CN111426304B - 基于视觉、卫星定位和gis算法的精确姿态定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法：监测设备与被监测物体形成整体通过一定时间间隔向数据云(也即后台处理分析呈现软件平台)回传图像数据与位置数据；高精度地图(数字地图)可以提供相应的经纬度信息；在数据云中通过计算被监测物体与周边建筑物或者地形地貌相对位置计算自身的三维姿态，并通过比较不同时刻计算出的三维姿态，可以实现三维姿态变化量的监测；本技术方案设计之初就考虑到编程的便利性，方便快速部署，大幅提高系统分析的精度和效率，尤其日常全面分析。

Description

基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法

技术领域

本发明涉及物体姿态定位技术领域，尤其涉及一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法。

背景技术

长期以来物体的精确姿态测量和姿态变化监测都没有高效和持久的方法，手动测量是目前最常用的方法。工具测量通常使用陀螺仪或差分GPS的方式，但是，陀螺仪存在累计误差不适合长期监测，而差分GPS技术对设备体量提出要求(两个GPS天线距离在2米以上可以保证精度)，且只能测量平面位移情况，不能完成三维姿态测量。需要姿态定位设备、仪器越来越多，如移动运营商的基站天线，高铁和动车沿线的道轨，电力铁塔等都需设备设施处于长期稳定姿态。移动运营商的基站天线姿态影响无线射频信号的覆盖能力；高铁和动车沿线的道轨姿态涉及行车安全；电力铁塔的姿态涉及生产生活供电保障。

目前处在物联网初期阶段，物联网的基础是对被观测设施、设备或仪器的基础参数的精确掌握。设施、设备或仪器姿态就是其众多基础参数中的一部分，这直接关系到众多测量参量的参照系。国内外在设备设施姿态监控方面已经有一些技术尝试，但存在以下4类问题：①精度不足或不稳定，如：目前大量使用的陀螺仪存在累计误差，在没有校准的情况下误差随时间变大；②检测设备自身体积过大，如：差分GPS，达到高精度测量需大于两米的长度；③被检测物体姿态与环境相关性弱，目前的姿态检测只检测自身，不考虑被检测物体与环境相对姿态关系；④没有系统性构建，手段单一没有系统性应征机制和手段，一旦出现设备或安装问题，没有自洽的途径。鉴于以上原因目前没有形成普遍或行业性的优势产品，但对于高精度分析和协助现场分析和制定解决方案无法胜任，主要采用人工分析采集方式，但现场测量人员的能力和工作态度有不确定性，缺乏快速客观量化的衡量手段，导致分析精度不足、甚至误判。

鉴于此，有必要对此进行深入分析，以研究一种具有高精度、稳定和高效的方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，是一种可以系统性的提高设备设施姿态测量精度、稳定和高效的方案。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，包括：

将监测设备安装在被监测物体上或将监测设备内置于被监测物体内；

利用监测设备按照设定的时间间隔采集被监测物体的位置以及有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌，再传输至后台处理分析呈现软件平台；

所述后台处理分析呈现软件平台中设有数字地图，通过数字地图与采集的被监测物体的位置来确定摄像头采集的有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的经纬度信息，并将通过镜头校正建筑物或者地形地貌的经纬度信息投影到X面和Y面，再通过下倾角度算法和方向角度算法来计算被监测物体的三维姿态，并监测被监测物体的三维姿态变化量。

本发明是针对特定设备设施的姿态测量和监测提出一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法：监测设备与被监测物体形成整体通过一定时间间隔向数据云(也即后台处理分析呈现软件平台)回传图像数据与位置数据；高精度地图(数字地图)可以提供相应的经纬度信息；在数据云中通过计算被监测物体与周边建筑物或者地形地貌相对位置计算自身的三维姿态，并通过比较不同时刻计算出的三维姿态，可以实现三维姿态变化量的监测；本技术方案设计之初就考虑到编程的便利性，方便快速部署，大幅提高系统分析的精度和效率，尤其日常全面分析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法场景斜侧视图；

图2为本发明实施例提供的摄像头有效拍摄范围示意图；

图3为本发明实施例提供的下倾角度算法的侧视图；

图4为本发明实施例提供的方向角度算法的俯视图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

目前需要姿态定位设备、仪器越来越多，如各运营商的射频天线等，这些设备、仪器通常安装在室外，受到外界环境的影响，可能发生姿态的改变，进而影响设备、仪器的使用效果。为了实现高精度的姿态定位，本发明实施例提供一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其主要包括：

1)将监测设备安装在被监测物体上，或将监测设备内置于被监测物体内；

2)利用监测设备按照设定的时间间隔采集被监测物体的位置以及有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌，再传输至后台处理分析呈现软件平台；

