CN111383264A - 一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质 - Google Patents

一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明适用于计算机应用技术领域,提供了一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质,该定位方法包括:获取预先构建好的第一映射模型;利用红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像中各个像素点的第一目标三维坐标;利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据;解决了红外热成像仪只能给出幸存者的方位信息,无法得到具体的距离信息的技术问题。

Description

一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质
技术领域
本发明属于计算机技术领域,尤其涉及一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质。
背景技术
在灾后场景中进行幸存者搜寻时,使用人力搜寻往往存在较多风险,容易导致不必要的伤亡,而使用携带一定传感器的机器人进行先行探测则可以避免较多风险,并且还能够根据传感器的数据得到幸存者的大致位置,为后期人力救援提供帮助。
在低光照情况下,或者救援场景存在大量浓烟或灰尘时,常规的可见光相机传感器将无法用来准确地搜寻幸存者,只能用热传感器基于团状物检测算法来识别伤员在相机图像中的位置。然而,热传感器只能给出幸存者的方位信息,无法得到具体的距离信息,不利于搜救工作的开展。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种定位方法、装置、终端及计算机存储介质,能够解决无法获取幸存者的距离信息的技术问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种定位方法,应用于终端,所述终端配置有红外激光传感器和红外热成像仪,所述定位方法包括:
获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像中各个像素点的第一目标三维坐标;
利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
本发明实施例的第二方面提供了一种定位装置,配置于终端,所述终端配置有红外激光传感器和红外热成像仪,所述定位装置包括:
获取单元,用于获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
拍摄单元,用于利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像各个像素点的第一目标三维坐标;
定位单元,用于利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端,包括红外激光传感器、红外热成像仪、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
本发明实施例中,终端利用配置好的红外激光传感器和红外热成像仪进行定位操作时,通过获取预先构建好的第一映射模型,并利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,以及获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一目标三维坐标;例如,所述目标对象为灾后场景中的幸存者,则可以实现利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据;即,得到幸存者的距离信息,解决了红外热成像仪只能给出幸存者的方位信息,无法得到具体的距离信息的技术问题,有利于搜救工作的顺利开展。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种定位方法的实现流程示意图;
图2是本发明实施例提供的第一映射模型的构建的具体实现流程示意图;
图3是本发明实施例提供的标定板的结构示意图;
图4是本发明实施例提供的一种定位方法步骤202的具体实现流程示意图;
图5是本发明实施例提供的利用红外激光传感器、NoIR相机、红外热成像仪对标定板进行拍摄时得到的第二扫描图像、第二图像和第三图像的示意图;
图6是本发明实施例提供的一种定位装置的示意图;
图7是本发明实施例提供的一种终端的示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“所述”意在包括复数形式。
具体实现中,本发明实施例中描述的终端可以为机器人、电脑、手机、智能可穿戴设备等配置有定位装置的终端设备,并且该终端设备还配置有红外激光传感器和红外热成像仪,为了描述的方便,本发明以机器人为例进行说明。
请参见图1,图1是本发明实施例提供的一种定位方法的实现流程示意图。本实施例中的定位方法的执行主体为定位装置,该装置可以由软件和/或硬件实现,集成于终端中,适用于需要进行定位的情形。如图1所示的定位方法,可以包括:步骤101至步骤103。
步骤101,获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标。
本申请实施例中,所述红外激光传感器可以为2D红外激光传感器,或者为3D红外激光传感器。
本申请实施例中,所述红外激光传感器与所述红外热成像仪相互垂直放置,并且,所述红外热成像仪的Z轴与所述红外激光传感器的扫描平面平行,以避免视差所引起的误差。
在本发明实施例中,所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标。即,将3D坐标映射为2D坐标。
可选的,如图2所示,所述第一映射模型的构建步骤可以包括:步骤201至步骤202。
步骤201,对所述红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵和第二映射模型;所述第二映射模型用于将所述NoIR相机拍摄的图像的像素坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;所述NoIR相机为没有安装红外滤光片的相机。
