CN113790710B - 一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置，该方法基于全站仪测量的实际目标点坐标，对高速视频水下结构三维定位算法解算的目标点坐标进行精度验证，该精度验证包括检核点误差验证、多介质成像验证以及标准检校板验证。与现有技术相比，本发明的验证方法可对高速视频水下结构三维定位算法进行***性的精度验证，具有可靠高的优点。

Description

一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置
技术领域
本发明涉及水下成像测量验证领域，尤其是涉及一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置。
背景技术
伴随着大规模的海洋开发利用工程活动，精确提取水下结构对象在工程实验过程中的瞬态三维形成为了当前视频测量的前沿研究问题，也是军事工程、海洋工程等领域高速实验的新测试方法，具有重要的应用需求。
目前大多数高速视频成像测量装置都忽视了水下介质对成像精度的影响，尤其对于一些精密的水下工程监测应用，其定位精度高低直接影响了工程监测结果；目前对于此类高速视频水下结构三维定位算法的定位精度缺乏***性、可靠的验证方法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种***的、可靠性高的高速视频水下结构三维定位验证方法及装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
根据本发明的第一方面，提供一种高速视频水下结构三维定位验证方法，该方法包括：
1)实验场景布设，通过在水箱中布设用于三维定位的控制框架；
2)布设高速视频测量网络，实现高速视频水下结构三维定位；
3)基于全站仪测量的实际目标点坐标，对高速视频水下结构三维定位算法解算的目标点坐标进行精度验证，该精度验证包括检核点误差验证、多介质成像验证以及标准检校板验证。
优选地，所述高速视频水下结构三维定位算法具体为：通过相机标定算法和相机定向算法分别解析高速相机的内方位、外方位参数，采用基于多介质成像解析算法的三维重建方法获取水下结构目标点的三维空间信息。
优选地，所述多介质成像解析算法具体为：基于各介质的折射率和厚度，计算介质面位置补偿值，从而得到虚拟介质面，并将其作为新介质面，将多介质成像简化为双介质成像进行成像解析。
优选地，所述检核点误差验证具体为：将水箱中控制框架上的控制点分为两组，一组控制点用于相机定向算法的解析，另一组控制点作为检核点以验证所提算法的可靠性；通过多介质成像解析算法计算出的检核点坐标与通过全站仪测量的检核点坐标进行比较。
优选地，所述多介质成像验证具体为：采用多介质成像解析算法或双介质成像解析算法解算目标点位，并与全站仪测量的坐标比较进行精度验证。
优选地，所述标准检校板验证具体为：在水箱中放置一个标准检校板，该标准检校板上的点位平面坐标已经被预先设计，结合全站仪测量的点位坐标，计算标准检校板上的每一行或每一列坐标的均方根误差。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于上述方法的验证装置，该验证装置包括三维定位模块以及验证模块；
所述三维定位模块包括高速相机、同步采集与存储模块以及用于辅助高速相机外方位参数解算的控制框架；所述控制框架置于立体水箱之中，该立体水箱的介质面上覆有用于解算介质面位置参数的人工标志点；
所述验证模块包括全站仪和点位平面坐标已预先设计的标准检校板，所述全站仪用于测量控制框架上的所有控制点位以及介质面上的人工标志点位，所述标准检校板用于进行标准检核板验证。
优选地，所述控制框架的不同深度支撑杆上随机布置多个控制点位，该控制点位分为两部分，一部分用于高速相机定向算法解析，另一部分作为检核点。
优选地，所述立体水箱为立体玻璃水箱；所述控制框架为钢制控制框架。
优选地，所述人工标志点位用于拟合介质面方程以提供介质面位置参数的初始值。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1)本发明通过检核点误差验证、多介质成像解析验证以及标准检校板验证等多种验证方式，较为全面地了对水下三维定位算法进行精度验证，可信度高；
2)通过本发明的验证方法，验证的点位定位精度达亚毫米级，符合水下精密定位的需求。
附图说明
图1为本发明的验证方法示意图；
图2a为控制框架示意图；
图2b为介质面上的测量目标示意图；
图2c为高速视频测量装置布设示意图；
图3为检核点的误差分布图；
图4为单介质和三介质几何解析下的精度评估图；
图5a为实际标准检校板示意图；
图5b为三维重建之后的标准检校板示意图；
图6a为目标点位标记图；
图6b为目标点在X方向的位移时程图；
图6c为目标点在Y方向的位移时程图；
图6d为目标点在X方向的位移时程图；
图7a为P3的运动频谱示意图；
图7b为P9的运动频谱示意图；
图7c为P12的运动频谱示意图；
图7d为P18的运动频谱示意图。
具体实施方式
下面将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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明涉及一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置，下面结合图例对本发明进行详细介绍。