3)所述后台处理分析呈现软件平台中设有数字地图，通过数字地图与采集的被监测物体的位置来确定摄像头采集的有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的经纬度信息，并通过镜头校正将建筑物或者地形地貌的经纬度信息投影到X面和Y面，再通过下倾角度算法和方向角度算法来计算被监测物体的三维姿态，并监测被监测物体的三维姿态变化量。

本领域技术人员可以理解，数字地图中包含了各地形地貌以及建筑物的经纬度信息，精度较高；数字地图可通过常规途径获得，或依据公开的电子地图自行标定。

如图1所示，本发明实施例中，监测设备主要包括：摄像头、卫星定位模块与数据回传模块(未示出)；通过卫星定位模块采集被监测物体的位置，通过摄像头采集有效拍摄范围(依据选择的镜头具体参数而定：如焦距，镜头张角和景深范围等)内的建筑物或者地形地貌，通过数据回传模块将卫星定位模块与摄像头的采集数据传输至后台处理分析呈现软件平台。

本发明实施例中，监测设备和被监测设备固定成为一个整体，可以外部固定或内嵌在被监测物体内，因此，可以将卫星定位模块采集到的被监测设备的位置作为监测设备和被监测设备的整体位置。

为了降低网络传输的数据量，以及后续数据的工作量；本发明实施例中，主要考虑有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌实景图像。另外，考虑到隐私的问题，同时也为了进一步减小数据量，对于有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌实景图像也可以做预处理，产生对应的包络图像，可以仅将包络图像发送至后台处理分析呈现软件平台，所述包络图像包含了建筑物或者地形地貌的整体轮廓，这一功能可以通过摄像头及前端图像处理模块(设置于监测设备中)实现。

当然，考虑到实际应用中，摄像头采集到的图像可以直观反映被监测物体的角度，因此，用户可以根据自身需求来设定传输至后台处理分析呈现软件平台的图像形式，即，可以是预处理前的包含有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的实景图像，也可以是预处理得到的包络图像，或者同时发送这两类图像。

本发明实施例中，将被监测物体的位置作为摄像头的焦点(记为O点)的位置，包含经纬度、或者经纬度与高度(海拔高度和地面)，当然高度也可以直接测量。同时，由于摄像头的大致拍摄方向角与角度是已知的，因此，再结合数字地图可以采用图像匹配算法得到建筑物或者地形地貌的经纬度。

后台处理分析呈现软件平台在接收到图像或者对应的包络图像后，通过图像识别的方式，来生成建筑物或者地形地貌的特征点，并结合数字地图可以得到各特征点的经纬度和高度(海拔高度和地面)。图1以建筑物为例，其中的S点与P点为建筑物中的特征点，S点为上顶角点，P点为下顶角点；这两类特征点同样也可适用于地形地貌。当然，在实际应用中，也可以采用人工标定特征点，或者人工对图像识别的特征点进行修正，具体的可根据实际情况自行选择。

考虑到摄像头在夜间难以采集清晰图像的问题，为了使得本发明实施例提供的方案能够适用于日间与夜间的工作环境，可以在环境物体上安装主动或者被动发光标签，并在后续处理阶段以发光标签作为特征点。发光标签的安装位置可以根据实际情况来设置，为了与之前定义的S点、P点统一，如果发光标签靠近建筑物或者地形地貌的顶部，则称之为S点，如果靠近底部，则称之为P点，此处的靠近是指发光标签距离顶部或者底部更近。

本发明实施例中，姿态定位的核心是影像和GIS(地理信息系统)的结合部分，为后续算法提供映像素材，摄像头的有效拍摄范围可以依据现实环境选择，必要时可以增加补光设备保证在暗光和夜间使用。如图2所示，为摄像头有效拍摄范围示意图，所述有效拍摄范围是指监测设备中摄像头张角和景深范围；镜头有效拍摄范围内，任意两个特征点和O点形成的角∠SOP的度数是已知的，依据有效拍摄范围内像素清晰度排序得到建筑物或者地形地貌多个特征点的经纬度信息，通过镜头校正的方式，将所有特征点(即S点与P点)的经纬度信息投影至X面和Y面，其中S点与P点投影至Y面后，记为Sy点与Py点，投影至X面后，记为Sx点，可方便后续下倾角与方向角的计算。

如图2所示，是以摄像头视角来显示其有效拍摄范围内的各项环境物体(建筑物或者地形地貌)，中心点也即摄像头焦点，即镜头中央法线方向，X面和Y面分别是摄像头取景上下半区和左右半区的中央分界面，X面和Y面的交线是镜头中央法线。

本发明实施例中，姿态定位是三维空间的定位，镜头中央法线是穿过焦点O的，包含镜头中央法线的平面A，且垂直于水平面B的平面A是唯一的。平面A与Y面重合，下倾角度算法中，所涉及的三类角度，记为ε、δ、φ，这三类角度都是焦点与Py点和/或Sy点在Y面投影线的夹角，如图3为下倾角度算法的侧视图，平面A中，水平轴记为H轴，垂直轴记为V轴，在这个平面A内计算下倾角度算法如下：

