,Bjy),求得相机位置角的余弦值为:
Figure GDA0003371597670000034
若Ajy-Bjy≥0,则βj=cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π],若Ajy-Bjy<0,则βj=2π-cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π];
步骤三:将相机集群姿态控制模型及相机姿态角度计算方法应用于实际隧道,计算各相机在不同测线的位置角。
本发明进一步设置为:计算每条测线所需工作的相机数量N:
Figure GDA0003371597670000041
其中设定隧道横断面上每台相机的实际拍摄范围为1.3m。
综上所述,本发明具有以下有益效果:
通过上述方法能根据隧道断面信息自动调节相机集群姿态,以获得高质量的隧道表面图像数据,便于后期数据的维护处理,提高了相机集群进行隧道表观病害检测的可用性以及系统的通用性;
有效提高了隧道检测的效率,以及提高隧道检测的可靠性。
附图说明
图1是本实施例中相机集群工作示意图;
图2是本实施例中相机集群姿态控制模型坐标系;
图3是本应用例中一典型三车道隧道断面轮廓图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合图示与具体实施例,进一步阐述本发明。
实施例:如图1所示,本发明提出的一种相机集权姿态控制方法,包括如下步骤,步骤一:根据隧道断面信息,及相机集群尺寸信息,建立相机集群姿态控制模型;
步骤二:计算相机姿态角度,相机姿态控制模型中,为了保证成像质量,使相机镜面正对拍摄弧段中点,将相机拍摄的弧段中点定义为“直射点”;相机镜面与直射点连线定义为“直射线”,方向朝向直射点,与相机镜面的法线重合;x轴正方向沿逆时针转动到直射线的角度定义为相机的位置角;通过所述“直射点”、“直射线”计算得出相机的位置角;
步骤三:将相机集群姿态控制模型及相机姿态角度计算方法应用于实际隧道,计算各相机在不同测线的位置角。
其中在步骤一中,建立相机集群姿态控制模型:
相机集群工作场景如图1所示,根据隧道断面尺寸及相机集群布置参数,建立如图2所示坐标系,所有长度单位均为cm,角度均为弧度制。隧道轮廓为若干段圆弧组成,半径分别为R1、R2、R3、…、Rm,相对应的圆心角为θ1、θ2、θ3、…、θm;各圆心坐标为(Oix,Oiy);设定圆心指向圆弧的方向为半径的正方向,每段圆弧起始半径对应的方位角为αi;LL、LR分别为隧道左、右边墙至行车道的距离;车道宽度为L;n为车道数量。以路面所在的水平方向为x轴,向右为正方向,以拱顶圆弧圆心所在的竖直方向为y轴,向上为正方向,断面底部两端坐标分别为(-a,0)、(b、0)。相机集群共有19台相机,分布在车身四周,从左往右编号依次为1~19,并且同一竖直面的两个相机间距为30cm,同一水平面的相机间距为30cm,并根据公式:
Figure GDA0003371597670000051
计算19台相机排列的位置,其中c为第一台相机x轴方向的位置,d为车道序号。上述公式计算出相机集群的布置,各相机坐标如表1所示。
表1:各相机坐标系
Figure GDA0003371597670000052
Figure GDA0003371597670000061
隧道为线状结构,检测测线沿隧道轴线布置,每条车道即为一条测线。在隧道轮廓横截面上,每条测线的检测范围s为:
Figure GDA0003371597670000062
根据相机的像素数量及拍摄精度要求,每个相机拍摄范围为104cm×139cm,除去图像拼接所需的重叠部分,设定隧道横断面上每台相机的实际拍摄范围为1.3m。根据测线数量和隧道整个轮廓的长度,平均分配到每个测线,得出每个测线需要检测的长度,再根据每个相机检测的范围,得出每个测线需要工作的相机数量N。每条测线所需工作的相机数量N为:
Figure GDA0003371597670000063
处在最左侧车道时,工作相机的编号则为1~N;处在最右侧车道时,工作相机的编号则为20-N~19;如果有中间车道,则工作相机的编号为10-N/2~9+N/2(N为偶数)或10-(N-1)/2~10+(N-1)/2(N为奇数),则相应测线即相应的车道中,每个工作相机的坐标都可根据表1计算求出。
具体分配到每个测线工作的相机编号,因为不同位置的车道,虽然工作的相机数量是相同的,但是对应的是同一系统不同编号的相机,不同的测线位置选择相应不同编号的相机来尽可能把隧道表面拍的更好。
为了保证成像质量,相机镜头应正对所拍摄弧段的中点。这里将相机拍摄的弧段中点定义为“直射点”,相机镜面与直射点连线定义为“直射线”,方向朝直射点,与相机镜头镜面的法线重合,x轴正方向沿逆时针转动到直射线的角度定义为相机在图2所建立的坐标系下的位置角β。相邻两个直射点的间距为130cm。