本实施例中,使用所述NoIR相机作为辅助相机对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型,从而实现将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标,并得到所述红外热成像仪拍摄的图像上相应坐标的距离数据,实现对被拍摄的目标对象的定位,具有抗干扰能力强、精度高、鲁棒性强的特点。
具体的,所述使用所述NoIR相机作为辅助相机对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定的过程中,首先需要对所述红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵和第二映射模型。
其中,所述对所述红外热成像仪进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵的实现方式可以采用通用的标定方法实现,具体为:
根据小孔成像原理,建立红外热成像仪的成像几何模型:
Figure BDA0001930126760000051
其中:(u,v,1)T为任意像素点在像素坐标系中的齐次坐标,而(X/Z,Y/Z,1)为该点在世界坐标系中对应的齐次坐标;fx,fy称为摄像机在u轴和v轴方向上的等效焦距,u0,v0为像平面的实际中心点坐标。在对fx,fy,u0,v0进行标定时,可以利用红外热成像仪对标定板进行不同角度和不同距离的拍摄,并根据标定板中的角点计算得到fx,fy,u0,v0的值。
需要说明的是,在实际应用中,对所述红外热成像仪进行标定时,不仅可以得到所述红外热成像仪的内参矩阵
Figure BDA0001930126760000061
还可以得到所述红外热成像仪的畸变系数,并且在得到所述红外热成像仪的内参矩阵和畸变系数之后,即可根据所述内参矩阵和畸变系数对红外热成像仪拍摄的原始图像进行校正和消畸处理。
同样的,在对所述NoIR相机进行标定时,也可以以相同的方式得到对应的内参矩阵和畸变系数,同时利用该内参矩阵和畸变系数对NoIR相机拍摄的原始图像进行校正和消畸处理。
可选的,所述对红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到第二映射模型,可以包括:分别利用所述红外热成像仪和所述NoIR相机对标定板进行拍摄,得到所述标定板的第四图像和第五图像,并得到所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标;接着将所述第二映射模型构建为:
Figure BDA0001930126760000062
并利用所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标计算得到标定参数H,并得到所述第一映射图像;其中,(x1,y1)为所述第四图像上的坐标,(x2,y2)为所述第五图像上的坐标。
需要说明的是,所述第四图像与所述第五图像均为已经进行校正和消畸处理的图像,即,不存在图像的畸变,后续描述的各个图像也均为已经利用各个拍摄相机的内参矩阵和畸变系数进行校正和消畸处理的图像。
在本发明实施例中,所述标定板可以为黑白棋格标定板,或者为其他包含多个角点的标定板,为了提高标定的精度,如图3所示,所述标定板3a可以为由两个三角形金属板31互成设定角度构成的标定板,并且每个金属板均设有阵列分布的圆形通孔32。所述设定角度可以根据实际应用进行设定,例如,所述设定角度可以设置为130度—155度。标定板中阵列分布的圆形通孔32可以应用对相机的内参矩阵和畸变系数进行标定。
所述对红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到第二映射模型时,可以通过分别利用所述红外热成像仪和所述NoIR相机对标定板进行拍摄,并分别选取如图3所述的标定板中的4对顶点进行标定参数H的计算,其具体计算过程可以为:根据这4对顶点的坐标,利用位姿估计算法solvepnp得到所述第二映射模型中的标定参数H。
步骤202,利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型。
可选的,如图4所示,上述步骤202中,利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型,可以包括:步骤401至步骤404。
步骤401,利用红外激光传感器的红外扫描线对标定板进行扫描得到所述标定板的第二扫描图像中各个像素点的第二目标三维坐标,同时,利用所述NoIR相机对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第二图像,以及,利用所述红外热成像仪对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第三图像。
由于NoIR相机为没有安装红外滤光片的相机,因此,其可以捕捉到红外线所成的像。
例如,如图5所示,在利用红外激光传感器的红外扫描线对标定板进行扫描得到第二扫描图像5a中各个像素点的第二目标三维坐标的同时,利用NoIR相机对所述标定板进行拍摄时可以捕捉到扫描至所述标定板上的红外扫描线所成的像,例如,NoIR相机拍摄得到的第二图像5b中红外扫描线所成的像51,图5中的图像5c为所述红外热成像仪对所述标定板进行拍摄,得到的所述标定板的第三图像。
步骤402,提取所述第二图像中与所述第二目标三维坐标对应的第二目标二维坐标。
在获取了所述第二图像和所述第二扫描图像之后,即可提取所述第二图像中与所述第二目标三维坐标对应的第二目标二维坐标。
例如,如图5所示,对所述第二图像5b进行直线检测和分割获得红外扫描线与所述标定板的交点A2、B2、C2的坐标,并通过***法,得到A2与B2之间的等间隔分布的多个点的坐标,例如,等间隔分布的两个点的坐标,同时,获取B2和C2之间的等间隔分布的两个点的坐标,共得到第二图像中与所述第二扫描图像中7个第二目标三维坐标对应的7个第二目标二维坐标。
需要说明的是,此处获取的第二目标二维坐标个数仅仅是举例说明,在本发明的其他实施方式中,还可以选取更多或更少的第二目标二维坐标进行外参矩阵的计算。同时,本发明通过对所述第二图像进行直线检测和分割获得红外扫描线与所述标定板的交点A2、B2、C2的坐标作为所述第二目标二维坐标,获取方式较为简单,并且坐标更为精确。
步骤403,利用所述第二映射模型将所述第二目标二维坐标映射为第三目标二维坐标。
