CN110706291A - 一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于海洋工程水池实验领域，目的在于提供一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，包括以下步骤：建立水下非线性摄像机模型，对水下摄像机进行标定；采集目标对象的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集作为卷积神经网络训练输入；建立卷积神经网络模型进行训练；布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；采用PnP算法获取物体的定位信息；将每帧图像数据组合。本发明解决了现有水池实验中运动物体轨迹测量技术存在的问题，有效避免了传统定位方法中针对目标细节特征的识别，极大地简化了计算过程。
Description
技术领域
本发明属于海洋工程水池实验领域，具体为一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法。
背景技术
水下目标定位技术是通过视觉传感器获取水下目标图像，通过后处理对目标对象进行定位，在军事技术与水下资源开发利用中有着广泛的应用。
在许多海洋工程水下实验中，必须测量物体的三维运动轨迹。当运动物体不能外接缆线或者对缆线的刚度存在要求时，接触式测量工具将不再适用，水声定位和视觉定位等非接触式测量方法能够满足实验要求。然而，水声定位在近距离测量并不准确，不适用于水池实验。
传统的单目定位方法中，获取目标深度信息的过程复杂，且由于水下复杂环境、恶劣的成像条件以及目标运动的影响，容易造成特征丢失的现象，并且定位过程计算速度慢，不适用于需要实时定位的水下实验测量系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络的适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法。
为了实现本发明的目的，采用的技术方案是：
一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，包括以下步骤：
步骤一：建立含有畸变项的水下非线性摄像机模型，通过标定板对水下摄像机进行标定；
步骤二：采集目标对象一定数量的不同姿态的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集，作为卷积神经网络训练输入；
步骤三：建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络训练；
步骤四：布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；
步骤五：通过2D图像与3D物体之间点的对应关系，采用PnP算法获取物体的定位信息；
步骤六：将每帧图像数据组合。
所述建立水下非线性摄像机模型的详细过程如下所示，
假设空间一点PW(XW,YW,ZW)对应的摄像机坐标系下坐标为(XC,YC,ZC)，在图像物理坐标系下投影坐标为(x,y)，以图像左上角点为原点建立图像像素坐标系O-uv，则空间点在摄像机坐标系下的坐标与在图像物理坐标系下的投影坐标之间几何变换关系为：
其中：λ为深度系数，f为相机焦距，dx与dy为分别为每个像素沿x轴与y轴的实际尺寸， (u0,v0)为光心在像素坐标系下的坐标，矩阵R和向量T分别为由世界坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵与平移向量；
引入二阶径向畸变对摄像机模型进行修正，畸变后的成像点坐标(xd,yd)与理想成像点坐标(x,y)之间关系为：
其中，k1、k2为摄像机的畸变系数，具体数值由摄像机标定获得。
最终得到完整的水下非线性摄像机模型为：
并基于该模型采用张正友法对水下摄像机进行参数标定。
所述卷积神经网络模型，包含卷积层和池化层，卷积层包含多个卷积滤波器，每个卷积滤波器大小相同，权值不同。
所述卷积神经网络以彩色图像作为输入，以特征点坐标作为输出，并采用ImageNet数据集对所述卷积神经网络的权重进行初始化。
所述水下摄像机的布置按照覆盖物体运动范围的原则进行布置，要求相邻两摄像机视野有部分重合。
所述拍摄的图像分为S×S的规则网格,每一个网格具有与之相关联的多维向量，该多维向量包含预测的特征点的2D图像位置以及计算得到的平均置信度值。
所述特征点为与物体边缘贴合的包围盒的八个角点以及物体模型质心。
所述特征点的图像坐标预测：对于对象质心，在预测过程中会被限制位于网格内部；对于包围盒角点，则不进行限制,即可以位于网格外部；当图像投影分布于多个网格区间内时，选取置信度分数最高的网格单元四周3×3的网格邻域进行检测。
本发明的有益效果为：
本发明提出一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，解决了现有水池实验中运动物体轨迹测量技术存在的问题，从测量目标的整体特征出发，采用长方体包围盒对测量目标进行等效替代，有效避免了传统定位方法中针对目标细节特征的识别，极大地简化了计算过程，该方法便于实施，可以应用到实际的水池实验水下视觉测量任务当中去。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明的摄像机成像模型图；
图3为本发明的摄像机布置示意图；
图4为本发明的网格单元划分示意图；
图5为本发明的目标包围盒示意图；
