CN115824170A - 一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，属于摄影测量技术领域，用于进行海洋测量，包括激光雷达发射线性调频信号，继而接收到海面反射的回波信号，将回波信号与线性调频信号混频、滤波，得到一个单频脉冲信号的中频信号；使用高速摄像机对海面进行图像获取，拍摄海浪的视频流，获得灰度图片集，基于所述灰度图片集，检测获得所述海浪的海浪参数；对图像进行特征点提取，然后进行特征点匹配，对相机进行标定以及基础矩阵运算获得相机内参数，计算相机投影矩阵以及相机外参数，通过相机获得的激光图像；特征点匹配成功后，进行三维点云的获取，将图像的三维点云数据通过三角网格化进行三维重建，最终获得海浪图像。
Description
技术领域
本发明公开一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，属于摄影测量技术领域。
背景技术
现阶段，国内外利用视觉数据对海浪要素的检测已有一些研究，其方法主要分为两类。一类是基于摄影测量的方法，另一类是基于图像/视频特征的检测方法，包括统计特征、变换域特征、纹理特征等。其中基于立体视觉的海浪要素分析，大部分基于视频图像，通过立体视觉系统进行海浪要素检测，浪高解析精度较高，但模型复杂，对不同环境海域的要素检测需要重新设置模型参数，鲁棒性较差，计算效率较低，不能很好地满足实际应用。基于视频的海浪要素检测，主要检测海浪的运动方向和浪高等级，无法做到浪高值的高精度获取，波向检测的模型算法复杂度较高，计算效率较低；基于图像特征的海浪等级阈值模型，人工设计特征的不完备性导致浪高等级检测的不稳定，且无法做到浪高值的精细化检测。
现有技术存在一种实时测量海浪高度的方法，使用上述实时测量海浪高度的激光雷达装置，使用激光发射系统向海面发射激光，接收系统实时接收激光射向海面后产生的回波信号；数据采集处理系统从接收系统接收的回波信号中计算激光雷达装置与测量海面的距离信息；使用船体相对位置测量系统中的激光陀螺组合，测量激光雷达装置的角速度，数据采集处理系统实时获取激光雷达自身相对位置变化情况和倾斜角，并计算船体的绝对位置变化关系。根据计算得到的信息，对船体和海浪进行建模，并通过傅里叶变换后的频谱校正最终计算得到海浪高度。但该方法测得结果误差较大，实施起来比较复杂。
发明内容
本发明的目的在于提供一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，以解决现有技术中，海洋波浪测量精度低的问题。
一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，包括：
S1.激光雷达发射线性调频信号，继而接收到海面反射的回波信号，将回波信号与线性调频信号混频、滤波，得到一个单频脉冲信号的中频信号，中频信号频率与回波信号的延时成正比；
S2.使用高速摄像机对海面进行图像获取，拍摄海浪的视频流，每个预设帧数从所述视频流中截取一张图片，累计获得多张图片，并对多张所述图片进行灰度化处理，获得灰度图片集，基于所述灰度图片集，检测获得所述海浪的海浪参数；
S3.对图像进行特征点提取，然后进行特征点匹配，对相机进行标定以及基础矩阵运算获得相机内参数，计算相机投影矩阵以及相机外参数，通过相机获得的激光图像；
S4.特征点匹配成功后，进行三维点云的获取，将图像的三维点云数据通过三角网格化进行三维重建，最终获得海浪图像。
线性调频信号的频率为：
；
回波信号的频率为：
；
中频信号频率为：
，式中，T为扫频周期，B为信号带宽，
为传输时延，t为时间，f0为基频，
为线性调频信号的频率，
为回波信号的频率，
为中频信号频率。
基础矩阵运算和计算相机投影矩阵包括：任意一个世界坐标(Xw, Yw, Zw)都对应一个像素坐标(u, v)，Oc-XcYcZc表示相机坐标系，Ow-XwYwZw表示世界坐标系，世界坐标系其中一点P，坐标为(Xw，Yw，Zw)，此点的相机坐标为(Xc，Yc，Zc)，转换关系为：
其中R为世界坐标系转换到相机坐标系的3
3旋转矩阵，T为世界坐标系转换到相机坐标系的平移向量，R、T统称为相机的外参矩阵，O-xy表示像平面坐标系，根据投影几何关系，计算相机坐标到像平面坐标的转换关系：
其中像平面坐标为(x，y)，O和Oc的距离就是焦距f，式（2）改成矩阵形式为：
将像平面坐标转换到像素坐标：
式中，像素坐标为(u，v)，dx、dy 表示成像单元的大小，(u0，v0)是像平面坐标原点在像素坐标系的坐标，式（4）改成矩阵形式为：
联立式（1）、（3）、（5）得：
提取特征点时，首先获取特征点的位置和尺度，所述特征点是在连续的尺度空间下位置不发生改变的点，尺度空间表示为：
，
表示卷积运算，
表示尺度空间的大小，