在步骤二中,隧道轮廓线每段圆弧对应的长度为Riθi,则从左往右隧道前i段圆弧累计长度Si为:
Figure GDA0003371597670000071
设某一直射点为Aj,在其左侧隧道轮廓累计弧长sj为:
sj=69.5+130(j-1)+s×(d-1) (4)
其中d为检测系统所处的车道序号。
如果Sa-1≤sj≤Sa,则该直射点Ai位于第a个圆弧段。可求出其横、纵坐标为:
Figure GDA0003371597670000072
结合该直射点对应的工作相机的坐标(Bjx,Bjy),可求得相机位置角的余弦值为:
Figure GDA0003371597670000073
若Ajy-Bjy≥0,则βj=cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π],若Ajy-Bjy<0,则βj=2π-cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π]。
应用例:选取一典型三车道公路隧道,应用上述相机姿态控制模型进行相机位置角计算。
隧道轮廓共由五段圆弧构成,如图3所示,隧道断面各参数值如表2所示。
表2:隧道断面参数
R<sub>1</sub> 768.4 θ<sub>1</sub> 0.192 α<sub>1</sub> 3.334
R<sub>2</sub> 535.1 θ<sub>2</sub> 0.785 α<sub>2</sub> 3.142
R<sub>3</sub> 865 θ<sub>3</sub> 1.571 α<sub>3</sub> 2.357
R<sub>4</sub> 535.1 θ<sub>4</sub> 0.785 α<sub>4</sub> 0.785
R<sub>5</sub> 768.4 θ<sub>5</sub> 0.192 α<sub>5</sub> 0
O<sub>1</sub> 0,143.3 L 375 b 754.5
O<sub>2</sub> -233.3,143.3 L<sub>L</sub> 179
O<sub>3</sub> 0,-90 L<sub>R</sub> 205
O<sub>4</sub> 233.3,143.3 n 3
O<sub>5</sub> 0,143.3 a 754.5
每条测线检测范围s为:
Figure GDA0003371597670000081
每条测线所需工作的相机数量N为:
Figure GDA0003371597670000082
由公式(3)(4)(5)(6)可求得各测线直射点坐标及对应相机的位置角,见表3-5。
表3:测线1直射点坐标即相机位置角
Figure GDA0003371597670000083
Figure GDA0003371597670000091
表4:测线2直射点坐标即相机位置角
直射点编号 直射点坐标 相机编号 相机坐标 相机位置角
A<sub>1</sub> -337.5,706.4 7 -103,300 120.0
A<sub>2</sub> -214.5,748.0 8 -73,300 107.5
A<sub>3</sub> -86.6,770.7 9 -43,300 95.3
A<sub>4</sub> 43.2,773.9 10 -13,300 83.2
A<sub>5</sub> 172.1,757.7 11 17,300 71.3
A<sub>6</sub> 297.1,722.4 12 47,300 59.4
A<sub>7</sub> 415.4,668.8 13 77,300 47.5
表5:测线3直射点坐标即相机位置角
Figure GDA0003371597670000092
Figure GDA0003371597670000101
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (2)

1.一种相机集群姿态控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:根据隧道断面信息,及相机集群尺寸信息,建立相机集群姿态控制模型;
在步骤一中,根据隧道断面尺寸及相机集群布置参数,建立坐标系,隧道轮廓分为若干段圆弧组成,半径分别为R1、R2、R3、…、Rm,相对应的圆心角为θ1、θ2、θ3、…、θm;各圆心坐标为(Oix,Oiy);设定圆心指向圆弧的方向为半径的正方向,每段圆弧起始半径对应的方位角为αi;LL、LR分别为隧道左、右边墙至行车道的距离;车道宽度为L;以路面所在的水平方向为x轴,向右为正方向,以拱顶圆弧圆心所在的竖直方向为y轴,向上为正方向,断面底部两端坐标分别为(-a,0)、(b、0),相机集群共有19台相机,分布在车身四周,从左往右编号依次为1~19,同一竖直面的两个相机间距为30cm,同一水平面的相机间距为30cm,并根据公式:
