【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，具体为一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法。
技术介绍
1、目前道路上已安装大量监控专用相机、视频监控等前端设备用于道路交通基础数据的采集。但在将视频传感器/监控设备用于对车辆进行测速等应用时，视频采集设备本身无法直接获取抓拍场景与真实物理世界的对应关系，部分信息的采集还需要借助额外的设备(例如雷达)实现。如公开号为cn109615870a的专利，其公开了一种基于毫米波雷达和视频的交通检测系统。其通过毫米波雷达与视频设备采集目标信息，将世界坐标转换成图像平面坐标，确定出毫米波雷达传感器采集检测到的目标投影在图像平面上的位置，找到视频采集设备拍摄的场景与真实物理世界映射关系。
2、一些区域为了降低成本，希望将已经安装的现有的固定式视频监控设备用于交通测速，然而基于上述原因，为了实现测速功能，还需要再安装雷达等辅助设备。但是，对于一些经济发展不是很好的地区来说，即便是只是增设一些雷达设备，这些设备的成本以及设备后期维护费用也是一笔比较大的开销。
3、现有技术中，如在智能汽车领域，也有基于软件方式如机器学习模型等复杂方法，实现对监控设备和真实物理世界坐标系的标定和映射。但是，在广大农村地区安装的监控设备，并不是一次性统一安装的，而是随着国家道路基础建设逐渐铺设出来的，即便同一片地区的监控设备的种类、型号都可能不一致，如果使用这种复杂方式进行映射，需要对每种类型的监控设备都分别标定、分别构建模型，虽然不用新增硬件设备，但是也需要花费大量的技术人员的设计和调试工作的工时，同样需要
技术实现思路
1、为了解决的问题，现有的固定式视频监控设备无法直接获取抓拍场景与真实物理世界的对应关系，部分信息的采集还需要借助额外的传感器设备协助实现，或者需要投入大量人工，导致整体成本升高的问题，本专利技术提供一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其无需增设额外的传感器设备，基于简单方法，即可实现农村地区固定式视频监控中，抓拍场景大小与真实物理世界距离的关系估算。
2、本专利技术的技术方案是这样的：一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于，其包括以下步骤：
3、s1：准备参照物，按照预设的地面参照物位置，将所述参照物分别放置到视频监控设备所在的监控场景路面上；
4、所述参照物使用标准样式二维参照物；所述参照物位置至少包括3处不重叠的位置；
5、s2：在所述视频监控设备采集的数据中，抽取摆放参照物时的历史视频片段中的视频帧，得到监控图片；
6、所述监控图片中包括所述参照物分布在不同的所述地面参照物位置，分别记作：标注用图片；
7、s3：人工对所述标注用图片进行标注，标注位置为每张图片中所述参照物的已知尺寸的固定位置所在的像素点，记作：标注像素点；
8、s4：针对视频监控设备，设定图像像素关于真实物理距离的映射函数；
9、利用已标注的所述标注像素点，根据所述标注像素点之间的位置关系及所述标注像素点之间在物理世界的距离，形成关于映射函数的方程组；具体方法如下：
10、a1：针对所述标注用图片，建立相机坐标系；
11、a2：判断拍摄场景与真实物理世界之间的形变关系为f形变；
12、判断方法为：
13、当视频监控设备监控范围内的道路为直线型道路时，f形变为线性形变；
14、当视频监控双设备监控范围内的道路为非直线型道路时，f形变为等比形变；
15、则：针对所述标注用图片中对应的标注像素点坐标point(x,y),其在参照物上的实际存在的标注像素点point'为(x',y')；
16、即：point'(x',y')＝f(x,y)point(x,y)；
17、则，对监控场景与真实物理世界的映射关系的求解，变为对f(x,y)中参数的求解；
18、a3：在所述相机坐标系中，针对每个参照物的p个所标注像素点point(x,y)，可以得到p组坐标；
19、假设：每个参照物共有p个所述标注像素点point(x,y)；所述参照物位置有q个，则q张标注用图片上，共有n＝q*p个所述标注像素点point(x,y)；
20、a4：根据所述参照物的实际尺寸，每个所述标注像素点之间位置关系都是已知的，则任意两个标注像素点之间的距离dis为已知；
21、dis＝distance(point'i-point'j)，
22、其中，distance为两点之间欧式距离计算方法，i和j为标注像素点序号，取值为大于等于1小于等于n的正整数；
23、则，根据任意两个所述标注像素点之间的距离，得到以下关系：
24、dis＝distance(f(x,y)point(x,y)i-f(x,y)point(x,y)j)；
25、a5：根据所有的已知的标注像素点之间距离dis，构建方程组；
26、假设一共构建m个方程组，得到如下关系：
27、dis1＝distance(f(x,y)point(x,y)i1-f(x,y)point(x,y)j1)；
28、....
29、disq＝distance(f(x,y)point(x,y)iq-f(x,y)point(x,y)jq)；
30、....
31、dism distance(f(x,y)point(x,y)im-f(x,y)point(x,y)jm)；
32、式中，m为已知的距离dis，q为已知距离的序号，1≤q≤m；
33、s5：利用梯度下降法求解方程组，得到视频监控设备的拍摄场景与真实物理世界的映射函数；
34、令
35、
36、为了求解，基于最小二乘法构建关系：
37、应用标准梯度下降法求g的最小值，即可得到f(x，y)中的各个参数后，得到视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射关系f(x，y)。
38、其进一步特征在于：
39、所述形变关系f为线性形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素增加m，纵向每像素增加n；
40、标注用图片点(x,y)在真实世界中，相对原点的物理坐标为f(x,y)＝(a+(x-1)*m，b+(y-1)*n)；
41、f(x，y)的需要求解的参数为a、b、m和n；
42、所述形变关系f为等比形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素变为前一像素的m倍,纵向每像素变为前一像素的n倍；
43、标注用图片点(x,y)在真实世界中，相对原点的物理坐标为f(x,y)＝(a*m(x-1),b*n(y-1))；
44、f(x，y)的需要求解的参数为a、b、m和n；
45、所述参照物包括：1m*1m正方形纸板；对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述形变关系f为线性形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素增加m，纵向每像素增加n；
3.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述形变关系f为等比形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素变为前一像素的m倍,纵向每像素变为前一像素的n倍；
4.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述参照物包括：1m*1m正方形纸板；对应的标注位置为参照物的四个直角所在的像素点。
5.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述参照物位置色设置为：在监控画面中道路的左上、中部、右下三个部位。
6.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：步骤a3中，所述相机坐标系以监控图像左上角作为原点，构
...【技术特征摘要】
1.一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述形变关系f为线性形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素增加m，纵向每像素增加n；
3.根据权利要求1所述一种视频监控图像中拍摄场景与真实物理世界映射方法，其特征在于：所述形变关系f为等比形变时：原点像素横向代表a，纵向代表b，横向每像素变为前一像素的m倍,纵向每像素变为前一像素的n倍；
4.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄淑兵，张慧辰，孔晨晨，赵北辰，张森，马宸阳，李杰，朱骏飞，杨卓敏，
申请(专利权)人：公安部交通管理科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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