在获取了上述第二图像中与所述第二扫描图像中7个第二目标三维坐标对应的7个第二目标二维坐标之后,即可利用所述第二映射模型将所述7个第二目标二维坐标相应的映射为与第三图像上坐标点对应的7个第三目标二维坐标。
步骤404,利用所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标确定所述第一映射模型中的外参矩阵,并得到所述第一映射模型。
经过上述步骤401至步骤403之后,即可得到所述第二扫描图像与所述第三图像中一一对应的7对坐标点。利用这7个第三目标二维坐标、7个第二目标三维坐标和所述红外热成像仪的内参矩阵,即可确定所述第一映射模型中的外参矩阵,并得到所述第一映射模型。
例如,构建所述第一映射模型为:
Figure BDA0001930126760000091
利用位姿估计算法solvepnp得到所述第一映射模型中的旋转矩阵和平移向量。其中,M为所述红外热成像仪的内参矩阵,R为所述所述第一映射模型中的旋转矩阵,t为所述所述第一映射模型中的平移向量,(X,Y,Z)为红外激光传感器扫描得到的扫描图像的三维坐标,(x,y)为红外热成像仪拍摄的图像的坐标。
步骤102,利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像中各个像素点的第一目标三维坐标。
步骤103,利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
本发明实施例中,在获取了第一映射模型之后,当需要对某个目标对象进行定位时,可以直接通过利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像中各个像素点的第一目标三维坐标,再利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,即可得到所述第一目标二维坐标第一目标二维坐标对应的距离数据。
具体地,所述红外激光传感器通过向某个方向发射红外扫描线(红外激光),并接收经障碍物反射回来的红外激光,得到红外激光从发射到收到的时间差,即可根据该时间差计算出该方向上距离最近的障碍物的距离数据,因此,将该距离数据映射到所述第一图像中对应的第一目标二维坐标之后,即可使得所述第一目标二维坐标携带相应的距离数据,解决了红外热成像仪只能给出幸存者的方位信息,无法得到具体的距离信息的技术问题,便于搜救工作的顺利开展。
本发明实施例还提供一种定位装置,该装置包括用于执行前述的定位方法中的各步骤的模块,该装置可集成于上述终端。该装置中未详细描述之处请详见前述方法的描述。
参见图6,图6是本发明实施例提供的一种定位装置的示意框图,所述定位装置配置于上述终端,所述终端配置有红外激光传感器和红外热成像仪,所述定位装置包括:获取单元61、拍摄单元62和定位单元63。
获取单元61,用于获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
拍摄单元62,用于利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像各个像素点的第一目标三维坐标;
定位单元63,用于利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
可选的,所述定位装置还包括构建单元;
所述构建单元,用于对所述红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵和第二映射模型;所述第二映射模型用于将所述NoIR相机拍摄的图像的像素坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;所述NoIR相机为没有安装红外滤光片的相机;利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型。
所述构建单元,还具体用于:
利用红外激光传感器的红外扫描线对标定板进行扫描得到所述标定板的第二扫描图像中各个像素点的第二目标三维坐标,同时,利用所述NoIR相机对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第二图像,以及,利用所述红外热成像仪对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第三图像;
提取所述第二图像中与所述第二目标三维坐标对应的第二目标二维坐标;
利用所述第二映射模型将所述第二目标二维坐标映射为第三目标二维坐标;
利用所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标确定所述第一映射模型中的外参矩阵,并得到所述第一映射模型。
所述构建单元,还具体用于:
根据所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标,利用位姿估计算法solvepnp得到所述第一映射模型中的旋转矩阵和平移向量。
所述构建单元,还具体用于:
分别利用所述红外热成像仪和所述NoIR相机对标定板进行拍摄,得到所述标定板的第四图像和第五图像,并得到所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标;
将所述第二映射模型构建为
Figure BDA0001930126760000111
并利用所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标计算得到标定参数H,并得到所述第一映射图像;其中,(x1,y1)为所述第四图像上的坐标,(x2,y2)为所述第五图像上的坐标。
可选的,所述标定板由两个三角形金属板互成设定角度构成,并且每个金属板均设有阵列分布的圆形通孔。
图7是本发明实施例提供的终端的示意图。该实施例的终端配置有红外热成像仪和红外激光传感器;如图7所示,该终端7还可以包括:处理器70、存储器71以及存储在存储器71中并可在处理器70上运行的计算机程序72,例如,定位的程序。处理器70执行计算机程序72时实现上述定位方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤101至步骤103。或者,处理器70执行计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图7所示单元71至73的功能。