1、实验场景布设模型
如图2a所示，本实施例设计了一个钢制控制框架以辅助相机的外方位参数解算。该钢制框架的尺寸约为850×300×1200mm，在不同深度的支撑杆上随机布置了37个控制点。在实验的准备阶段，每个控制点已经由高精度全站仪进行了多次测量，由SOKKIA公司提供的NET05AX型全站仪在目标的三维定位中可以提供优于0.5mm的点位测量精度。
图2b所示，立方体玻璃水箱的边长约为1000mm，水箱玻璃面上贴放的人工标志是为了解算介质面的位置参数。在该实验中，阿贝折射仪能够实时地测量出各介质的折射率，水介质折射率n2为1.3330，玻璃介质折射率n3为1.5164。此外，玻璃的制作厚度为11.90mm。
2、高速视频测量网络布设
如图2c所示，两台由Optronis公司提供的CL600×2型高速相机以交向摄影的方式来记录水中结构的高速影像序列，且每台高速相机上都装有焦距为20mm的定焦镜头。同步采集与存储***是为了协助高速相机实时采集和存储海量影像序列，而高精度全站仪被用来测量控制框架上的控制点位以提供稳定的坐标系参考，即建立局部物方坐标系。由于整个实验环境处于室外实验场，因此该实验无需人工补光。
3、精度验证与分析，如图1所示
3.1检核点误差验证
通过相机标定算法已经精确地计算了高速相机的内方位参数。在实施例中，标定板上的检核点在影像空间中的反投影坐标误差约为0.13-0.18像素，在物方空间中的三维点位定位误差约为0.12-0.35mm。在所提出的测量方法中，基于平面相机标定方法能够满足实验的精度需求。物方坐标系的三个坐标轴是基于右手坐标系定义的，该坐标系的X-Y平面被设定为平行于介质面。在该物方坐标系下，高精度全站仪将测量所有的控制点位和介质面点位，其中介质面上的点位被用来拟合介质面方程以提供介质面位置参数的初始值。
在求解相机外方位参数时，为了评估目标点的定位精度，同样将控制点分为两部分，一组控制点用于相机定向算法的解析，另一组控制点作为检核点以验证所提算法的可靠性。如表1所示，通过多介质摄影测量解析计算出的检核点坐标与通过
全站仪测量的坐标进行比较。多介质成像解析方法中目标点的定位精度
Figure GDA0003791552260000041
可以达到0.49mm。此外，检核点的误差分布如图3所示。
表1多介质成像解析方法与全站仪测量方法的检核点坐标差值
Figure GDA0003791552260000051
从表1和图3可知，与高精度全站仪相比，水下多介质成像解析方法能够实现亚毫米级的水中点位定位精度。
3.2多介质成像解析验证
如图4所示，与多介质成像解析算法相比，传统的单介质成像解析算法将产生严重的定位误差。此外，双介质成像解析算法在本实验中解算出目标点位的定位精度为0.53mm，与三介质成像解析算法的定位精度几乎一致，其主要原因在于本实验中玻璃厚度较小。因此，在常规水下三维重建任务中，许多学者为了简化模型忽略了玻璃的厚度，但这种方式只能在玻璃较薄的情况下被采用。然而，在精密的水下工程监测应用中，应该考虑中间(玻璃)介质的影响。
3.3标准检校板验证
为了进一步验证算法的测量精度，于水箱中放置了一个标准检校板。检校板上的点位平面坐标已经被预先设计。如图5a所示，该检校板上两个相邻目标之间的设计距离为1.75cm。因此，在三维重建之后，图5b汇总了所有相邻目标之间的计算距离，进而每一行或每一列的均方根误差被计算出来(
Figure GDA0003791552260000052
或
Figure GDA0003791552260000053
Figure GDA0003791552260000054
)。在该精度测试中，标准检校板同样地验证了水下目标点的定位精度可以优于0.5mm，进一步验证了本文所提算法的可靠性和稳定性。
在水下结构形变参数估计时，已预先制造了一个木制框架并将其放置在玻璃水箱中。木制框架的尺寸约为800mm×250mm×1050mm。为了模拟振动效果，采用人工的方式左右移动该框架。在木制框架运动过程中，高速相机以200fps的采样频率记录高速序列影像。在目标跟踪和多介质成像解析后，通过形变参数估计获取了目标点位的位移时程曲线。木制框架上所有目标跟踪点的位移时程曲线如图6所示，其中图6a为目标点位标记图；图6b为目标点在X方向的位移时程图；图6c为目标点在Y方向的位移时程图；图6d为目标点在X方向的位移时程图。各目标点的位移趋势描述了整个框架在运动过程中的形态变化。尽管每个目标点都有独特的运动轨迹，但是目标点的运动趋势是一致的。
在此实验中，相机采集影像的时间间隔为0.005s。因此，通过傅里叶变换可获得框架各层的运动频率。详细的频谱参数如图7a、7b、7c、7d所示，框架左右摆动频率约为2Hz。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改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以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种高速视频水下结构三维定位验证方法，其特征在于，该方法包括：
1)实验场景布设，通过在水箱中布设用于三维定位的控制框架；
