基于單視圖的攝像機標定及其應用.pdf

1、近幾年來計算機視覺領(lǐng)域出現(xiàn)了一個新興的應用方向——智能視覺監(jiān)控。它是用計算機視覺的方法，在不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，實現(xiàn)對動態(tài)場景中運動物體的定位、識別和跟蹤。并在此基礎(chǔ)上分析和判斷運動物體的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發(fā)生的時候及時做出反應。而攝像機標定就是智能視覺監(jiān)控中首先需要解決的重要問題和基本問題。 本文在現(xiàn)有的標定算法基礎(chǔ)上，結(jié)合智能監(jiān)控的特點，提出了一種快速、靈活

2、且有效的相機現(xiàn)場標定算法，主要工作如下：對張正友的二維平面模板標定、一維標定、基于幾何約束(包括平行約束和正交性約束)的標定進行了詳細的介紹，并且總結(jié)了各自算法的優(yōu)缺點。但是，在場景中沒有任何標定板或者運動目標物體缺乏幾何信息約束的情況下，這些方法都無法提供足夠的約束完成相機標定，往往起到的只是一種啟發(fā)性的作用。因此本文采用一種基于地面垂直目標的標定方法。 基于地面垂直目標的標定方法，由垂直目標(人體)的頭頂點和腳底點得到垂直消

3、失點和水平消失線。再根據(jù)垂直消失點和水平消失線是相機內(nèi)外參的函數(shù)，進而得到相機的內(nèi)參和外參，包括焦距、主點的橫向坐標、旋轉(zhuǎn)矩陣以及攝像機垂直方向位移；考慮到消失點和消失線對于整個算法的重要性以及兩者對噪聲的敏感性，對消失點和消失線采用了優(yōu)化策略，在增強了算法了魯棒性的同時，還提高了算法的精度；與傳統(tǒng)交比方法不同，本文采用了代數(shù)的方法求解地面和空中目標的垂直高度。值得注意的是，這兩個應用無需知道攝像機的任何參數(shù)。 最后，本文通過實