示例性的,计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元,一个或者多个模块/单元被存储在存储器71中,并由处理器70执行,以完成本发明。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序72在终端7中的执行过程。例如,计算机程序72可以被分割成获取单元、拍摄单元和定位单元(虚拟装置中的单元),各模块具体功能如下:
获取单元,用于获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
拍摄单元,用于利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像各个像素点的第一目标三维坐标;
定位单元,用于利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
终端7可包括,但不仅限于,处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解,图7仅仅是终端7的示例,并不构成对终端7的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器71可以是终端7的内部存储单元,例如终端7的硬盘或内存。存储器71也可以是终端7的外部存储设备,例如终端7上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器71还可以既包括终端7的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器71用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以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精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种定位方法,应用于终端,其特征在于,所述终端配置有红外激光传感器和红外热成像仪,所述定位方法包括:
获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像中各个像素点的第一目标三维坐标;
利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
2.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述第一映射模型的构建步骤包括:
对所述红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵和第二映射模型;所述第二映射模型用于将所述NoIR相机拍摄的图像的像素坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;所述NoIR相机为没有安装红外滤光片的相机;
利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型。
3.如权利要求2所述的定位方法,其特征在于,所述利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型,包括:
利用红外激光传感器的红外扫描线对标定板进行扫描得到所述标定板的第二扫描图像中各个像素点的第二目标三维坐标,同时,利用所述NoIR相机对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第二图像,以及,利用所述红外热成像仪对所述标定板进行拍摄,得到所述标定板的第三图像;
提取所述第二图像中与所述第二目标三维坐标对应的第二目标二维坐标;
利用所述第二映射模型将所述第二目标二维坐标映射为第三目标二维坐标;
利用所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标确定所述第一映射模型中的外参矩阵,并得到所述第一映射模型。
4.如权利要求3所述的定位方法,其特征在于,所述利用所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标确定所述第一映射模型中的外参矩阵,包括:
根据所述第三目标二维坐标、所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二目标三维坐标,利用位姿估计算法solvepnp得到所述第一映射模型中的旋转矩阵和平移向量。
5.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述对红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到第二映射模型,包括:
分别利用所述红外热成像仪和所述NoIR相机对标定板进行拍摄,得到所述标定板的第四图像和第五图像,并得到所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标;
将所述第二映射模型构建为
Figure FDA0001930126750000021
并利用所述第四图像与所述第五图像之间对应位置的像素点坐标计算得到标定参数H,并得到所述第一映射图像;其中,(x1,y1)为所述第四图像上的坐标,(x2,y2)为所述第五图像上的坐标。
6.如权利要求3-5任意一项所述的定位方法,其特征在于,所述标定板由两个三角形金属板互成设定角度构成,并且每个金属板均设有阵列分布的圆形通孔。
7.一种定位装置,配置于终端,其特征在于,包括:所述终端配置有红外激光传感器和红外热成像仪,所述定位装置包括:
获取单元,用于获取预先构建好的第一映射模型;所述第一映射模型用于将所述红外激光传感器扫描得到的三维坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;
拍摄单元,用于利用所述红外热成像仪对需要定位的目标对象进行拍摄,得到第一图像,并获取所述红外激光传感器的红外扫描线扫描得到的所述目标对象的第一扫描图像各个像素点的第一目标三维坐标;
定位单元,用于利用所述第一映射模型将所述第一目标三维坐标映射为所述第一图像上的第一目标二维坐标,得到所述第一目标二维坐标对应的距离数据。
8.如权利要求7所述的定位装置,其特征在于,所述定位装置还包括构建单元;