Figure FDA0003346722520000011
计算19台相机排列的位置,其中c为第一台相机x轴方向的位置,d表示车道序号;
计算每条测线的检测范围s为:
Figure FDA0003346722520000012
其中n为车道数量,且测线为对应的车道位置,即每条车道为一条测线;
步骤二:计算相机姿态角度,相机姿态控制模型中,为了保证成像质量,使相机镜面正对拍摄弧段中点,将相机拍摄的弧段中点定义为“直射点”;相机镜面与直射点连线定义为“直射线”,方向朝向直射点,与相机镜面的法线重合;x轴正方向沿逆时针转动到直射线的角度定义为相机的位置角;通过所述“直射点”、“直射线”计算得出相机的位置角;
在步骤二中,隧道轮廓线每段圆弧对应的长度为Riθi,则从左往右隧道前i段圆弧累计长度Si为:
Figure FDA0003346722520000021
设某一直射点为Aj,在其左侧隧道轮廓累计弧长sj为:
sj=69.5+130(j-1)+s×(d-1)
如果Sa-1≤sj≤Sa,则该直射点Aj位于第a个圆弧段,求出其横、纵坐标为:
Figure FDA0003346722520000022
Figure FDA0003346722520000023
结合该直射点对应的工作相机的坐标(Bjx,Bjy),求得相机位置角的余弦值为:
Figure FDA0003346722520000024
若Ajy-Bjy≥0,则βj=cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π],若Ajy-Bjy<0,则βj=2π-cos-1(cosβj),cos-1(cosβj)∈[0,π];
步骤三:将相机集群姿态控制模型及相机姿态角度计算方法应用于实际隧道,计算各相机在不同测线的位置角。
2.根据权利要求1所述的一种相机集群姿态控制方法,其特征在于,计算每条测线所需工作的相机数量N:
Figure FDA0003346722520000025
其中设定隧道横断面上每台相机的实际拍摄范围为1.3m。
CN201910329512.5A 2019-04-23 2019-04-23 一种相机集群姿态控制方法 Active CN109992012B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910329512.5A CN109992012B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种相机集群姿态控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910329512.5A CN109992012B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种相机集群姿态控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109992012A CN109992012A (zh) 2019-07-09
CN109992012B true CN109992012B (zh) 2022-03-25

Family

ID=67135071

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910329512.5A Active CN109992012B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种相机集群姿态控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109992012B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108288294A (zh) * 2018-01-17 2018-07-17 视缘(上海)智能科技有限公司 一种3d相机群的外参标定方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3318843B2 (ja) * 1992-09-14 2002-08-26 ソニー株式会社 位置検出器の原点検出方法と検出システム
JP2006010312A (ja) * 2004-06-21 2006-01-12 Constec Engi Co 撮像装置
JP5487409B2 (ja) * 2010-07-02 2014-05-07 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構 壁面自動追尾型水路トンネル撮影装置
