【技术实现步骤摘要】
一种基于摄影测量解算车载视频中目标车辆运动的方法
[0001]本专利技术涉及一种道路交通安全领域的车辆运动状态解算方法，具体是一种基于近景摄影测量中的二维直接线性变换解法解算车载视频中目标车辆运动的方法。
技术介绍
[0002]基于视频图像进行车辆行驶速度解算，是道路交通事故司法鉴定领域常见的鉴定项目，但是随着国家有关标准的推进以及人们交通安全意识的不断提升，越来越多的车辆安装具有车载视频行驶记录功能的装置，如行车记录仪等。正由于此，越来越多交通事故车速鉴定中涉及到根据车载视频图像进行车速的计算，基于车载视频的车速鉴定根据车辆对象的不同，又可分为本车速度计算和目标车辆速度计算。本车车速是指：安装该车载视频记录装置的车辆的速度；目标车辆车速是指：车载视频中除本车以外的其他车辆的速度。
[0003]GA/T1133-2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》中只给出了计算本车速度的常用方法，对于计算目标车辆速度的方法只是参照固定视频(指摄像头相对地面固定不动)中车速的计算方法。但是，由于车载视频相对于固定式视频具有很大的不同之处，即摄像镜头通常处于移动状态，这导致鉴定实践中发现在很多情况下，如视频中没有可选取的路面参照物，或者本车和目标车辆存在较大的相对位置变化，选取的车身参照物或虚拟参照物，由于拍摄视角的变化导致参照距离增大或减小，进而导致解算结果误差大或无法解算。所以固定视频中车速的计算方法在一些情况下并不适用于车载视频中车速的计算。本专利技术运用摄影测量中的直接线性变换解法可以很好地解决该问题。>[0004]目前在道路安全领域，车辆速度的计算方法主要存在以下几点问题：1)参照固定视频中车辆速度的计算方法在一些情况下无法用来解算车载视频中目标车辆的速度，且尚无其他有效方法用于计算车载视频中目标车辆速度；2)忽视了车载视频图像普遍存在的较大畸变，存在计算精度差的问题；3)现有技术中“直接线性变换”已被应用于解算车载视频中本车速度或固定视频中目标车辆速度，但尚未能应用于解算车载视频中的目标车辆速度。
[0005]中国专利号为201310350137.5的专利技术专利公布了一种基于车身特征点定位的车速鉴定方法，该专利技术专利提出利用车身特征点结合帧间插值计算车速的方法，该方法可应用于固定监控视频中目标车辆速度的计算，要求必须存在合适的车身特征点作为参照点，是传统的利用车身特征点计算车速的一种改进方法。相对于固定监控视频图像，车载视频图像中本车与目标车辆通常存在相对运动，相对运动会导致拍摄视角的相对运动，如果仍选取车身特征点作为参照点，那么该相对运动会导致根据参照点确定的参照距离不可避免地出现较大偏差，进而导致车速计算出现较大误差，因此该专利技术专利在原理和实践上都不适用于计算车载视频中目标车辆行驶状态。
[0006]中国专利号为201110231117.7的专利技术专利公布了一种“基于监控录像的交通事故现场数字化重构方法”，该专利技术专利提出在监控视频图像上标定控制点，并解算相应的直接线性变换系数，再通过解算观察点的物方空间坐标进而求解车辆的位置坐标，最终计算车
辆的行驶轨迹。但该专利提出的方法仅适用于固定的监控视频，并不适用于移动的车载视频图像，或摄像机在旋转过程中拍摄的视频，或固定摄像头由于风吹抖动情况，并且实践中发现车载视频摄像镜头为了达到较大的拍摄广角，往往导致镜头畸变量很大，像点坐标也出现很大的非线性变化，对车速计算结果精度影响很大。因此，该专利提出的方法并不能解决车载视频图像中车速的计算问题。
[0007]陈伟等在Proceedings of the 12th International Forum of Automotive Traffic Safety，2015:13-19上发表的题为“基于行车记录仪视频的事故场景的车速计算”一文中提出通过事后标定，建立事故视频中的世界坐标与图像像素坐标之间的对应关系，计算与本车相对位置固定的某一参照点地面坐标变化，从而计算本车车速信息，但该方法只能计算本车速度，并不能计算目标车辆速度。杨圣文等在《交通标准化》2014年15期发表的题为“车载监控视频在交通事故车速鉴定中的应用”一文中提出的方法，仍是参照GA/T1133-2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》中固定视频中车速的计算方法计算本车车速，该方法并无创新，也不能解算车载视频中目标车辆行驶速度。
技术实现思路
[0008]为了解决现有技术中存在的问题及不足，本专利技术提供了一种基于摄影测量解算车载视频中目标车辆运动的方法，利用近景摄影测量中的二维直接线性变换解法解算目标车辆的行驶速度，该方法对车载视频摄像镜头进行畸变矫正，显著减小了镜头畸变对车辆运动状态解算精度的影响；建立路面坐标系，选取标定点和参照点并对每帧图像中的直接线性变换关系进行独立求解，避免了本车移动和镜头晃动对目标车辆运动状态解算的影响；根据选取参照点的运动轨迹不同，提供了相对应的解算目标车辆的方法。