图6为本发明的水下运动物体三维轨迹示意图。
具体实施方式
下面结合附图1-6对本发明做进一步详细描述：
本发明属于海洋工程水池实验领域，具体为一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法。目的在于提供一种基于卷积神经网络的适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法。
为了实现本发明的目的，采用的技术方案是：
一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，包括以下步骤：
步骤一：建立含有畸变项的水下非线性摄像机模型，通过标定板对水下摄像机进行标定；
步骤二：采集目标对象一定数量的不同姿态的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集，作为卷积神经网络训练输入；
步骤三：建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络训练；
步骤四：布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；
步骤五：通过2D图像与3D物体之间点的对应关系，采用PnP算法获取物体的定位信息；
步骤六：将每帧图像数据组合得到水下运动物体三维轨迹。
所述的水下非线性摄像机模型如下所示
假设空间一点PW(XW,YW,ZW)对应的摄像机坐标系下坐标为(XC,YC,ZC)，在图像物理坐标系下投影坐标为(x,y)，以图像左上角点为原点建立图像像素坐标系O-uv，则空间点在摄像机坐标系下的坐标与在图像物理坐标系下的投影坐标之间几何变换关系为：
其中：λ为深度系数，f为相机焦距，dx与dy为分别为每个像素沿x轴与y轴的实际尺寸， (u0,v0)为光心在像素坐标系下的坐标，矩阵R和向量T分别为由世界坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵与平移向量；
引入二阶径向畸变对摄像机模型进行修正，畸变后的成像点坐标(xd,yd)与理想成像点坐标(x,y)之间关系为：
其中，k1、k2为摄像机的畸变系数，具体数值由摄像机标定获得。
最终得到完整的水下非线性摄像机模型为：
然后基于该模型采用张正友法对水下摄像机进行参数标定。
所述卷积神经网络模型，包含卷积层和池化层，卷积层包含多个卷积滤波器，每个卷积滤波器大小相同，权值不同；
所述卷积神经网络以彩色图像作为输入，以特征点坐标作为输出，并采用ImageNet数据集对所述卷积神经网络的权重进行初始化。
所述水下摄像机的布置按照覆盖物体运动范围的原则进行布置，要求相邻两摄像机视野有部分重合。
所述拍摄的图像分为S×S的规则网格,每一个网格具有与之相关联的多维向量，该多维向量包含预测的特征点的2D图像位置以及计算得到的平均置信度值。
所述特征点为与物体边缘贴合的包围盒的八个角点以及物体模型质心。
所述特征点的图像坐标预测：对于对象质心，在预测过程中会被限制位于网格内部；对于包围盒角点，则不进行限制,即可以位于网格外部；当图像投影分布于多个网格区间内时，选取置信度分数最高的网格单元四周3×3的网格邻域进行检测。
进一步详细描述如下：
为解决现有技术存在的问题，本发明提出一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，从目标对象的整体特征出发，采用长方体包围盒对目标对象进行等效替代，有效的避免了传统视觉定位方法中对目标细节特征的识别，极大地简化了计算过程，该方法便于实施，可以应用到实际的水下检测任务当中去。
所需设备包括计算机、水下摄像头、水下照明设备、图像采集卡。水下摄像头与水下照明设备均置于水下，水下摄像头拍摄图像，通过图像采集卡采集水下摄像机拍摄图像，并在计算机中作为卷积神经网络输入。
下面将以方箱的悬垂下放试验为例进行研究，实验中物体的运动可以分为垂直下落阶段 (初始阶段近似垂直下落)与悬垂下放阶段(悬垂单摆下落运动)。由于单个摄像机视野较小，物体运动轨迹跨度较大，故单个摄像机无法拍摄完整的运动轨迹。为了解决这一问题，本实例使用了三个摄像机，完整的覆盖目标对象的运动轨迹。
本发明的具体实施步骤为：
步骤1：建立含有畸变项的水下非线性摄像机模型，通过标定板对水下摄像机进行标定；
摄像机的非线性模型如下：
基于上述模型采用张正友法对摄像机进行标定，使用棋盘格作为标定板，最终获得摄像机的内参数矩阵M1和畸变参数k1与k2，其中摄像机的内参数矩阵M1如下：
步骤2：采集目标对象一定数量的不同姿态的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集，作为卷积神经网络训练输入；
在水下布置摄像机以及定位目标；
拍摄足够数量的定位目标的水下图像组成训练图集，作为卷积神经网络的训练输入；
利用得到的畸变参数对拍摄图像进行畸变校正；
步骤3：建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络训练；
建立卷积神经网络模型，卷积神经网络以彩色图像作为输入，以特征点坐标作为输出；
采用ImageNet数据集对所述卷积神经网络的权重进行初始化；
将预先拍摄的图像输入卷积神经网络进行训练；
采用梯度下降法更新权重，迭代训练并输出最终的特征点坐标。
步骤4：布置摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；