所述构建单元,用于对所述红外热成像仪和NoIR相机进行标定,得到所述红外热成像仪的内参矩阵和第二映射模型;所述第二映射模型用于将所述NoIR相机拍摄的图像的像素坐标映射为所述红外热成像仪拍摄的图像上的坐标;所述NoIR相机为没有安装红外滤光片的相机;
利用所述红外热成像仪的内参矩阵和所述第二映射模型对所述红外热成像仪和所述红外激光传感器进行标定,得到所述第一映射模型。
9.一种终端,包括红外激光传感器、红外热成像仪、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112085771A (zh) * 2020-08-06 2020-12-15 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112102378A (zh) * 2020-08-06 2020-12-18 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112816967A (zh) * 2021-02-03 2021-05-18 成都康烨科技有限公司 图像距离测量方法、装置、测距设备和可读存储介质
CN114155349A (zh) * 2021-12-14 2022-03-08 杭州联吉技术有限公司 一种三维建图方法、三维建图装置及机器人

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1354355A (zh) * 2001-12-10 2002-06-19 西安交通大学 激光线扫描三维测量双光刀虚拟网格映射标定方法及装置
CN1491403A (zh) * 2001-10-29 2004-04-21 ���ṫ˾ 非平面图像的图像处理装置、图像处理方法、存储介质及计算机程序
CN101854846A (zh) * 2007-06-25 2010-10-06 真实成像有限公司 用于热成像的方法、设备和***
US20120078088A1 (en) * 2010-09-28 2012-03-29 Point of Contact, LLC. Medical image projection and tracking system
US20120121128A1 (en) * 2009-04-20 2012-05-17 Bent 360: Medialab Inc. Object tracking system
US20180100927A1 (en) * 2016-10-12 2018-04-12 Faro Technologies, Inc. Two-dimensional mapping system and method of operation
CN108921889A (zh) * 2018-05-16 2018-11-30 天津大学 一种基于扩增现实应用的室内三维定位方法
CN109000566A (zh) * 2018-08-15 2018-12-14 深圳科瑞技术股份有限公司 激光扫描三维成像和ccd二维成像组合测量方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1491403A (zh) * 2001-10-29 2004-04-21 ���ṫ˾ 非平面图像的图像处理装置、图像处理方法、存储介质及计算机程序
CN1354355A (zh) * 2001-12-10 2002-06-19 西安交通大学 激光线扫描三维测量双光刀虚拟网格映射标定方法及装置
CN101854846A (zh) * 2007-06-25 2010-10-06 真实成像有限公司 用于热成像的方法、设备和***
US20120121128A1 (en) * 2009-04-20 2012-05-17 Bent 360: Medialab Inc. Object tracking system
US20120078088A1 (en) * 2010-09-28 2012-03-29 Point of Contact, LLC. Medical image projection and tracking system
US20180100927A1 (en) * 2016-10-12 2018-04-12 Faro Technologies, Inc. Two-dimensional mapping system and method of operation
CN108921889A (zh) * 2018-05-16 2018-11-30 天津大学 一种基于扩增现实应用的室内三维定位方法
CN109000566A (zh) * 2018-08-15 2018-12-14 深圳科瑞技术股份有限公司 激光扫描三维成像和ccd二维成像组合测量方法及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112085771A (zh) * 2020-08-06 2020-12-15 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112102378A (zh) * 2020-08-06 2020-12-18 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112085771B (zh) * 2020-08-06 2023-12-05 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112102378B (zh) * 2020-08-06 2024-06-11 深圳市优必选科技股份有限公司 图像配准方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN112816967A (zh) * 2021-02-03 2021-05-18 成都康烨科技有限公司 图像距离测量方法、装置、测距设备和可读存储介质
CN114155349A (zh) * 2021-12-14 2022-03-08 杭州联吉技术有限公司 一种三维建图方法、三维建图装置及机器人
CN114155349B (zh) * 2021-12-14 2024-03-22 杭州联吉技术有限公司 一种三维建图方法、三维建图装置及机器人

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