越大则表示越模糊，表示图像的概貌，越小则表示越清晰，表示图像的细节，
表示尺度空间，高斯函数
定义为
。
提取特征点采用Harris算法，首先找到图像的角点，所述角点为在水平、竖直两个方向上像素灰度值变化大的点，确定角点后，用SIFT算法进行特征点匹配。
SIFT算法进行特征点匹配包括：得到特征描述子，从图像中提取特征的关键点信息，所述关键点信息是特征在图像的位置信息、尺度信息和方向信息，所述特征描述子用于将特征区分开来。
计算出特征点和描述子之后，进行特征点匹配，将原图和提取特征点的图像进行特征点一一配对，两个描述子的距离越小，特征点相似度越高，匹配完特征点后，对特征点进行三维重建，得到海浪的三维信息网格，进而得到海浪波高、波长。
S2包括：通过标定板的变化算出相机的位姿矩阵，手动用小圈把点云中对应的标定板框出来，小圈最少包含两条点云线，两条线即可构成一个面，就是标定板所在的平面，通过激光雷达相对于这个面的角度推算出激光雷达的姿态，通过这个面点云的距离算出其位置，再和相机相对比，得到相机与雷达的外参矩阵。
S3包括：将激光雷达测量得到的点云投影到高速摄像机获取的海面图像上。
相对比现有技术，本发明具有以下有益效果：融合两种测量方法实现了海浪的快速测量，以低成本、非接触式、好可靠性、高性能的获取海面波浪参数，鲁棒性较高，提高测量效率和海浪测量的精度，也提高了测量波浪的稳定性和可靠性，降低了海浪测量的误差，为机载激光雷达测深技术提供了支持。
附图说明
图1是FMCW系统工作示意图；
图2是本发明流程图；
图3为相机成像原理图；
图4为相机坐标系图；
图5为像平面标系图；
图6为像平面坐标和像素坐标关系图；
图7是本发明中FMCW雷达系统的结构图；
图8为图7的侧视图。
附图标记包括：1-转镜，2-筒柱，3-调频信号产生器，4-望远镜以及光电探测器，5-射频子板以及FPGA，6-相机拍摄窗口，7-激光出光口。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，包括：
S1.激光雷达发射线性调频信号，继而接收到海面反射的回波信号，将回波信号与线性调频信号混频、滤波，得到一个单频脉冲信号的中频信号，中频信号频率与回波信号的延时成正比；
S2.使用高速摄像机对海面进行图像获取，拍摄海浪的视频流，每个预设帧数从所述视频流中截取一张图片，累计获得多张图片，并对多张所述图片进行灰度化处理，获得灰度图片集，基于所述灰度图片集，检测获得所述海浪的海浪参数；
S3.对图像进行特征点提取，然后进行特征点匹配，对相机进行标定以及基础矩阵运算获得相机内参数，计算相机投影矩阵以及相机外参数，通过相机获得的激光图像；
S4.特征点匹配成功后，进行三维点云的获取，将图像的三维点云数据通过三角网格化进行三维重建，最终获得海浪图像。
线性调频信号的频率为：
；
回波信号的频率为：
；
中频信号频率为：
，式中，T为扫频周期，B为信号带宽，
为传输时延，t为时间，f0为基频，
为线性调频信号的频率，
为回波信号的频率，
为中频信号频率。
基础矩阵运算和计算相机投影矩阵包括：任意一个世界坐标(Xw, Yw, Zw)都对应一个像素坐标(u, v)，Oc-XcYcZc表示相机坐标系，Ow-XwYwZw表示世界坐标系，世界坐标系其中一点P，坐标为(Xw，Yw，Zw)，此点的相机坐标为(Xc，Yc，Zc)，转换关系为：
其中R为世界坐标系转换到相机坐标系的3
3旋转矩阵，T为世界坐标系转换到相机坐标系的平移向量，R、T统称为相机的外参矩阵，O-xy表示像平面坐标系，根据投影几何关系，计算相机坐标到像平面坐标的转换关系：
其中像平面坐标为(x，y)，O和Oc的距离就是焦距f，式（2）改成矩阵形式为：
将像平面坐标转换到像素坐标：
式中，像素坐标为(u，v)，dx、dy 表示成像单元的大小，(u0，v0)是像平面坐标原点在像素坐标系的坐标，式（4）改成矩阵形式为：
联立式（1）、（3）、（5）得：
提取特征点时，首先获取特征点的位置和尺度，所述特征点是在连续的尺度空间下位置不发生改变的点，尺度空间表示为：
，
表示卷积运算，
表示尺度空间的大小，
越大则表示越模糊，表示图像的概貌，越小则表示越清晰，表示图像的细节，
表示尺度空间，高斯函数
定义为
。
提取特征点采用Harris算法，首先找到图像的角点，所述角点为在水平、竖直两个方向上像素灰度值变化大的点，确定角点后，用SIFT算法进行特征点匹配。
SIFT算法进行特征点匹配包括：得到特征描述子，从图像中提取特征的关键点信息，所述关键点信息是特征在图像的位置信息、尺度信息和方向信息，所述特征描述子用于将特征区分开来。
计算出特征点和描述子之后，进行特征点匹配，将原图和提取特征点的图像进行特征点一一配对，两个描述子的距离越小，特征点相似度越高，匹配完特征点后，对特征点进行三维重建，得到海浪的三维信息网格，进而得到海浪波高、波长。
S2包括：通过标定板的变化算出相机的位姿矩阵，手动用小圈把点云中对应的标定板框出来，小圈最少包含两条点云线，两条线即可构成一个面，就是标定板所在的平面，通过激光雷达相对于这个面的角度推算出激光雷达的姿态，通过这个面点云的距离算出其位置，再和相机相对比，得到相机与雷达的外参矩阵。
S3包括：将激光雷达测量得到的点云投影到高速摄像机获取的海面图像上。
FMCW激光雷达技术就是一种大尺寸、非接触、高精度、自动化、便携式测量技术。频率调制连续波（FMCW）激光雷达结合了传统电子微波雷达技术和激光干涉测量技术的优点，利用差拍频率进行绝对距离测量，避免了使用靶标接触被测工件的局限性，从而实现对各种测量场合的非接触自动化三维表面高精度测量。
在激光雷达中使用FMCW系统，如图1，其基本原理就是利用频率受到线性调制的激光通过聚焦系统打到被测目标上原路返回的激光与激光器出来的参考光构成一个基本的迈克尔逊干涉仪，由于光束频率受到线性调制，测量光与参考光产生拍频，此拍频频率与被测目标距离与运动速度相关，经过解算，就能得到被测目标的深度与速度信息。采取的融合方式为点-面融合，激光雷达可精确测得海面某点的参数，摄影测量可测得某个区域的海浪参数，将两种方式融合，可以大大提高测量的精度，提高测量的效率。
FMCW雷达系统结构如图7和图8所示，底座为一个侧面开槽的长方形盒子，在盒子中，包含调频信号产生器3、望远镜以及光电探测器4、射频子板以及FPGA5、EA激光调制器，EDFA（掺铒光纤放大器），光环形器，延时光纤以及传输光纤等器件，中间的圆筒放入光电探测器检测经目标返回的回波光信号，最上面的部分为转镜1、相机拍摄窗口6、激光出光口7。转镜1让发射的光呈一个椭圆形，筒柱2作支撑结构，望远镜作用为接收反射回来的光信号，光电探测器作用为将接收的光信号转换为电信号为后续处理，射频子板以及FPGA作用为信号收发和信号的后处理。
频信号产生器3产生连续调频波形。EA调制激光器：产生1550nm波长的激光，并将信号发生器产生的信号进行激光调制。EDFA：起到光纤功率放大作用。光环形器：完成正/反向传输光的分离任务。延时光纤：为了解决因孔径效应而引起的对信号瞬时带宽的限制问题，采用延迟线进行延时补偿。相机对海浪进行拍照。光电探测器：对经目标反射回来的光信号进行转换，转换为电信号，传输到上位机进行处理。
激光入射到海面，与激光波长相同的、由风引起的毛细波产生散射，同时被海表面散射形成激光回波信号，回波信号强度随着海浪的高度、位置等因素变化，继而从激光回波信号中提取海浪的信息。根据线性波理论，满足时间平稳性和空间均匀性的海面是由许多不同频率、不同波向的正弦波叠加形成的。对回波信号进行方位向FFT和距离向FFT，结合平台姿态信息提取弹下点条带高度，将弹下点测量高度结合平台飞行距离，实现浪高解算。
本发明包括几个坐标系，其中相机坐标系图如图4，像平面标系图如图5，为像平面坐标和像素坐标关系图如图6，本发明技术流程如图2，将激光雷达和相机的输出相结合有助于克服其各自的局限性，优势互补。其中相机成像原理如图3，从图像中发现深度信息进行目标检测等应用。传感器融合的目的是利用每个传感器的优点来精确了解其环境。相机和激光雷达的融合可以通过两种方式完成，分别是数据融合和结果融合。这两种方式分别发生在早期和后期，分别为早期融合和后期融合。
第一种融合方法是数据融合。该融合涉及到了两类传感器的标定，标定与安装位置有关，原理是找到一个参考点（找到激光雷达和相机的FOV交点），使相机输出的图片和激光雷达输出的点云信息重合。给图像的每个像素给予深度信息，或是给予激光雷达点云RGB信息，输出成彩色点云。第二种融合方法是结果融合是交叉验证。结果融合是分别在相机图像和激光雷达点云中进行对象检测，并融合结果以增强信心。分别处理相机图像，获取输出并针对处理后的激光雷达输出进行验证，反之亦然。这是一种非常有用的融合方法，因为它可以帮助提高系统的可靠性。主要的是找到一种理想的实时方式，从一个空间转换到另一个空间。这就能够在激光雷达空间中找到与某些像素相对应的点，反之亦然。
通过人工造浪，制造出指定高度的海浪，通过不同方式对海浪进行测量，如表1所示，得到以下数据结果：
表1 测量数据结果
根据计算得到摄影测量的准确率约为85.66%，雷达测量的准确率为87.7%，融合测量得准确率为91.4%，经实验证明，相较两种单独测量方法，融合测量小幅提高了测量精度。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，包括：
S1.激光雷达发射线性调频信号，继而接收到海面反射的回波信号，将回波信号与线性调频信号混频、滤波，得到一个单频脉冲信号的中频信号，中频信号频率与回波信号的延时成正比；
S2.使用高速摄像机对海面进行图像获取，拍摄海浪的视频流，每个预设帧数从所述视频流中截取一张图片，累计获得多张图片，并对多张所述图片进行灰度化处理，获得灰度图片集，基于所述灰度图片集，检测获得所述海浪的海浪参数；
S3.对图像进行特征点提取，然后进行特征点匹配，对相机进行标定以及基础矩阵运算获得相机内参数，计算相机投影矩阵以及相机外参数，通过相机获得的激光图像；
S4.特征点匹配成功后，进行三维点云的获取，将图像的三维点云数据通过三角网格化进行三维重建，最终获得海浪图像。
2.根据权利要求1所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，线性调频信号的频率为：
；
回波信号的频率为：
；
中频信号频率为：
，式中，T为扫频周期，B为信号带宽，
为传输时延，t为时间，f0为基频，
为线性调频信号的频率，
为回波信号的频率，
为中频信号频率。
3.根据权利要求2所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，基础矩阵运算和计算相机投影矩阵包括：任意一个世界坐标(Xw, Yw, Zw)都对应一个像素坐标(u, v)，Oc-XcYcZc表示相机坐标系，Ow-XwYwZw表示世界坐标系，世界坐标系其中一点P，坐标为(Xw，Yw，Zw)，此点的相机坐标为(Xc，Yc，Zc)，转换关系为：
其中R为世界坐标系转换到相机坐标系的3
3旋转矩阵，T为世界坐标系转换到相机坐标系的平移向量，R、T统称为相机的外参矩阵，O-xy表示像平面坐标系，根据投影几何关系，计算相机坐标到像平面坐标的转换关系：
其中像平面坐标为(x，y)，O和Oc的距离就是焦距f，式（2）改成矩阵形式为：
将像平面坐标转换到像素坐标：
式中，像素坐标为(u，v)，dx、dy 表示成像单元的大小，(u0，v0)是像平面坐标原点在像素坐标系的坐标，式（4）改成矩阵形式为：
联立式（1）、（3）、（5）得：
4.根据权利要求3所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，提取特征点时，首先获取特征点的位置和尺度，所述特征点是在连续的尺度空间下位置不发生改变的点，尺度空间表示为：
，
表示卷积运算，
表示尺度空间的大小，
越大则表示越模糊，表示图像的概貌，越小则表示越清晰，表示图像的细节，
表示尺度空间，高斯函数
定义为
。
5.根据权利要求4所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，提取特征点采用Harris算法，首先找到图像的角点，确定角点后，用SIFT算法进行特征点匹配。
6.根据权利要求5所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，SIFT算法进行特征点匹配包括：得到特征描述子，从图像中提取特征的关键点信息，所述关键点信息是特征在图像的位置信息、尺度信息和方向信息，所述特征描述子用于将特征区分开来。
7.根据权利要求6所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，计算出特征点和描述子之后，进行特征点匹配，将原图和提取特征点的图像进行特征点一一配对，两个描述子的距离越小，特征点相似度越高，匹配完特征点后，对特征点进行三维重建，得到海浪的三维信息网格，进而得到海浪波高、波长。
8.根据权利要求7所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，S2包括：通过标定板的变化算出相机的位姿矩阵，手动用小圈把点云中对应的标定板框出来，小圈最少包含两条点云线，两条线即可构成一个面，就是标定板所在的平面，通过激光雷达相对于这个面的角度推算出激光雷达的姿态，通过这个面点云的距离算出其位置，再和相机相对比，得到相机与雷达的外参矩阵。
9.根据权利要求8所述的一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法，其特征在于，S3包括：将激光雷达测量得到的点云投影到高速摄像机获取的海面图像上。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116736322A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 山东科技大学 | 融合相机图像与机载激光雷达点云数据的速度预测方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112859100A (zh) * | 2019-11-09 | 2021-05-28 | 北醒（北京）光子科技有限公司 | 一种激光雷达及探测方法、存储介质 |
| CN113436258A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-24 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所九江分部 | 基于视觉与激光雷达融合的海上浮码头检测方法及系统 |
| CN113899349A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-07 | 湖北中南鹏力海洋探测系统工程有限公司 | 海浪参数检测方法、设备及存储介质 |
| CN114616488A (zh) * | 2020-09-23 | 2022-06-10 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 一种信号噪声滤除方法、装置、存储介质及激光雷达 |
| CN115049821A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-09-13 | 中国矿业大学 | 一种基于多传感器融合的三维环境目标检测方法 |
| CN115326025A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-11-11 | 山东科技大学 | 一种用于海浪的双目影像测量与预测方法 |
| US20220366681A1 (en) * | 2021-05-10 | 2022-11-17 | Tsinghua University | VISION-LiDAR FUSION METHOD AND SYSTEM BASED ON DEEP CANONICAL CORRELATION ANALYSIS |
-
2023
- 2023-02-17 CN CN202310126189.8A patent/CN115824170A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112859100A (zh) * | 2019-11-09 | 2021-05-28 | 北醒（北京）光子科技有限公司 | 一种激光雷达及探测方法、存储介质 |
| CN114616488A (zh) * | 2020-09-23 | 2022-06-10 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 一种信号噪声滤除方法、装置、存储介质及激光雷达 |
| US20220366681A1 (en) * | 2021-05-10 | 2022-11-17 | Tsinghua University | VISION-LiDAR FUSION METHOD AND SYSTEM BASED ON DEEP CANONICAL CORRELATION ANALYSIS |
| CN113436258A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-24 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所九江分部 | 基于视觉与激光雷达融合的海上浮码头检测方法及系统 |
| CN113899349A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-07 | 湖北中南鹏力海洋探测系统工程有限公司 | 海浪参数检测方法、设备及存储介质 |
| CN115049821A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-09-13 | 中国矿业大学 | 一种基于多传感器融合的三维环境目标检测方法 |
| CN115326025A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-11-11 | 山东科技大学 | 一种用于海浪的双目影像测量与预测方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116736322A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 山东科技大学 | 融合相机图像与机载激光雷达点云数据的速度预测方法 |
| CN116736322B (zh) * | 2023-08-15 | 2023-10-20 | 山东科技大学 | 融合相机图像与机载激光雷达点云数据的速度预测方法 |
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