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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于多约束pso粒子群优化的交通相机标定方法，该方法包括1、路侧摄像机模型的建立，2、标定结果的计算，3、标定结果的优化，从道路交通场景中自动识别出道路边缘线、道路虚线等几何标识，根据这些数据利用多标识融合场景自适应标定方法求解出摄像机方位和焦距等参数，完成标定若存在冗余平行线、冗余长度等灵活冗余标识，可以采用多约束pso粒子群优化的方式对标定结果进行优化；可以适用于包括直路和弯路在内的不同的道路场景，利用路面信息实现相机标定和优化。方法较为简单，优化后精度比较高，通用性较好，可以应用于各种道路场景下的相机标定工作。
主权项：1.一种基于多约束pso粒子群优化的交通相机标定方法，其特征在于,包括以下步骤：步骤1、路侧摄像机模型的建立；步骤1.1建立世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和简化为针孔模型的相机模型；步骤1.2使用相机对路面图像进行拍摄，将世界坐标系上的任意一点坐标转换到图像坐标系中，构建含未知相机参数的世界坐标系和图像坐标系的投影关系；步骤2、标定结果的计算；步骤2.1根据路面图像上的道路边缘信息，获取图像坐标系下的消失点；步骤2.2根据消失点和图像上的其他信息确定最小标定所需的条件和计算标定结果；步骤3、标定结果的优化；步骤3.1在最小标定条件和初始标定结果的基础上，判断如果道路场景中有冗余信息，对标定结果构建残差函数；步骤3.2根据残差函数对标定结果进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于多约束pso粒子群优化的交通相机标定方法
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