2)布设高速视频测量网络，实现高速视频水下结构三维定位；
3)基于全站仪测量的实际目标点坐标，对高速视频水下结构三维定位算法解算的目标点坐标进行精度验证，该精度验证包括检核点误差验证、多介质成像验证以及标准检校板验证；
所述高速视频水下结构三维定位算法具体为：通过相机标定算法和相机定向算法分别解析高速相机的内方位、外方位参数，采用基于多介质成像解析算法的三维重建方法获取水下结构目标点的三维空间信息。
2.根据权利要求1所述的一种高速视频水下结构三维定位验证方法，其特征在于，所述多介质成像解析算法具体为：基于各介质的折射率和厚度，计算介质面位置补偿值，从而得到虚拟介质面，并将其作为新介质面，将多介质成像简化为双介质成像进行成像解析。
3.根据权利要求1所述的一种高速视频水下结构三维定位验证方法，其特征在于，所述检核点误差验证具体为：将水箱中控制框架上的控制点分为两组，一组控制点用于相机定向算法的解析，另一组控制点作为检核点以验证所提算法的可靠性；通过多介质成像解析算法计算出的检核点坐标与通过全站仪测量的检核点坐标进行比较。
4.根据权利要求1所述的一种高速视频水下结构三维定位验证方法，其特征在于，所述多介质成像验证具体为：采用多介质成像解析算法或双介质成像解析算法解算目标点位，并与全站仪测量的坐标比较进行精度验证。
5.根据权利要求1所述的一种高速视频水下结构三维定位验证方法，其特征在于，所述标准检校板验证具体为：在水箱中放置一个标准检校板，该标准检校板上的点位平面坐标已经被预先设计，结合全站仪测量的点位坐标，计算标准检校板上的每一行或每一列坐标的均方根误差。
6.一种基于权利要求1所述的高速视频水下结构三维定位验证方法的装置，其特征在于，该装置包括三维定位模块以及验证模块；
所述三维定位模块包括高速相机、同步采集与存储模块以及用于辅助高速相机外方位参数解算的控制框架；所述控制框架置于立体水箱之中，该立体水箱的介质面上覆有用于解算介质面位置参数的人工标志点；
所述验证模块包括全站仪和点位平面坐标已预先设计的标准检校板，所述全站仪用于测量控制框架上的所有控制点位以及介质面上的人工标志点位，所述标准检校板用于进行标准检核板验证。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制框架的不同深度支撑杆上随机布置多个控制点位，该控制点位分为两部分，一部分用于高速相机定向算法解析，另一部分作为检核点。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述立体水箱为立体玻璃水箱；所述控制框架为钢制控制框架。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述人工标志点位用于拟合介质面方程以提供介质面位置参数的初始值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116580099A (zh) * 2023-07-14 2023-08-11 山东艺术学院 一种基于视频与三维模型融合的林地目标定位方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104236528A (zh) * 2013-06-06 2014-12-24 上海宇航***工程研究所 一种非合作目标相对位姿测量方法
DE102016202948A1 (de) * 2016-02-25 2017-08-31 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Bildes einer Umgebung eines Fahrzeugs
NL2019223B1 (en) * 2017-07-11 2019-01-25 Fugro Tech Bv Underwater Observation Unit and System
US10691864B2 (en) * 2017-11-14 2020-06-23 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Method of post optical proximity correction (OPC) printing verification by machine learning
CN111256732B (zh) * 2020-03-01 2023-03-14 西北工业大学 一种用于水下双目视觉的目标姿态误差测量方法
CN111829666B (zh) * 2020-07-17 2022-12-06 中国人民解放***箭军工程大学 一种目标红外成像仿真模型的四级验证方法
CN112270750B (zh) * 2020-10-15 2022-06-10 昆明理工大学 一种溶洞水上水下一体化三维模型重建方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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空间点的多视图DLT三维定位;赵祚喜等;《光学精密工程》;20200115(第01期);全文 *

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