CN104048969A (zh) * 2014-06-19 2014-09-17 樊晓东 一种隧道病害的识别方法
CN104749187A (zh) * 2015-03-25 2015-07-01 武汉武大卓越科技有限责任公司 基于红外温度场和灰度图像的隧道衬砌病害检测装置
CN106844841B (zh) * 2016-12-14 2020-05-05 广州地铁设计研究院股份有限公司 一种参数化矿山法隧道的隧道断面绘制方法
CN107102004A (zh) * 2017-05-11 2017-08-29 成都中信华瑞科技有限公司 一种隧道检测装置
CN207991478U (zh) * 2017-12-25 2018-10-19 中铁科学技术开发公司 铁路隧道衬砌表面病害快速检测系统
CN108596869B (zh) * 2018-01-08 2020-06-16 东北大学 一种隧道衬砌裂缝快速检测方法
CN108230344B (zh) * 2018-01-24 2021-11-02 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 一种隧道渗漏水病害自动识别方法
CN108593654B (zh) * 2018-03-28 2020-08-25 北京交通大学 隧道图像采集系统及方法
CN108918539B (zh) * 2018-07-27 2020-06-09 同济大学 一种隧道结构表观病害检测装置及方法
CN109358065B (zh) * 2018-10-22 2021-08-24 湖南拓达结构监测技术有限公司 一种地铁隧道外观检测方法
CN109490317B (zh) * 2018-12-04 2022-03-11 广东交科检测有限公司 一种隧道快速检测车裂缝检测精度校准方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108288294A (zh) * 2018-01-17 2018-07-17 视缘(上海)智能科技有限公司 一种3d相机群的外参标定方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109992012A (zh) 2019-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109509230B (zh) 一种应用于多镜头组合式全景相机的slam方法
WO2021004312A1 (zh) 一种基于双目立体视觉系统的车辆智能测轨迹方法
CN108805934A (zh) 一种车载摄像机的外部参数标定方法及装置
CN110197466B (zh) 一种广角鱼眼图像矫正方法
CN101908230B (zh) 一种基于区域深度边缘检测和双目立体匹配的三维重建方法
CN104764440B (zh) 基于彩色图像的滚转物单目位姿测量方法
CN103971375B (zh) 一种基于图像拼接的全景凝视相机空间标定方法
CN109903227A (zh) 基于相机几何位置关系的全景影像拼接方法
CN103258329B (zh) 一种基于圆球一维特性的摄像机标定方法
CN104657982A (zh) 一种投影仪标定方法
CN104778675B (zh) 一种采煤综掘工作面动态视频图像融合方法
CN104778694A (zh) 一种面向多投影拼接显示的参数化自动几何校正方法
CN104732482A (zh) 一种基于控制点的多分辨率图像拼接方法
CN111243033A (zh) 一种优化双目相机外参数的方法
CN104567666A (zh) 轧辊轴承座空间位置的测量方法
CN105488766B (zh) 鱼眼镜头图像校正方法及装置
JP4872890B2 (ja) 画像の歪曲補正方法
CN107392848A (zh) 全景图像显示方法和装置
CN104574415A (zh) 一种基于单摄像机的目标空间定位方法
CN115014361B (zh) 航线规划方法、装置及计算机存储介质
CN105069761A (zh) 一种低计算量的柱面全景图实现方法及系统
CN109992012B (zh) 一种相机集群姿态控制方法
KR101697229B1 (ko) 차량용 영상 정합을 위한 차선 정보 기반의 자동보정장치 및 그 방법
CN112182967B (zh) 一种基于热影仪的光伏组件自动建模方法
CN107341764A (zh) 基于鱼眼镜头立体视觉的虚拟空间定位方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant