申请/专利权人：深研人工智能技术(深圳)有限公司

申请日：2021-08-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113658279B

主分类号：G06T7/80

分类号：G06T7/80;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.12.03#实质审查的生效;2021.11.16#公开

摘要：本发明公开了相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，从图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线；确定多个特征点以及多条特征线的几何关系；确定特征点以及特征线两端端点的世界坐标，建立特征点和特征线的几何方程；利用迭代优化方法和或联立方程方法对几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。本发明实施例可以在不需要标定相机内参且不需要测量相机外参的情况下实现对相机内参和外参的估算。

主权项：1.一种相机内参和外参估算方法，其特征在于，包括：分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标；确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系；确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程；基于所述变换矩阵以及所述像素坐标与世界坐标的对应关系，利用迭代优化方法和或联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参；所述多个特征点均为所述人行横道线中白线的角点，所述多条特征线均为所述人行横道线中白线的边线；所述基于人行横道线的设置参数确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系，包括：在所述多个特征点中任意选取一个作为目标特征点，并将所述目标特征点的世界坐标设置为0,0，以及将所述目标特征点所属白线设置为目标白线；将所述目标白线的长度方向作为x轴，以及将所述目标白线的宽度方向作为y轴，以此获取所述目标白线上的另外三个特征点的坐标分别为0,d、l,0、l,d，以及与所述目标白线相邻的白线上的四个特征点坐标分别为0,d+s、0,2d+s、l,d+s和l,2d+s，以此类推，直至确定所有特征点的坐标；将所述白线上相交的长边特征线与短边特征线设置垂直关系，以及将所述白线上的两条长边特征线、两条短边特征线分别设置为平行关系；所述确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程，还包括：根据所述多条特征线的几何关系，对同一白线上平行的两条特征线设置第一代价函数： 式中，AB、CD为同一白线上互相平行的两条特征线；对同一白线上垂直的两条特征线设置第二代价函数： 式中，EF、GH为同一白线上互相垂直的两条特征线；对每一特征线的长度设置第三代价函数： 式中，L为特征线AB的长度，XA为特征线AB一端端点A的横坐标，XB为特征线AB一端端点A的纵坐标，YA为特征线AB另一端端点B的横坐标，YB为特征线AB另一端端点B的纵坐标；根据各特征线之间的几何关系，对第一代价函数、第二代价函数和第三代价函数进行相应结合，得到目标代价函数；所述利用迭代优化方法和联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参，包括：随机初始化相机的内参和外参；对所述目标代价函数进行计算，并根据计算结果计算所述目标代价函数相对于相机的内参和外参中每一参数的梯度；通过预设的学习率，利用梯度下降方法对相机的内参和外参中每一参数进行迭代更新；当迭代更新次数达到预设次数阈值和或所述目标代价函数降低率小于预设降低率阈值时，停止迭代更新，并将当前参数作为相机的内参和外参。

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权利要求：

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