[0009]本专利技术提供了一种基于摄影测量解算车载视频中目标车辆运动的方法，该方法包括：步骤S1：标记目标车辆在车载视频中运动的时间段，逐帧获取该时间段内的每帧视频图像；步骤S2：计算上述车载视频摄像镜头畸变参数，并利用计算结果对所述每帧视频图像进行畸变矫正处理，得到矫正后的每帧图像；步骤S3：建立地面坐标系，选取矫正后的每帧图像中路面上共有的至少四个特征点作为标定点，且满足任意三个标定点不在同一条直线上，获取所述标定点的坐标值；步骤S4：建立图像平面坐标系，逐帧获取所述标定点在每帧图像上的图像坐标值，并独立求解每帧图像上的DLT系数；步骤S5：选取视频中目标车辆某一轮胎接地点或能够代表车辆运动的路面上的某一点为参照点，获取该参照点在每帧图像上的坐标值，再根据各帧图像的DLT系数依次求解该参照点在地面坐标系中的坐标值；并将求解的参照点连续的地面坐标值按时间顺序拟合为地面坐标系中的光滑曲线，该曲线即为所述参照点的运动轨迹；步骤S6：若所述运动轨迹近似为直线运动，则对该运动轨迹进行积分、微分运算即可得目标车辆的运动轨迹、运动距离、速度、加速度等运动状态参数；步骤S7：若所述运动轨迹为曲线运动，则应先对该运动轨迹进行运算得到该参照点的运动速度和转弯半径，再测量目标车辆的尺寸信息、各轴载荷情况，确定质心位置进而解算
目标车辆质心的运动状态参数。
[0010]作为实施例，所述的每帧图像选取于车载视频装置拍摄的视频流，所述每帧图像包括时间信息，根据时间信息可以对每帧图像进行排序，计算所得的车辆运动状态也要与视频中的时间信息对应。
[0011]作为优选实施例，获取的每帧车载视频图像中至少包含目标车辆的同一个轮胎接地点，以便作为参照点解算目标车辆行驶状态，轮胎接地点选取距离车载摄像装置最近的或视频画面中最清晰可见的，且周围路面特征点较多的轮胎外侧接地位置中心点。
[0012]由于车载摄像镜头注重大广角摄像，因此通常车载镜头的非线性畸变量很大，严重影响利用近景摄影测量对车辆状态进行解算，所以本专利技术需要对每帧视频图像进行畸变矫正本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于摄影测量解算车载视频中目标车辆运动的方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1：标记目标车辆在车载视频中运动的时间段，逐帧获取该时间段内的每帧视频图像；步骤S2：计算上述车载视频摄像镜头畸变参数，并利用计算所得畸变参数对所述每帧视频图像进行畸变矫正处理，得到矫正后的每帧图像；步骤S3：建立地面坐标系，选取矫正后的每帧图像中路面上共有的至少四个特征点作为标定点，且满足任意三个标定点不在同一条直线上，获取所述标定点在地面坐标系中的坐标值；步骤S4：建立图像平面坐标系，逐帧获取所述标定点在每帧图像上的图像坐标值，并独立求解每帧图像上的DLT系数；步骤S5：选取视频中目标车辆某一轮胎接地点或能够代表车辆运动的地面上的点为参照点，获取参照点在每帧图像上的坐标值，再根据各帧图像的DLT系数依次求解参照点在地面坐标系中的坐标值；并将求解的参照点连续的地面坐标值拟合为地面坐标系中的光滑曲线，该曲线即为目标车辆上所述参照点的运动轨迹；其中，获取的每帧图像还包括时间信息；若所述运动轨迹近似直线运动，则进入步骤S6，否则进入步骤S7；步骤S6：若所述运动轨迹近似为直线运动，则对该运动轨迹进行积分、微分运算即可得目标车辆的运动状态参数，所述运动参数包括运动轨迹、运动距离、速度和加速度；步骤S7：若所述运动轨迹为曲线运动，则先对该运动轨迹进行运算得到该参照点的运动距离、转弯半径和运动速度，再测量目标车辆的尺寸信息、各轴载荷情况确定质心位置，进而解算目标车辆质心的运动状态参数，所述运动参数包括运动轨迹、运动距离、速度和加速度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中的畸变矫正处理，其包括：利用棋盘格板计算车载摄像镜头畸变参数，在计算时要求棋盘格板完全覆盖车载视频画面，再利用相机标定软件或程序获取镜头畸变参数，之后根据所得的畸变参数，完成上述获取的每帧视频图像的畸变矫正处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5中所述的参照点选择距离车载摄像装置最近或视频画面中最清晰可见的，且周围路面特征点较多的轮胎外侧接地位置中心点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述DLT系数求...
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