如图3所示，在水下按照覆盖完整运动轨迹的原则布置摄像机，要求相邻两摄像机视野有部分重合；
在该步骤中，卷积神经网络对图像处理的流程如下：
如图4所示，将图像分为S×S的规则网格,每一个网格具有与之相关联的多维向量，该多维向量包含预测的特征点的2D图像位置以及计算得到的平均置信度值；
计算每个网格单元置信度评分，裁剪置信度评分低的网格单元。
如图5所示，采用与物体边缘贴合的长方体包围盒对物体进行包裹，包围盒的8个角点以及物体模型质心作为特征点；
卷积神经网络最终层输出特征点图像坐标；
步骤5：通过2D图像与3D物体之间点的对应关系，采用Perspective-n-Point(PnP)算法进行求解，进而获取物体的定位信息。
步骤6：将每帧图像数据组合得到水下运动物体三维轨迹。
根据本发明方法得到的水下运动物体三维轨迹曲线如图6所示。
实验证明，本发明提出的方法可以获得较高精度并且具有良好实时性轨迹检测。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，但本发明并不限于上述实施方式，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
综上所述，本发明属于海洋工程水池实验领域，目的在于提供一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，包括以下步骤：建立水下非线性摄像机模型，对水下摄像机进行标定；采集目标对象的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集作为卷积神经网络训练输入；建立卷积神经网络模型进行训练；布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；采用PnP算法获取物体的定位信息；将每帧图像数据组合得到水下运动物体三维轨迹。本发明解决了现有水池实验中运动物体轨迹测量技术存在的问题，有效避免了传统定位方法中针对目标细节特征的识别，极大地简化了计算过程。
Claims (8)
1.一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立含有畸变项的水下非线性摄像机模型，通过标定板对水下摄像机进行标定；
步骤二：采集目标对象一定数量的不同姿态的水下图像，组成卷积神经网络的训练图集，作为卷积神经网络训练输入；
步骤三：建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络训练；
步骤四：布置水下摄像机，采集水下彩色图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出被测对象特征点的图像坐标；
步骤五：通过2D图像与3D物体之间点的对应关系，采用PnP算法获取物体的定位信息；
步骤六：将每帧图像数据组合。
2.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述的水下非线性摄像机模型如下所示，
假设空间一点PW(XW,YW,ZW)对应的摄像机坐标系下坐标为(XC,YC,ZC)，在图像物理坐标系下投影坐标为(x,y)，以图像左上角点为原点建立图像像素坐标系O-uv，则空间点在摄像机坐标系下的坐标与在图像物理坐标系下的投影坐标之间几何变换关系为
其中：λ为深度系数，f为相机焦距，dx与dy为分别为每个像素沿x轴与y轴的实际尺寸，(u0,v0)为光心在像素坐标系下的坐标，矩阵R和向量T分别为由世界坐标系到摄像机坐标系的旋转矩阵与平移向量；
引入二阶径向畸变对摄像机模型进行修正，畸变后的成像点坐标(xd,yd)与理想成像点坐标(x,y)之间关系为
其中，k1、k2为摄像机的畸变系数，具体数值由摄像机标定获得。
最终得到完整的水下非线性摄像机模型为
然后基于该模型采用张正友法对水下摄像机进行参数标定。
3.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型，包含卷积层和池化层，卷积层包含多个卷积滤波器，每个卷积滤波器大小相同，权值不同。
4.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述卷积神经网络以彩色图像作为输入，以特征点坐标作为输出，并采用ImageNet数据集对所述卷积神经网络的权重进行初始化。
5.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述水下摄像机的布置按照覆盖物体运动范围的原则进行布置，要求相邻两摄像机视野有部分重合。
6.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述拍摄的图像分为S×S的规则网格,每一个网格具有与之相关联的多维向量，该多维向量包含预测的特征点的2D图像位置以及计算得到的平均置信度值。
7.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述特征点为与物体边缘贴合的包围盒的八个角点以及物体模型质心。
8.根据权利要求1所述的一种适用于水池实验中运动物体三维轨迹的视觉测量方法，其特征在于，所述特征点的图像坐标预测：对于对象质心，在预测过程中会被限制位于网格内部；对于包围盒角点，则不进行限制,即可以位于网格外部；当图像投影分布于多个网格区间内时，选取置信度分数最高的网格单元四周3×3的网格邻域进行检测。
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