在垂直有效拍摄张角范围选出多个Sy点和/或Py点，总数记为N，再通过镜头特性校准得到摄像头焦点到每一个Sy点和/或Py点的线段与镜头中央法线在平面A中的夹角φ_i，i＝1,...,N；

通过摄像头焦点与每一个Sy点和/或Py点的经纬度，计算摄像头焦点与每一个Sy点和/或Py点在H轴的距离，记为PnG_i；通过卫星定位或者测量的方式确定摄像头焦点的高度，记为OG，通过公式Tanδ_i＝PnG_i/OG，计算出δ角度值δ_i；

下倾角ε_i为垂直法线角度，通过以下公式计算：ε_i＝90-δ_i-φ_i；

计算N个下倾角ε_i的平均值作为本次下倾角计算结果。

在实际安装过程中也可以通过水平仪测量下倾角ε。

如图4所示为方向角度算法的俯视图，经过摄像头焦点水平面B是唯一的，水平面B中，将正北方向作为垂直轴N轴，水平轴记为E轴；水平面B与X面存在夹角，角度值为之前计算出的下倾角ε，方向角度算法中，需要计算三类角度，记为θ、α、β，这三类角度都是焦点与S点在X面投影线的夹角，在这个平面B内计算方向角度算法如下：

在水平有效拍摄张角范围选出多个Sx点，总数记为M，再通过镜头特性校准得到摄像头焦点到每一个Sx点的线段与镜头中央法线在水平面B的夹角β_j，j＝1,...,M；镜头中央法线以左的β角度值为负值，镜头中央法线以右的β角度值为正值；

通过摄像头焦点与每一个Sx点的经纬度，计算摄像头焦点与每一个Sx点线段的距离，从而得到相对正北方向的α角度值α_j；

方向角θ_j为水平法线角度，通过以下公式计算：θ_j＝α_j﹢β_j；

计算M个方向角ε_i的平均值作为本次方向角计算结果。

在实际安装过程中也可以通过电子罗盘仪测量方向角；此外，X面上的Sx点可以投影在水平面B上，对计算θ、α、β的值没有影响。

以上介绍了下倾角与方向角的计算原理，这两个角度也是体现物体姿态的重要角度信息，在下倾角与方向角计算过程是相互独立的，即选取的S点或者P点之间无需考虑对应关系，根据实际情况选择即可，所涉及的N与M的具体数值不做限定，选择多个S点或P点的目的是提高精度，当部分参考点S或P点发生变化，系统可以自行发现和修正。同时，计算完成后，后台处理分析呈现软件平台不仅输出下倾角与方向角，还可以输出摄像头拍摄的图像。

基于上述原理，通过每次采集到的位置与图像都可以计算出对应的三维姿态，通过监测不同时刻的三维姿态来判断被监测物体的姿态是否发生变化，并计算出姿态变化量。在实际应用中，相邻若干次的监测都可以选择同样的S点或者P点来计算下倾角和方向角；但是，如果下倾角和方向角计算中，发现某一S点或者P点计算结果变动较大(即变化量超过设定的上限值)，但是，其他S点或者P点计算结果未发生明显变动(即变化量未超出设定的下限值)，则在剔除相应的S点或者P点的计算结果，再后续监测过程也暂不考虑相应的S点或者P点。监测过程中，也是通过求平均的方式来得到下倾角和方向角，当任一角度的变化量超过阈值，都会触发报警。

可选的，监测设备还可以包括激光测距仪(图1未示出)，可用来测量摄像头焦点到各个S点或者P点的距离，以提高精度，但也会提高成本和设备复杂度，因而作为备选方案。

另一方面，为了提高精度和实时性还可以添加辅助设备，如：陀螺仪，对其定期校准可以消除累计误差，小数据回传可以提高反馈的及时性。陀螺仪优点是直接得到下倾角，但时间长了有不可避免的累积误差，可以用本专利的方案进行修正。如果需要实时姿态信息可以添加陀螺仪，具体可以根据场景需要进行设定。

本发明实施例上述方案中，监测设备与被监测物体形成整体通过一定时间间隔向数据云(也即后台处理分析呈现软件平台)回传图像数据与位置数据；高精度地图(数字地图)可以提供相应的经纬度信息；在数据云中通过计算被监测物体与周边建筑物或者地形地貌相对位置计算自身的三维姿态，并通过比较不同时刻计算出的三维姿态，可以实现三维姿态变化量的监测；本技术方案设计之初就考虑到编程的便利性，方便快速部署，大幅提高系统分析的精度和效率，尤其日常全面分析。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，包括：

将监测设备安装在被监测物体上或将监测设备内置于被监测物体内；

利用监测设备按照设定的时间间隔采集被监测物体的位置以及有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌，再传输至后台处理分析呈现软件平台；

所述后台处理分析呈现软件平台中设有数字地图，通过数字地图与采集的被监测物体的位置来确定摄像头采集的有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的经纬度信息，并将通过镜头校正建筑物或者地形地貌的经纬度信息投影到X面和Y面，再通过下倾角度算法和方向角度算法来计算被监测物体的三维姿态，并监测被监测物体的三维姿态变化量；

其中，所述监测设备包括：摄像头、卫星定位模块与数据回传模块；

通过卫星定位模块采集被监测物体的位置，通过摄像头采集有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌，通过数据回传模块将卫星定位模块与摄像头的采集数据传输至后台处理分析呈现软件平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，监测设备中的摄像头在采集到有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的实景图像后，通过预处理，产生包含建筑物或者地形地貌整体轮廓的包络图像，仅将包络图像发送至后台处理分析呈现软件平台；或者，将采集到有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的实景图像、以及对应的包络图像发送至后台处理分析呈现软件平台；或者，不做预处理，直接将采集到有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的实景图像发送至后台处理分析呈现软件平台。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，所述通过数字地图与采集的被监测物体的位置来确定摄像头采集的有效拍摄范围内的建筑物或者地形地貌的经纬度信息包括：

根据被监测物体的位置以及已知的摄像头方向与角度，采用图像匹配算法，从数字地图中获取摄建筑物或者地形地貌的经纬度信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，

所述有效拍摄范围是指监测设备中摄像头张角和景深范围；将被监测物体的位置作为摄像头焦点的位置，包含经纬度、或者经纬度与高度；

后台处理分析呈现软件平台通过图像识别的方式来生成建筑物或者地形地貌的特征点，并结合数字地图采用图像匹配算法得到各特征点的经纬度；将特征点分为上顶角点与下顶角点，各自记为S点与P点；

摄像头有效拍摄范围内，任意两个特征点和摄像头焦点形成的夹角的度数是已知的，通过镜头校正的方式，将所有特征点的经纬度信息投影至X面和Y面；X面和Y面分别是摄像头取景上下半区和左右半区的中央分界面，X面和Y面的交线是镜头中央法线。

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，建筑物或者地形地貌的特征点还包括：在建筑物或者地形地貌上安装的主动或者被动的发光标签，并将发光标签作为特征点；如果发光标签靠近建筑物或者地形地貌的顶部，则称之为S点，如果靠近底部，则称之为P点。

6.根据权利要求4或5所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，下倾角计算方式包括：

镜头中央法线穿过焦点O，包含镜头中央法线的平面A，且垂直于水平面B的平面A是唯一的；所述平面A与Y平面重合，平面A中，水平轴记为H轴，垂直轴记为V轴，S点与P点投影至Y面后，记为Sy点与Py点；

在垂直有效拍摄张角范围选出多个Sy点和/或Py点，总数记为N，再通过镜头特性校准得到摄像头焦点到每一个Sy点和/或Py点的线段与镜头中央法线在平面A中的夹角φ_i，i＝1,...,N；

通过摄像头焦点与每一个Sy点和/或Py点的经纬度，计算摄像头焦点与每一个Sy点和/或Py点在H轴的距离，记为PnG_i；通过卫星定位或者测量的方式确定摄像头焦点的高度，记为OG，通过公式Tanδ_i＝PnG_i/OG，计算出δ角度值δ_i；

下倾角ε_i为垂直法线角度，通过以下公式计算：ε_i＝90-δ_i-φ_i；

计算N个下倾角ε_i的平均值作为本次下倾角计算结果。

7.根据权利要求4或5所述的一种基于视觉、卫星定位和GIS算法的精确姿态定位方法，其特征在于，方向角计算方式包括：

经过摄像头焦点水平面B是唯一的，水平面B与X面存在夹角，角度值为下倾角ε，水平面B中，将正北方向作为垂直轴N轴，水平轴记为E轴；S点投影至X面后，记为Sx点；

在水平有效拍摄张角范围选出多个Sx点，总数记为M，再通过镜头特性校准得到摄像头焦点到每一个Sx点的线段与镜头中央法线在水平面B的夹角β_j，j＝1,...,M；镜头中央法线以左的β角度值为负值，镜头中央法线以右的β角度值为正值；

通过摄像头焦点与每一个Sx点的经纬度，计算摄像头焦点与每一个Sx点线段的距离，从而得到相对正北方向的α角度值α_j；

方向角θ_j为水平法线角度，通过以下公式计算：θ_j＝α_j﹢β_j；

计算M个方向角ε_i的平均值作为本次方向角计算结果。

Images